第6关：数据的基本操作——算术运算

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于 2022-04-24 15:55:23 首次发布
这篇博客介绍了Python DataFrame中进行算术运算时如何处理不同大小的数据框，以及如何设置默认的填充值来替代NaN。

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DataFrame中的算术运算是df中对应位置的元素的算术运算，如果没有共同的元素，则用NaN代替。

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@R星校长 第6关：数据的基本操作——算术运算 算术运算（+，-，*，/） DataFrame中的算术运算是df中对应位置的元素的算术运算，如果没有共同的元素，则用NaN代替。 In[5]: df1 = DataFrame(np.arange(12.).reshape((3,4)),columns=list('abcd')) In[6]: df2 = DataFrame(np.arange(20.).reshape((4,5)),columns=list('abcde')) In[9]: df1+df2 .
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中对应位置的元素的算术运算，如果没有共同的元素，则用。本关任务：根据编程要求，完成相关代码的编写。此外，如果我们想设置默认的其他填充值，而非。的话，可以传入填充值。根据提示，在右侧编辑器。如果答案正确，则会输出。
第一阶段第9课：数学运算——算术运算符
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可以通过编写包含多种运算符的表达式来验证这一点，例如：(3 + 4) * 2 / (5 - 1) ** 2，按照数学中的运算顺序计算得出结果。解题思路：首先计算剩下的水果数量（7箱 * 8个/箱 = 56个），然后加上卖出的16个，即56 + 16 = 72个。商店有一些水果，卖出16个后，剩下的水果每箱装8个，共装了7箱。示例：2 ** 3 = 8，v ** w（其中v和w为变量）。代表两个对象相加，可以是两个数字相加，也可以是两个变量相加。代表两个对象相减，可以是两个数字相减，也可以是两个变量相减。
汇编语言与接口技术——算术运算程序设计
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【Python】—— Pandas 初体验（二）
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Series 的交互式显示的字符串表示形式是索引在左边，值在右边。DataFrame 是一个表格型的数据结构，是以一个或多个二维块存放的数据表格（层次化索引），DataFrame 既有行索引还有列索引，它有一组有序的列，每列既可以是不同类型（数值、字符串、布尔型）的数据，或者可以看做由 Series 组成的字典。就像数据库中的列数据；如果你有一些数据在一个 Python 字典中，你可以通过传递字典来从这些数据创建一个 Series，只传递一个字典的时候，结果 Series 中的索引将是排序后的字典的键。
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头歌平台（EduCoder）——Pandas初体验
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简介 Pandas是面向数据分析场景设计的Python开源软件工具包，其名字来自英文词组panel data，作为经济界的术语指多维结构化的数据集。从命名来看，Pandas特别适合处理序列数据、表格数据等具有良好结构的数据。在软件使用上，由于Pandsa是基于BSD开源软件许可证发布的，能够很方便地在学习、办公和工业应用等场合使用。 历史 Pandas是程序员Wes McKinney于2008年在AQR资产管理公司工作时，为了满足分析师对金融数据量化分析所需的高性能和高灵活性工具软件需求而开发..
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创作不易，参考之前，点个赞，收藏，关注一下不过分吧，家人们 第1关：了解数据处理对象--Series 任务描述 本关任务：仔细阅读编程要求，完成相关要求。 ------------------------------------------------------------------------ 编程要求 根据提示，在右侧编辑器Begin-End处补充代码： 创建一个名为series_a的series数组，当中值为[1,2,5,7],对应的索引为['nu', 'li', 'xue',
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索引操作： 为了更好的理解这些基本操作，我们将读取一个真实的股票数据。关于文件操作，后面介绍，这里只先用一下API 读取文件 删除一些列，让数据更简单些，再去做后面的操作： data = data.drop([“ma5”, “ma10”, “ma20”, “v_ma5”, “v_ma10”, “v_ma20”], axis=1) 注意：不能直接进行数字索引。 Numpy当中我们已经讲过使用索引选取序列和切片选择，pandas也支持类似的操作，也可以直接使用列名、行名称，甚至组合使用。 直接
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