<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[kkkioe的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/kkkioe</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; kkkioe]]></copyright><item><title><![CDATA[基于HTML5+CSS3的网页设计与实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/kkkioe/article/details/125196631</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/kkkioe/article/details/125196631</guid><author>kkkioe</author><pubDate>Thu, 09 Jun 2022 10:58:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：随着互联网技术的不断发展，电子设备的广泛应用和高普及度，网页作为互联网信息的重要载体，其网页设计技术将面临新的挑战。HTML和CSS作为网页前端开发所运用的主要核心技术，如何灵活运用，使得web开发出来的网页设计满足绝大多数用户需求是技术人员和项目负责人的核心工作之一。文章以介绍XX主题网站首页页面为对象，实现基于HTML5+CSS3的网页页面设计与优化。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python——groupby和agg的使用方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/kkkioe/article/details/124807345</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/kkkioe/article/details/124807345</guid><author>kkkioe</author><pubDate>Tue, 17 May 2022 17:31:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先我们导入一个数据集



以A列分组


group=df.groupby('A')

结果如图所示：



我们以A列分组，求分组后的各列平均数


df.groupby('A').agg('mean')

结果如图所示：





然后我们再对B列进行分组，利用agg聚合函数对C列取最大值，D列取中位数


df.groupby('B').agg({'C':'max','D':'median'})

结果如图所示：



到这里简单的聚合操作就完成啦，谢谢观看




...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python——numpy库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/kkkioe/article/details/123300832</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/kkkioe/article/details/123300832</guid><author>kkkioe</author><pubDate>Sat, 05 Mar 2022 21:40:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录

1.通过导入numpy库来创建N维数组对象(ndarray)

2.创建其它数组

3.ndarray的索引和切片

4.numpy通用函数

5.利用numpy数组进行数据处理

6.随机数模块



1.通过导入numpy库来创建N维数组对象(ndarray)



如上图所示，先导入numpy库定义一个名字，然后创建数组。上图data1为一维数组，data2为二维数组。在ndarray对象中定义了一些重要属性，如下图：







2.创建其它数组

a.zeros()函数和on...]]></description><category></category></item></channel></rss>