目录:     处理缺失数据     制作透视图     删除含空数据的行和列     多行索引     使用apply函数   本节主要介绍如何处理缺失的数据,可以参考原文:https://www.dataquest.io/mission/12/working-with-missing-data 本节要处理的数据来自于泰坦尼克号的生存者名单,它的数据如下 pclass,survived,name,sex,age,sibsp,parch,ticket,fare,cabin,embarked,bo…

本节主要介绍一下Pandas的另一个数据结构:DataFrame,本文的内容来源:https://www.dataquest.io/mission/147/pandas-internals-dataframes 在上一节中已经介绍过了Series对象,Series对象可以理解为由一列索引和一列值,共两列数据组成的结构.而DataFrame就是由一列索引和多列值组成的结构,其中,在DataFrame中的每一列都是一个Series对象.   行选择 不管何时,你调用了一个方法返回或者打印一个Data…

本节主要介绍一下Pandas的数据结构,本文引用的网址:https://www.dataquest.io/mission/146/pandas-internals-series 本文所使用的数据来自于:https://github.com/fivethirtyeight/data/tree/master/fandango 该数据主要描述了一些电影的烂番茄评分情况   数据结构 在Pandas中,主要有三种重要的数据结构: Series(值的集合) DataFrame(Series的集合) Pan…

目录: 读取数据 索引 选择数据 简单运算 声明,本文引用于:https://www.dataquest.io/mission/8/introduction-to-pandas (建议阅读原文) Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据,相比较于Numpy,Pandas可以存储混合的数据结构,同时使用NaN来表示缺失的数据,而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据,并且Pandas使用轴标签来表示行和列 读取数据 Pandas使用函数read_csv()来读取cs…

摘要:使用logistic回归来预测某个人的入学申请是否会被接受 声明:(本文的内容非原创,但经过本人翻译和总结而来,转载请注明出处) 本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/59/logistic-regression   原始数据展示 这是一份美国入学申请的录取记录表,admit – 是否录取,1代表录取,0代表否定:gpa – gpa成绩,gre – 绩点 import pandas admissions = pandas.read_csv('adm…

不用搭环境的10分钟AngularJS指令简易入门01(含例子) `#不用搭环境系列AngularJS教程01,前端新手也可以轻松入坑~阅读本文大概需要10分钟~` AngularJS的指令是一大特色之一,可以将控件组合封装并简易调用.不难入门,而且用起来很爽!这次我带各位童鞋一步步学会AngularJS的指令系统. 前置技能需求:HTML.CSS.JS基础,没错不用会Angular也行!(逃 一.史上最简单入门 指令是 扩展具有自定义功能的 HTML 元素的途径.换个说法,简单来说就是把一堆组…

pandas是一个用于进行python科学计算的常用库,包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在Python中处理数据非常快速和简单.pandas建造在NumPy之上,它使得以NumPy为中心的应用很容易使用. pandas为数据提供了一些解决方案: 支持自动或明确的数据对齐的带有标签轴的数据结构.这可以防止由数据不对齐引起的常见错误,并可以处理不同来源的不同索引数据. 整合的时间序列功能. 以相同的数据结构来处理时间序列和非时间序列. 支持传递元数据(坐标轴标签)的算术运算和缩减. 灵活处理丢失…

pandas快速入门 numpy之后让我们紧接着学习pandas.Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,后来因为其强大性以及友好性,在数据分析领域被广泛使用,下面让我们一窥究竟. 本文参考官网给出的10 Minutes to pandas 对象创建 创建Series #创建Series对象,index参数可省,默认为0~n-1的数字索引 #与numpy中的array一样,统一Series要求数据类型一致,这样可以加快处理速度 In [12]: s = pd.Series([1,2,3…

    LoadRunner12.x简易入门教程--(一)回放与录制 今天在这里分享一下LoadRunner12.x版本的入门使用方法,希望对刚接触LoadRunner的童鞋有所帮助. LoadRunner12的组成分为三部分,分别是:Virtual User Generator.Controller.Analysis 首先要介绍的是用Virtual User Generator做一个最简单的录制与回放. 打开软件后,界面如下,通过左上角的菜单,我们来新建一个脚本 由于现在Web项目比较多,这里…

Python pandas快速入门2017年03月14日 17:17:52 青盏 阅读数:14292 标签: python numpy 数据分析 更多 个人分类: machine learning 来自官网十分钟教学 Pandas的主要数据结构:DimensionsNameDescription1Series1D labeled homogeneously-typed array2DataFrameGeneral 2D labeled, size-mutable tabular structur…

本文的例子需要一些特殊设置,具体可以参考 Pandas快速入门(一) 数据清理和转换 我们在进行数据处理时,拿到的数据可能不符合我们的要求.有很多种情况,包括部分数据缺失,一些数据的格式不正确,一些数据的标注问题等等.对于这些数据,我们在开始分析之前必须进行必要的整理.清理. 清理和转换的过程中用到最对的包括判断是否存在空值(obj.isnull),删除空值(dropna).填充空值(fillna).大小写转换.文字替换(replace)等等.我这里挑几个典型的场景来学习一下. 判断是否存在有空…

JNI简介 JNI(Java Native Interface)是JDK的一部分,提供了若干API实现了Java和其他语言的通信(主要是C/C++).JNI主要用于以下场景: 贴近硬件底层的功能,Java无法实现: 复用已有的程序(非Java开发): 对部分代码有较高的性能要求,如矩阵运算.图形渲染等: 在java的源码中,也多处使用了JNI,例如在Thread.java中,底层用于新建线程的方法,就是通过JNI,使用本地语言实现的. Java的特点的跨平台.可移植性强.但由于运行在JVM中,相…

前言 crontab是Unix和Linux用于设置周期性被执行的指令,是互联网很常用的技术,很多任务都会设置在crontab循环执行,如果不使用crontab,那么任务就是常驻程序,这对你的程序要求比较高,一个要求你的程序是24X7小时不宕机,一个是要求你的调度程序比较可靠,实际工作中,90%的程序都没有必要花这么多时间和精力去解决上面的两个问题的,只需要写好自己的业务逻辑,通过crond这个工业级程序去调度就行了,crond的可靠性,健壮性,大家应该是毫无疑问的. crontab简易入门 假设…

本篇文章转自 https://colab.research.google.com/notebooks/mlcc/intro_to_pandas.ipynb?hl=zh-cn#scrollTo=zCOn8ftSyddH 是Google的Machine Learning课程中关于Pandas的入门教程,感觉讲的很简单很实用,直接搬运过来 学习目标: 大致了解 pandas 库的 DataFrame 和 Series 数据结构 存取和处理 DataFrame 和 Series 中的数据 将 CSV 数…

Golang项目的配置管理--Viper简易入门配置 What is Viper? From:https://github.com/spf13/viper Viper is a complete configuration solution for Go applications including 12-Factor apps. (VIPER是实现遵循12-Factor的GO应用程序的完整配置解决方案) 它支持: 支持 JSON/TOML/YAML/HCL/envfile/Java prope…

我正以Python作为突破口,入门机器学习相关知识.出于机器学习实践过程中的需要,我快速了解了一下提供了类似关系型或标签型数据结构的Pandas的使用方法.下面记录相关学习笔记. 数据结构 Pandas最主要的知识点是两个数据结构,分别是Series和DataFrame.你可以分别把它们简单地理解为带标签的一维数组和二维数组. 以下实践假设已经运行了必要的import语句,如: import pandas as pd Series 先在命令行里面看一下Series的样子:   可以看到Serie…

MyCAT是mysql中间件,前身是阿里大名鼎鼎的Cobar,Cobar在开源了一段时间后,不了了之.于是MyCAT扛起了这面大旗,在大数据时代,其重要性愈发彰显.这篇文章主要是MyCAT的入门部署. 一.安装java 因Mycat是用java开发的,所以需要在实验环境下安装java,官方建议jdk1.7及以上版本 Java Oracle官方下载地址为: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/archive-139210.html 解压jdk…

在微软官方,有一篇介绍T-SQL语句的教程,非常好理解,完全可以帮助新手入门,了解常用SQL语句的使用语法,而且又不涉及较为复杂的操作.不用安装示例数据库AdventureWorks.下面是教程里内容的摘录. T-SQL,也就是Transact-SQL,是微软对SQL标准的实现.(说明:以下的T-SQL语句均在查询编辑器中书写.执行) 1. 创建数据库TestData CREATE DATABASE TestData GO 鼠标选中“CREATE DATABASE”,按F1,会调出“CREATE…

环境:lua for windows (lfW)主页:http://luaforwindows.luaforge.net/https://code.google.com/p/luaforwindows/lua for windows其实是一整套Lua的开发环境,它包括:Lua Interpreter(Lua解释器)Lua Reference Manual(Lua参考手册) Quick Lua Tour (Lua快速入门)Examples (Lua范例)Libraries with documen…

本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/126/introduction-to-r 本文数据来源:https://www.whitehouse.gov/21stcenturygov/tools/salaries 本文摘要:简单介绍了一下R语言的入门语法   赋值 大部分的语言对变量赋值都是使用等号(=),R语言也支持用等号赋值,但是,最传统且默认的赋值方法是用( <- )符号 a <- 100 # 给a变量赋值100 print(a) # 使用print…

本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/129/introduction-to-sql 本文所用数据来源:https://github.com/fivethirtyeight/data/tree/master/college-names 摘要:主要简介了SQLite的一些简易操作(增删改查) 原始数据展示(数据库facts存储了如下的这张表,主要字段描述: code - 国家代码,name - 国家名称, area - 国土面积, created_at -…

本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/133/creating-compelling-visualizations 本文数据来源:http://www.cdc.gov/nchs/nsfg.htm 本文摘要:介绍一个以matplotlib为底层,更容易定制化作图的库Seaborn   Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图,而使用matplo…

本节的内容来源:https://www.dataquest.io/mission/10/plotting-basics 本节的数据来源:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Forest+Fires 原始数据展示(这张表记录了某个公园的火灾情况,X和Y代表的是坐标位置,area代表的是烧毁面积) import pandas forest_fires = pandas.read_csv('forest_fires.csv') print(forest_fi…

之前写过一篇关于MongoDB的封装 发现太过繁琐 于是打算从新写一篇简易版 1:关于MongoDB的安装请自行百度,进行权限认证的时候有一个小坑,3.0之后授权认证方式默认的SCRAM-SHA-1模式, 需要首先命令创建一个用户,然后Drop掉这个用户,然后修改system.version里的authScheam为3,在没有创建用户的情况下 authScheam的值貌似是查询不到的. 修改成3后,授权验证方式就变成了MONGODB-CR  2:建立一个聚合根和实体 public interfa…

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "Helvetica Neue"; color: #454545 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px ".PingFang SC"; color: #454545 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 2.0px 0.0px; font: 14.0px "He…

转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具.解决方案和服务,赋能开发者. 原文出处:https://www.sitepoint.com/flexbox-css-flexible-box-layout/ 近几年,CSS领域出现了一些复杂的专用布局工具,用以代替原有的诸如使用表格.浮动和绝对定位之类的各种变通方案.Flexbox,或者说是弹性盒子布局模块(Flexible Box Layout Module)是这些新布局工具中的第一个,接着是CSS网格布局模块(CSS Grid L…

Pandas库介绍: Pandas库引用:Pandas是Python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具 import pandas as pd Pandas基于NumPy实现,常与NumPy和Matplotlib一同使用 Series类型 Pandas库中的DataFrame类型: Pandas库的数据类型操作: Pandas库的数据类型运算: 单元小结:…

读取大文件(内存有限): import pandas as pd reader = pd.read_csv("tap_fun_test.csv", sep=',', iterator=True) loop = True chunkSize = 100000 chunks = [] while loop: try: chunk = reader.get_chunk(chunkSize) chunks.append(chunk) except StopIteration: loop = F…

MyCAT是mysql中间件,前身是阿里大名鼎鼎的Cobar,Cobar在开源了一段时间后,不了了之.于是MyCAT扛起了这面大旗,在大数据时代,其重要性愈发彰显.这篇文章主要是MyCAT的入门部署. 一.安装java 因Mycat是用java开发的,所以需要在实验环境下安装java,官方建议jdk1.7及以上版本 Java Oracle官方下载地址为: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/archive-139210.html 解压jdk…

快速使用 bogon:Documents rousseau$ ipython --pylab Python 3.6.0 (v3.6.0:41df79263a11, Dec 22 2016, 17:23:13) Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information IPython 6.2.1 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help. Using matplotli…