目录 1  pandas基本概念 1.1  pandas数据结构剖析 1.1.1  Series 1.1.2  DataFrame 1.1.3  索引 1.1.4  pandas基本操作 1.1.4.1  重索引 1.1.4.2  丢弃一行或者一列 1.1.4.3  数据选取 1.1.4.4  数据对齐 1.1.5  pandas函数简单介绍 1.1.5.1  apply和applymap函数 1.1.5.2  排序函数 1.1.5.3  汇总计算函数 1.1.6  缺失值的处理 1.1.7  …

目录 1  数据合并 1.1  实现数据库表join功能 1.2  实现union功能 2  数据转换 2.1  轴旋转 2.2  数据转换 2.2.1  去重 2.2.2  对某一列运用函数 2.2.3  重命名行和列名 2.2.4  离散化 2.2.5  过滤数据 2.2.6  转换为onehot表示 2.2.7  字符串操作 数据合并 实现数据库表join功能 当我们有多张表的时候, 经常会遇到的一个问题就是, 如何把这些表关联起来, 我们可以想想我们在数据库的时候, 进场会遇到表连接的问…

Python运用于数据分析的简单教程 这篇文章主要介绍了Python运用于数据分析的简单教程,主要介绍了如何运用Python来进行数据导入.变化.统计和假设检验等基本的数据分析,需要的朋友可以参考下 我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析.具体内容如下:     数据导入         导入本地的或者web端的CSV文件:     数据变换:     数据统计描述:     假设检验         单样本t检验:     可视化:     创建自定义函数. 数据导入 这是很关键的…

简介一本讲述非软硬片上系统的书,另外还是低级建模的使用手册. 目录[黑金原创教程] FPGA那些事儿<概念篇>:File01 - 结构的玩笑[黑金原创教程] FPGA那些事儿<概念篇>:File02 - 结构化与标准化[黑金原创教程] FPGA那些事儿<概念篇>:File03 - 面向结构[黑金原创教程] FPGA那些事儿<概念篇>:File04 - 细胞的硬型[黑金原创教程] FPGA那些事儿<概念篇>:File05 - 建模之汤[黑金原创教程…

目录 1. 使用Anypoint Studio开发 2. Mule ESB Application Structure - Mule ESB应用程序结构 3. Mule ESB Application整体构造 4. Mule ESB构造元素 - Flow 5. Mule ESB构造元素 - Connector 6. Mule ESB构造元素 - Processor Mule ESB在众多开源的ESB中处于领先者的地位,MuleSoft公司也作为独角兽,2017年在纽交所上市.我们作为MuleSo…

原文链接:Linux Capabilities 入门教程:概念篇 Linux 是一种安全的操作系统,它把所有的系统权限都赋予了一个单一的 root 用户,只给普通用户保留有限的权限.root 用户拥有超级管理员权限,可以安装软件.允许某些服务.管理用户等. 作为普通用户,如果想执行某些只有管理员才有权限的操作,以前只有两种办法:一是通过 sudo 提升权限,如果用户很多,配置管理和权限控制会很麻烦:二是通过 SUID(Set User ID on execution)来实现,它可以让普通用户允许…

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l…

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt…

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新…

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie…