pandas模拟数据

2026-08-29

pandas 模拟生成数据集的快速方法

快速生成一个DataFrame的方法: #模拟生成数据集的方法 import pandas as pd import numpy as np boolean=[True,False] gender=['男','女'] color=['green','blue','yellow'] data=pd.DataFrame({'height':np.random.randint(150,190,100), 'weight':np.random.randint(40,90,100), 'smoker':[

利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并

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

Mockjs，模拟数据生成器

(推荐使用)Mock.js是一款模拟数据生成器,旨在帮助前端攻城师独立于后端进行开发,帮助编写单元测试. 提供了以下模拟功能: 1. 根据数据模板生成模拟数据. 2. 模拟Ajax请求,生成并返回模拟数据. 3. 基于 HTML 模板生成模拟数据. PS:http://mockjs.com/ 用处在后端还没完成数据接口,前端只好写静态模拟数据的时候,Mockjs的用处: 1. 避免手动编写静态模拟数据,由代码生成,添加和删除数据都更简单.安全. 2. 可以生成尽可能真实的数据,提供了IP.随机

【转载】使用Pandas对数据进行筛选和排序

使用Pandas对数据进行筛选和排序本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用Pandas对数据进行筛选和排序目录: sort() 对单列数据进行排序对多列数据进行排序获取金额最小前10项获取金额最大前10项 Loc 单列数据筛选并排序多列数据筛选并排序按筛选条件求和(sumif, sumifs) 按筛选条件计数(countif, countifs) 按筛选条件计算均值(averageif, averageifs) 按筛选条件获取最大值和最小值筛选和排序是Excel中使用频率

【转载】使用Pandas进行数据提取

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

【转载】使用Pandas进行数据匹配

使用Pandas进行数据匹配本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用Pandas进行数据匹配目录 merge()介绍 inner模式匹配 lefg模式匹配 right模式匹配 outer模式匹配 NaN值匹配模式 Pandas中的merge函数类似于Excel中的Vlookup,可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能.与Excel不同之处在于merge函数有4种匹配拼接模式,分别为inner,left,right和outer模式. 其中inner为默认的匹配模式.本篇文章我们将介绍m

【转载】使用Pandas创建数据透视表

使用Pandas创建数据透视表本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用Pandas创建数据透视表目录 pandas.pivot_table() 创建简单的数据透视表增加一个行维度(index) 增加一个值变量(value) 更改数值汇总方式增加数值汇总方式增加一个列维度(columns) 增加多个列维度增加数据汇总值数据透视表是Excel中最常用的数据汇总工具,它可以根据一个或多个制定的维度对数据进行聚合.在python中同样可以通过pandas.pivot_table函数来

App开发如何利用Fidder，在api接口还没有实现的情况下模拟数据，继续开发

相信app开发很多时候,都是等后台出接口,拿到数据调试错误.殊不知,我们完全可以不用等,只要有约定好的接口定义文档,借助工具就能做到,自己模拟数据返回~ 下面主要是在项目组开发过程中,使用Fidder,摸索总结的经验之谈. 一.初步介绍及前期准备 1.抓包工具简介抓包工具有很多,以下列一下最常用的几个工具别简单介绍下 firebug:web最常用的调试工具,但是对于分析http请求的详细信息,不够强大.模拟http请求的功能也不够,且firebug常常是需要“无刷新修改”,如

前后端分离开发——模拟数据mock.js

mock.js 生成模拟数据,拦截ajax请求 <script type="text/javascript" src="http://libs.baidu.com/jquery/1.9.1/jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="http://mockjs.com/dist/mock.js"></scri

jquery ajax json简单的分页，模拟数据，没有封装，只显示原理

简单的分页,模拟数据,没有封装,显示原理,大家有兴趣可以自己封装,这里只是个原理过程,真正的分页也差不多是这个原理,只是请求数据不太一样,html部分: <!TOCTYPE HTML> <html> <head> <meta charset="gb2312"> <title>简单的分页,模拟数据,没有封装,显示原理</title> </head> <body> <div class=&

mockjs学习总结（方便前端模拟数据，加快开发效率）

基本介绍: 在我们前端开发中经常遇到这样的事情,接口没有写好,只能写静态页面,如何才能用很简单的方法模拟后端数据呢?mockjs就干了这件事,而且干的还挺好. 下面是我作为初学者的一些总结经验,期望和小伙伴们一起交流进步. 实现的功能有:1.基于数据模板生成模拟数据 2.基于html模板生成数据 3.拦截并模拟ajax请求安装: 一.安装(需要安装nodejs) node: npm install mockjs bower: npm install -g bower

Mock.js 与 fiddler 前端模拟数据与拦截请求

最近工作需要接触了Mock.js. Mock.js 是一款模拟数据生成器,旨在帮助前端攻城师独立于后端进行开发,帮助编写单元测试.提供了以下模拟功能: 根据数据模板生成模拟数据模拟 Ajax 请求,生成并返回模拟数据基于 HTML 模板生成模拟数据 http://mockjs.com/ 什么入门之类的看官网就会~~~ Fiddler web调试利器便于我们调试前后端数据等. Fiddler是一个web调试代理.它能够记录所有客户端和服务器间的http请求,允许你监视,设置断点,

dva框架使用mock.js模拟数据 + fetch请求数据

what DVA? Dva是基于Redux做了一层封装,对于React的state管理,有很多方案,我选择了轻量.简单的Dva. dva 可以很方便就使用mock.js进行数据的模拟. 只需要三步,即可使用mock进行模拟数据,使用fetch进行数据的请求. 首先,我们使用dva初始化一个项目.目录的结构为: 上面画着两个mock的相关配置文件. 第一步,我们现在在mock的文件夹下面配置你需要配置的文件, 例如说,你需要模拟用户列表的数据,那么你就配置是一个user.js , 里面写相关的mo

使用express， create-react-app， mongodb搭建react模拟数据开发环境

提要最近刚刚完成了一个vue的项目,其中涉及的用户数有6000多个以及其他数据也比较多,为了在前端能够真实的进行数据模拟,所有把全量数据拷贝下来放到了api.json中.这样导致整个api.json文件过大,每次进行修改的时候编辑器都会卡顿. 项目做完后就在想能不能把大量的模拟数据放在数据库中进行管理,用nodejs来操作数据库.顺便再熟练一下nodejs. 使用的技术栈 express 是nodejs当前最流行的后台框架.官网对express的描述,它是一个机遇Node.js平台,快速.开

vue+mockjs 模拟数据，实现前后端分离开发

在项目中尝试了mockjs,mock数据,实现前后端分离开发. 关于mockjs,官网描述的是 1.前后端分离 2.不需要修改既有代码,就可以拦截 Ajax 请求,返回模拟的响应数据. 3.数据类型丰富 4.通过随机数据,模拟各种场景. 等等优点. 总结起来就是在后端接口没有开发完成之前,前端可以用已有的接口文档,在真实的请求上拦截ajax,并根据mockjs的mock数据的规则,模拟真实接口返回的数据,并将随机的模拟数据返回参与相应的数据交互处理,这样真正实现了前后台的分离开发. 与以往的自己

C#中使用Bogus创建模拟数据

原文:CREATING SAMPLE DATA FOR C# 作者:Bruno Sonnino 译文:C#中使用Bogus创建模拟数据译者: Lamond Lu 背景在我每次写技术类博文的时候,经常做的一件事就是创建模拟数据.在每篇博文中,为了解释某些概念,我需要创建许多模拟数据.这是一个我在实际中遇到的问题,因为我需要为我的程序找到一些合适的数据.有些时候,我会从数据库中找一些数据(Northwind和AdventureWorks都是我的好朋友^.^), 有些时候,我会使用一些现成的Jso

Spring Boot（九）Swagger2自动生成接口文档和Mock模拟数据

一.简介在当下这个前后端分离的技术趋势下,前端工程师过度依赖后端工程师的接口和数据,给开发带来了两大问题: 问题一.后端接口查看难:要怎么调用?参数怎么传递?有几个参数?参数都代表什么含义? 问题二.返回数据操作难:数据返回不对或者不够怎么办?怎么才能灵活的操作数据? 这是很多公司前后端分离之后带来的困扰,那怎么来解决这些问题? 问题一的一般解决方案:后端团队共同维护一个在线文档,每次改接口再去改对应的文档,但难免会遗漏,花的大力气但却效果平平. 问题二的一般解决方案:自己搭建一个Mock服务

【vue】vue +element 搭建项目，mock模拟数据（纯干货）

1.安装mockjs依赖 (c)npm install mockjs --save-dev 2.安装axios(Ajax) (c)npm install --save axios 3.项目目录 4.设计到的相关文件 fetch.js(封装axios) import Qs from 'qs'; import axios from 'axios'; // 创建axios实例 const service = axios.create({ baseURL: process.env.BASE_API, /

Pandas 把数据写入csv

Pandas 把数据写入csv from sklearn import datasets import pandas as pd iris = datasets.load_iris() iris_X = iris.data iris_y = iris.target df=pd.DataFrame(iris_y) df.to_csv(r"C:\Users\si\Desktop\11.csv")

前端开发模拟数据------webpack-api-mocker

应用场景: 在实际的项目开发过程中,一般都会进行前后端分离的开发模式,前端通过mock或者其他的插件模拟后台返回数据的功能.在常用的webpack构建工程项目中,通过和webpack-dev-server或者express等相互配合,开启本地服务,可以直接模拟发送ajax请求,如果想要模拟后台返回的数据,得重新开启一个mock server服务,这样就比较麻烦,今天要介绍的webpack-api-mocker插件,就很好的解决了这个问题,不需要再单独开启一个服务,可以实现模拟数据,具体配置如下.

MySQL实验准备(二)--Python模拟数据(MySQL数据库)

Python模拟数据(MySQL数据库) 数据模拟目的:模拟多个表的插入和查询数据的模拟,再通过基准测试脚本测试服务器性能和收集数据,仿真模拟. 备注: 如果需要基础的python环境,可以查看<MySQL实验准备(一)--环境准备>文档实验脚本通过对一个简单表的脚本插入和查询模拟,后面能举一反三,完成多张表的多表插入,多线程的多表插入,多线程查询,和多线程的join查询. 数据库的表结构 mysql> show create table zdemo.student; +----

pandas模拟数据

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