
Python基础及应用
文章平均质量分 91
高职院校大数据专业、软件专业及人工智能专业上课深度,大部分是上课记录整理。
以实战为主,提供Jupyter Notebook及数据集下载
山城棒棒儿军
No pains No gains!
一个从修高炉的攻城狮转行过来的码农训练师。
展开
-
程序设计基础(Python)之8-Python中的类
Python中的类原创 2023-12-21 21:11:35 · 1018 阅读 · 1 评论 -
Python函数课堂练习
python函数练习原创 2023-04-20 19:03:41 · 615 阅读 · 0 评论 -
用pymysql进行mysql的基础操作
最近给人工智能与大数据上mysql,前面他们已经学了python,顺带讲一下pymysql操作mysql原创 2022-10-10 13:29:49 · 495 阅读 · 0 评论 -
实训1_获取产业数据并存储_预处理与简单分析
目录1. 实训一. 获取产业数据并存储、预处理与分析1.1 实训内容概述1.2 实训知识点:1.2.1 爬取网页数据1.2.1.1 一般格式1.2.1.2 采用pandas读取网页表格数据1.2.2 DataFrame存储为excel表格1.2.2.1 DataFrame的.to_execel()函数1.2.2.2 DataFrame的.to_excel()函数存储多个sheet的问题1.2.2.3 Pandas的ExcelWriter构造函数1.2.3 Pandas的DataFrame基本使用1.2.原创 2022-05-29 14:12:36 · 1346 阅读 · 0 评论 -
第6章 数据集成、变换与规约2
目录6. 1 数据集成6.1.1 数据集成概述6.1.2 合并数据6.1.2.1 pandas中用于合并数据的函数与方法6.1.2.2 主键合并6.1.2.2.1 pd.merger()6.1.2.2.2 pd.merge_ordered()6.1.2.2.3 pd.merge_asof()6.1.2.3 堆叠合并数据6.1.2.3.0 构建数据6.1.2.3.1 pd.concat()6.1.2.3.2 dataframe.join()6.1.2.3.3 dataframe.append()6.1.2原创 2022-05-03 21:27:21 · 2774 阅读 · 0 评论 -
第6章 数据集成、变换与规约1
目录6. 1 数据集成6.1.1 数据集成概述6.1.2 合并数据6.1.2.1 pandas中用于合并数据的函数与方法6.1.2.2 主键合并6.1.2.2.1 pd.merger()6.1.2.2.2 pd.merge_ordered()6.1.2.2.3 pd.merge_asof()6.1.2.3 堆叠合并数据6.1.2.3.0 构建数据6.1.2.3.1 pd.concat()6.1.2.3.2 dataframe.join()6.1.2.3.3 dataframe.append()6.1.2原创 2022-05-03 21:19:36 · 2983 阅读 · 0 评论 -
第5章 数据清理
目录5.1 数据清理的概述5.1.1 常见的三种数据问题5.1.2 常见三种数据问题的处理办法5.2 缺失值的检测与处理5.2.1 缺失值的检测5.2.2 缺失值的处理5.2.2.1 丢弃有缺失值的数据记录5.2.2.2 填充记录的缺失值5.2.2.3 插补记录的缺失值5.3 重复值处理5.3.1 重复值的检测5.3.2 重复值的处理5.4 异常值的处理:5.4.1 异常值的检测5.4.1.1 3σ原则5.4.1.2 箱形图异常值检测。5.4.1.2.1 箱形图的绘制。5.4.1.2.2 利用箱形图检测原创 2022-04-19 00:21:17 · 2300 阅读 · 2 评论 -
第4章 数据获取与存储
目录4.1 从csv和txt文件存取数据4.1.1 csv文件的存取4.1.1.1 以前学过的python读取csv文件4.1.1.2 pandas读取csv4.1.1.3 csv文件的写入4.1.1.3.1 原来用python写文件4.1.1.3.2 pandas写入csv4.1.2 txt文件的存取4.1.2.1 以前学过的python文件读取方法4.1.2.2 pandas读txt文件4.2 Excel文件的存取4.2.1 以前学过的python操作excel文件4.2.1.1 导入库4.2.1.2原创 2022-04-11 21:06:05 · 5294 阅读 · 0 评论 -
第3章 Pandas基础
目录第三章 pandas库基础3.1 数据结构3.1.1 Series3.1.1.1 用列表创建3.1.1.2 用一维numpy数组创建3.1.1.3 用字典创建3.1.1.4 data为标量的情况3.1.1.5 时间戳索引3.1.2 DataFrame3.1.2.1 通过Series对象创建3.1.2.2 通过字典创建3.1.2.3 通过字典列表对象创建3.1.2.4 通过Numpy二维数组创建**3.2 DataFrame属性3.2.1 .values返回numpy数组表示的数据3.2.2 .i原创 2022-03-20 00:39:34 · 2237 阅读 · 0 评论 -
第2章 Numpy库
目录第二章 Numpy库2.0 引子2.0.1 list VS. ndarray2.0.2 dtype AND shape2.1 为什么要用Numpy2.1.1 低效的Python for循环2.1.2 Numpy为什么如此高效2.1.3 什么时候用Numpy2.2 Numpy数组的创建2.2.1 从列表开始创建2.2.2 从头创建数组(利用方法生成特殊数组)2.2.3 Numpy中的常数2.3 Numpy多维数组轴的理解与操作控制2.3.1 一维数组的轴(特例)2.3.2 二维数组轴的理解2.3.原创 2022-03-19 16:07:37 · 2237 阅读 · 0 评论 -
第1章 Python基础
目录0. Jupyter Notebook简介0.1 Jupyter Notebook简介及启动0.1.1 Jupyter Notebook简介0.1.2 Jupyter Notebook安装与启动0.2 Jupyter Notebook里面的最常用的操作:0.2.1 更改文件名0.2.2 模式切换0.2.3 命令模式快捷键0.2.4 查询帮助1. Python基础语法1.1 编码1.2 标识符1.3 注释1.4 行与缩进1.5 多行语句1.6 多个变量赋值1.7 输入输出1.8 包的导入1.9 pip2原创 2022-03-31 21:47:41 · 3588 阅读 · 0 评论