changshupx的博客

所谓高级函数，指普通生活中很少使用的，但是在数据高级分析、机器学习、科学研究中所需要使用的一类统计函数。1)、计算沿指定轴的元素个数的第q个百分位数，求观察值N函数percentile(a, q, axis=None)，a为需要统计的集合对象，q为要计算的百分位数或百分位数序列（q的取值区间为[0,100]）。返回q%范围内的观察值import numpy as npa1 = np.array([[10,0,9],[8,9,9],[9,10,9]]) #建立二维数组np.percentile(a

（1）数组对接❶vstack()函数实现数组的垂直对接，这里的v是英文vertical的首字母。import numpy as npc1 = np.array([[100,99,100],[98,99,97]])c2 = np.array([[88,88,87],[85,82,89]])np.vstack((c1,c2)) #垂直对接c1,c2两个数组array([[100, 99, 100],[ 98, 99, 97],[ 88, 88, 87],[ 85, 82,

pandas处理简单的数据1）读取源数据文件2) 查看数据集有无缺失值发现Year与Publisher这两列分别有271与58个缺失值,以上数据对我们排列案例没有太大关系,我们只需要该数据集中的其他列.按照Genre分组,其他两列聚合添加新的一列,值为df3对象Na_Sales,Other_Sale的和,并将新的列命名为sum_Sales写入文件中，并且文件不保留df3索引pandas模块函数真是多姿多彩,不亏是python处理数据很好的第三方库,必须支持...