知识点汇总,知识点聚合汇总

本文深入讲解了前端开发中的核心知识点,包括JS事件处理、AJAX中的GET与POST区别、HTML5的新特性及其在移动端的应用、CSS Hack技巧等,并提供了判断数组对象包含关系的方法及生成随机数的实现。

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1、js/jq知识点

js事件详解 http://blog.youkuaiyun.com/kongjiea/article/details/40297651
ajax中get和post的提交、区别、错误处理以及注意事项 http://blog.youkuaiyun.com/kongjiea/article/details/41662995

2、html/css知识点

html5的新特性
移动web app开发小贴士,移动开发经验记录 http://blog.youkuaiyun.com/kongjiea/article/details/43701561

其他:

判断数组对象中是否包含某个对象 http://blog.youkuaiyun.com/kongjiea/article/details/78850567
数组常见的遍历循环方法、数组的循环遍历的效率对比
http://blog.youkuaiyun.com/kongjiea/article/details/78891166

Math:
生成指定数量、指定范围内的随机数
http://blog.youkuaiyun.com/kongjiea/article/details/78981438
生成指定数量、指定范围、不重复的随机数
http://blog.youkuaiyun.com/kongjiea/article/details/78982625


### Pandas 库的关键概念和特性总结 #### 数据结构 Pandas 提供两种主要的数据结构:`Series` 和 `DataFrame`。`Series` 是一维带标签的数组,可以保存任何数据类型。而 `DataFrame` 则是一个二维表格型数据结构,每一列都可以包含不同类型的值[^1]。 ```python import pandas as pd # 创建 Series 示例 s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8]) # 创建 DataFrame 示例 dates = pd.date_range('20230101', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD')) ``` #### 导入导出数据 支持多种文件格式读写操作,如 CSV、Excel 文件等。通过简单的函数调用即可完成复杂的数据导入与导出工作。 ```python # 从 CSV 文件加载数据到 DataFrame 中 data_frame_from_csv = pd.read_csv('file.csv') # 将 DataFrame 内容保存至 Excel 文件 data_frame_to_excel.to_excel('output.xlsx') ``` #### 缺失数据处理 提供了灵活的方法来标记缺失值以及填充或删除这些条目。例如使用 `.dropna()` 方法去除含有 NaN 的行/列;利用 `.fillna(value)` 来替换指定位置上的 NA 值。 ```python # 删除有缺失值的行 cleaned_df = df.dropna() # 使用特定数值填补所有NA的位置 filled_df = df.fillna(-999) # 对某一列进行前向填充 ffilled_column = df['A'].fillna(method='ffill') ``` #### 合并(Merge)、连接(Join)及分组聚合(GroupBy) 能够高效地执行 SQL 风格的操作,比如基于键字段合并多个表单;按条件筛选记录;按照某些维度汇总统计信息等等。 ```python left = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar'], 'lval': [1, 2]}) right = pd.DataFrame({'key': ['foo', 'bar'], 'rval': [4, 5]}) merged = pd.merge(left, right, on='key') # 类似于SQL中的JOIN语句 grouped_by_sum = df.groupby('A').sum() # 计算每组内各列之和 ``` #### 时间序列功能 内置强大的时间序列工具集,方便创建日期范围、重采样频率转换等功能,适用于金融分析等领域。 ```python time_index = pd.date_range(start="2023-01-01", end="2023-01-10") ts_data = pd.Series(np.random.randn(len(time_index)), index=time_index).resample('D').mean() ```
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