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RSS订阅原创 利用Python进行数据分析的学习笔记——附录A
Python语言精要#有个知识点import matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import *img = plt.imread('二元运算符.png')imshow(img)#有个知识点import matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import *img = plt.imread('标准的Python标量类型.png')imshow(img)zipseq1 = ['foo','bar','baz']
2022-03-06 16:34:26
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原创 利用Python进行数据分析的学习笔记——chap12
NumPy高级应用ndarray对象的内部机理import numpy as npimport pandas as pdnp.ones((10,5)).shape(10, 5)np.ones((3,4,5),dtype=np.float64).strides(160, 40, 8)NumPy数据类型体系ints = np.ones(10,dtype=np.uint16)floats = np.ones(10,dtype=np.float32)np.issubdtype(ints
2022-03-06 16:32:05
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原创 利用Python进行数据分析的学习笔记——chap11
金融和经济数据应用数据规整化方面的话题时间序列以及截面对齐import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import DataFrame, Seriesstock_px = pd.read_csv("E:\python_study_files\python\pydata-book-2nd-edition\examples\stock_px.csv",parse_dates=True,index_col=0)prices = stock_px
2022-03-06 16:28:52
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原创 利用Python进行数据分析的学习笔记——chap10
时间序列日期和时间数据类型及工具from datetime import datetimenow = datetime.now()nowdatetime.datetime(2022, 3, 4, 8, 23, 31, 842698)now.year,now.month,now.day(2022, 3, 4)#时间差delta = datetime(2022,3,3)-datetime(1998,10,20,8,10)deltadatetime.timedelta(days=8
2022-03-06 16:25:23
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原创 利用Python进行数据分析的学习笔记——chap9
数据聚合与分组运算GroupBy技术import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import DataFrame,Seriesdf = DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'], 'key2':['one','two','one','two','one'], 'data1':np.random.randn(5), '
2022-03-06 16:14:27
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原创 利用Python进行数据分析的学习笔记——chap8
绘图和可视化matplotlib的示例库和文档是成为绘图高手的最佳学习资源。import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import DataFrame,Series#画图所需%pylab inline%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltPopulating the interactive namespace from numpy and matplotlibplot(
2022-03-06 16:07:28
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原创 利用Python进行数据分析的学习笔记——chap7
数据规整化：清理、转换、合并、重塑合并数据集pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来。pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起，用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值。数据库风格的DataFrame合并import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import DataFrame,Seriesdf1 = DataFr
2022-03-01 15:45:08
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原创 利用Python进行数据分析的学习笔记——chap6
读写文本格式的数据import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFrame!type "E:\python_study_files\python\pydata-book-2nd-edition\examples\ex1.csv"a,b,c,d,message1,2,3,4,hello5,6,7,8,world9,10,11,12,foodf = pd.read_csv("E:\python_st
2022-02-27 21:58:01
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原创 利用Python进行数据分析的学习笔记——chap5
pandas的数据结构介绍from pandas import Series,DataFrameimport pandas as pdimport numpy as npSeries（索引在左边，值在右边。可看作是一个定长的有序字典）obj = Series([4,7,-5,3])obj0 41 72 -53 3dtype: int64#通过Series的values和index属性获取其数组表示形式和索引对象。obj.valuesobj.index
2022-01-13 18:50:13
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关于Win10应用商店打不开一直转圈圈的问题
是这种情况搜索网上各种答案，结果如下：1.设置里面的疑难解答，结果“未能确定问题”；2.打开IE浏览器，“Internet选项”-“高级”-“使用TLS1.2”，发现已经勾上了。3.更改DNS服务器。...
2020-04-03 11:52:14
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空空如也
Bagging抽出数据集后有必要进行去重处理吗？
2022-09-16
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