本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是pandas数据处理专题的第四篇文章,我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc.loc以及逻辑索引等等.今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算. 数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number). 首先我

python3.4学习笔记(二十一) python实现指定字符串补全空格.前面填充0的方法 Python zfill()方法返回指定长度的字符串,原字符串右对齐,前面填充0.zfill()方法语法:str.zfill(width)参数width -- 指定字符串的长度.原字符串右对齐,前面填充0.返回指定长度的字符串. 以下实例展示了 zfill()函数的使用方法:#!/usr/bin/pythonstr = "this is string example....wow!!!";pri

# coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d data = pd.read_excel('指数.xlsx',header=None,index_col=None) # 数据信息 # print(data.info()) # 查看空值 isnull = data[1].isnull() # pri

输入结果 00000000000567 String bala="567"; 固定长度是14位,怎么循环在bala前面填充00000000000 System.out.println("---www.yq1012.com--------"); String bala = "567"; StringBuffer sb = new StringBuffer(17); sb.append(bala); while (sb.length() < 1

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Apr 28 22:07:02 2019 @author: jiangshan"""import numpy as npA = np.arange(95,99).reshape(2,2)print(A)#对A上下左右填充B = np.pad(A, 2, 'constant')#,constant_values 缺省,则默认填充均为0print(B)#对A左上填充C

方法一 if  IsNull(Me.新_退休费) = True Then Me.新_退休费 = 0 方法二 if Nz(Me.原_退休费) = Me.原_退休费 Then Me.原_退休费 = 0 有些时候,一些初接触Access的朋友容易犯这样的错误:if  Me.新_退休费 = "" Then Me.新_退休费 = 0 以下是Access帮助中NZ的内容 当 Variant 类型的值为 Null 时,可以使用 Nz 函数返回零.零长度字符串 ("") 或其他指定

对数据进行操作时,经常需要在横轴方向或者数轴方向对数据进行操作,这时需要设定参数axis的值: axis = 0 代表对横轴操作,也就是第0轴: axis = 1 代表对纵轴操作,也就是第1轴: numpy库中横轴.纵轴 axis 参数实例详解: In [1]: import numpy as np #生成一个3行4列的数组 In [2]: a = np.arange(12).reshape(3,4) In [3]: a Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5,

function print(n,m){     document.write("<table>");     for(var i=0; i<n; i++){         document.write("<tr>");         for(var j=0; j<m; j++){             document.write("<td>");             document.

1. ]);// 一共8位数字不够的补零 2. 3. 4. 5.

神经网络.<Make Your Own Neural Network>,用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现,试验效果非常好. 循环神经网络和LSTM.Christopher Olah http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ . seq2seq模型基于循环神经网络序列到序列模型,语言翻译.自动问答等序列到序列场景,都可用seq2seq模型,用seq2seq实现聊天机器人的原理 http://suriyade

1.空值 1.1 有两种丢失数据: None: Python自带的数据类型 不能参与到任何计算中 np.nan: float类型 能参与计算,但结果总是nan # None+2 # 报错 # np.nan + 2 # 值仍然是nan 1.2 np.nan(NaN) 数组直接运算会得到nan,但可以使用np.nansum()函数来计算nan,此时视nan为0. ndarr = np.array([1,2,3,np.nan]) np.sum(ndarr) np.nansum(ndarr) Serie

# 2[PY从0到1] 一文掌握Pandas量化基础 # Numpy和pandas是什么关系呢? # 在我看来,np偏向于数据细节处理,pd更偏向于表格整体的处理. # 要记住的pd内部的数据结构采用的是array,所以np是pd地基. # 下面就让我们来看看pandas的基本使用方法. # 导入库: import numpy as np import pandas as pd import warnings; warnings.simplefilter('ignore') # 1> Serie

一.数字补0. 如果要自动生成学号,自动生成某某编号,就像这样的形式“d0000009”.“d0000027”时,那么就会面临一个问题,怎么把左边用0补齐成这样8位数的编码呢?我想到了两种方法实现这个功能. 方法一: 先构造一个数字10000000,千万,也就是一个1,7个0,然后加上当前的编号(比如是3),那么就得到 10000003,用字符串截取 substr('10000003',1,7)后就得到0000003,最后在与“d”拼接,就得到了最终的编号d0000003. 源码如下: <?ph

使用pandas进行数据清洗 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据清洗 目录: 数据表中的重复值 duplicated() drop_duplicated() 数据表中的空值/缺失值 isnull()&notnull() dropna() fillna() 数据间的空格 查看数据中的空格 去除数据中的空格 大小写转换 数据中的异常和极端值 replace() 更改数据格式 astype() to_datetime() 数据分组 cut() 数据分列 split()

使用Pandas进行数据提取 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据提取 目录 set_index() ix 按行提取信息 按列提取信息 按行与列提取信息 提取特定日期的信息 按日期汇总信息 resample() 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备

更多函数查阅http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.htmlimport pandas as pd#两种数据结构from pandas import Series,DataFrame #Series由一组数据和一组索引组成# obj=Series([2,3,5,7,3,1])# print(obj) #建立Series的时候指定索引# obj2=Series([1,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','e']

Pandas是Python下最强大的数据分析和探索库,是基于Numpy库构建的,支持类似SQL的结构化数据的增.删.查.改,具有丰富的数据处理函数.Pandas有两大数据结构:Series和DataFrame,本文主要对Series的常用用法进行总结梳理. 约定: import pandas as pd 1.什么是Series对象? Series对象本质上类似于一个一维数组,由一列元素(由值和对应的索引)组成. 2.Series对象的创建 Series对象的创建主要是使用pd.Series方法.

Pandas有两大数据结构:Series和DataFrame,之前已对Series对象进行了介绍(链接),本文主要对DataFrame对象的常用用法进行总结梳理. 约定: import pandas as pd 1.什么是DataFrame对象? 一个二维表,有行索引(index)和列索引(columns),列的数据类型可以不同. 2.DataFrame对象的创建 DataFrame对象的创建主要是使用pd.DataFrame方法.主要包括以下三种: (1)方法1:通过等长列表组成的字典创建 d

1.读取.csv文件 df2 = pd.read_csv('beijingsale.csv', encoding='gb2312',index_col='id',sep='\t',header=None) 参数解析见:https://www.cnblogs.com/datablog/p/6127000.html index_col用于指定用作行索引的列编号或者列名,sep用于指定文件的分隔符(默认是以,作为分隔符),header=None 不用文件的的第一行作为列索引 文件读取之后生成的是一个D

一.Pandas介绍 1.介绍 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. 2.数据结构 Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近.Series如今能保存不同种数据类