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RSS订阅原创 python-pandas 复习总结
df.groupby('name').filter(lambda x: x['score'].mean() > 85) # 分组筛选。df.groupby('name')['score'].transform(lambda x: x.mean()) # 分组后变换。df.plot(kind='scatter', x='A', y='B') # 散点图。df.loc['new'] = ['Tom', 22] # 添加行。df['gender'] = ['F', 'M'] # 添加列。
2025-04-07 16:03:56
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原创 Pandas复习笔记
这一阶段学习了 Pandas 的结构化数据处理与 Matplotlib 的可视化能力，掌握了：🧩 数据结构：Series、DataFrame 的创建与访问🔧 数据操作：增删查改、排序、合并、分组、空值处理📊 数据可视化：图表绘制、数据图形化展示📁 文件读写：CSV 文件读取与保存。
2025-04-02 23:39:01
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原创 Python NumPy & Matplotlib 复习笔记
在数据分析和科学计算中，NumPy 和 Matplotlib 是两个不可或缺的 Python 库。
2025-03-30 15:51:12
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原创 python复习第6天
的代码块，可以通过调用实现某种功能，提高代码的。Python 3.8+ 支持。Python 提供了许多。# 这是一个单行注释。，无需导入即可使用。
2025-03-17 01:12:29
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原创 python复习第5天
用于创建列表、字典或集合的简洁方式。Python 3.8+ 支持。类似列表推导式，但使用。用于比较两个值，返回。用于比较两个值，返回。
2025-03-17 01:09:43
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原创 python复习第2天
Python 提供了丰富的内置 API 来处理字符串、数字和列表等基本数据类型。（immutable）类型，可以使用丰富的方法进行处理。Python 的字符串是。Python 的列表。
2025-03-11 01:36:07
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空空如也
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