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RSS订阅原创 Python数据分析：小实例，数人头
本文介绍了一个Python数据处理方案，通过pandas库统计Excel表中独特人物数量。算法采用双指针方法，将前后出现且时间间隔不超过20分钟的同名人物视为同一人，并处理中间夹杂其他人员的情况。代码实现包括数据排序、时间差计算和集合去重等步骤，适用于大数据量处理。文章还提供了示例数据、代码说明和联系方式，并附带相关资源链接。
2025-10-18 21:55:49
747
原创 Python数据分析：政府发布的统计数据和人口普查数据可以从以下官方渠道获取
第七次人口普查（2020）：http://www.stats.gov.cn/sj/pcsj/rkpc/7rp/zk/indexch.htm。历史人口普查数据：https://www.ons.gov.uk/filter/peoplepopulationandcommunity。2021 Census数据：https://www.ons.gov.uk/census/2021census。2021年人口普查：https://www.ons.gov.uk/census。
2025-10-06 16:43:49
1699
原创 图数据库：个性化图书推荐。
本文介绍了图数据库建模与推荐系统的实现方法，主要包括三部分内容：1）使用Cypher语言进行图数据库建模优化，包括扩展数据模型、建立图书-主题关系、添加读者行为数据等；2）通过Python实现图分析与推荐算法，包括图嵌入特征提取、聚类分析和个性化推荐；3）完整工作流程实现，涵盖数据增强、实时推荐API和读者画像可视化功能。系统采用混合推荐策略，结合协同过滤和图嵌入技术，为读者提供个性化图书推荐服务。
2025-09-30 15:52:38
915
原创 图数据库：图书、读者、借阅记录等作为节点，通过边表示数据关联，如借阅关系、收藏关系等。
本文展示了如何使用Neo4j图数据库构建图书管理系统。通过Cypher语言创建了图书、读者、管理员等节点，以及借阅、收藏、管理等关系。提供了多种查询示例：包括基本查询（如查询所有图书、特定读者借阅记录）、复杂查询（如逾期图书查询、图书推荐）和统计查询（如按类别统计图书、读者年龄段分析）。这些查询充分展现了图数据库在关系查询和路径分析方面的优势，能够有效支持图书馆管理系统的各类业务需求。
2025-09-30 11:53:47
450
原创 图数据库：三类图模型核心区别是什么？属性图、资源描述框架和超图。
本文比较了属性图、RDF和超图三种图数据模型的核心区别：属性图和RDF只能表达二元关系（A→B），而超图可以表达多元关系（A+B+C+...）。通过"熊大、熊二和光头强公司共同负责林木项目"的案例，展示了三种实现方式：属性图/RDF需要创建中间节点和多个二元关系，而超图可直接用一条超边连接所有相关实体。文章还提供了具体代码示例，说明在Neo4j中如何模拟超图功能。最后分享了作者联系方式和学习资源。
2025-09-27 17:53:42
1028
原创 Python数据分析：求均值、标准差、方差、中位数和众数。
本文通过Python代码示例展示了数据分析中的正态分布应用。使用numpy生成1万个月薪数据（均值27000元，标准差15000元），演示了如何计算均值、标准差、方差和中位数，并绘制直方图直观呈现"中间多、两边少"的正态分布特征。另以500人年龄数据为例说明众数计算。文章包含代码实践、统计学概念通俗解释（如68-95%法则）、数据可视化方法，以及作者联系方式。最后提供了Markdown编辑器使用指南和快捷键说明，包含表格制作、图片插入等排版技巧。
2025-09-23 10:06:02
1042
原创 Python数据分析：简单的机器仿真示例，模拟买方便面集四大天王卡：学有/李明/成成/华子。
本文通过Python代码模拟收集方便面卡片的概率问题，分析集齐四张不同卡片（学有/李明/成成/华子）所需的购买次数。代码使用随机数生成模拟购卡过程，统计10万次实验的平均购买次数约为8.35包。文中展示了概率分布曲线图，直观呈现集卡次数的分布情况。最后提供联系方式欢迎纠错，并附赠免费爬虫工具和Python学习资源链接。文章采用Markdown格式编写，包含代码高亮、图片展示等功能说明。
2025-09-21 13:37:48
1133
原创 Python数据分析：函数定义时的装饰器，好甜的语法糖。
本文介绍了Python装饰器的基本概念和使用方法。通过示例代码展示了如何用装饰器简化函数调用时的调试输出，避免重复代码。文章详细讲解了装饰器的实现原理（外层函数接收函数参数，内层函数进行功能增强），并演示了带参数函数的装饰器用法。最后提到后续会探讨装饰器返回值处理和多装饰器叠加等进阶内容。文中还包含Markdown编辑器的使用说明和功能快捷键介绍。
2025-09-20 11:05:54
934
原创 Python数据分析：函数定义时的关键字参数。
这篇文章详细讲解了Python函数参数的不同形式和使用方法：1. 区分了位置参数和关键字参数，并说明在调用时可以混合使用；2. 解释了带默认值的形参（Default Parameters）与关键字参数的区别；3. 重点介绍了不定数量参数args（元组型）和**kwargs（字典型）的用法；4. 通过多个代码示例演示了参数组合使用的规则和常见错误；5. 强调了Python函数参数传递的核心规则：位置参数→args→关键字参数→**kwargs，并指出关键字参数必须写在位置参数后面。文章建议实际编程时不必过度纠
2025-09-13 09:06:21
678
原创 Python数据分析：函数定义时的位置参数。
本文介绍了Python函数参数的使用方法，重点讲解了位置参数和不定数量参数的组合应用。通过多个代码示例展示了如何定义和使用确定数量的位置参数（如pargs1函数）、不定数量元组型位置参数（如pargs2函数）以及两者混合使用（如pargs4函数）。文章还指出了关键字传参与位置参数定义的区别，并解释了混合使用时参数传递的语法规则。最后提供了错误反馈联系方式和相关学习资源链接，包括免费爬虫工具和Python学习智能体。文末附有Markdown编辑器的使用说明，包括基本语法、功能快捷键和表格创建等实用技巧。
2025-09-12 16:17:54
824
原创 Python数据分析：排序，df.sort_values。根据指定列的值对 DataFrame 进行排序。
本文介绍了Python中Pandas库的sort_values()方法，演示了如何使用该函数对DataFrame进行多列排序，并解释了稳定排序的特性。文章包含代码示例、欢迎纠错信息、资源链接和Markdown编辑器使用指南。主要内容包括：1）DataFrame多列排序的实现方法；2）稳定排序的特点；3）相关学习资源推荐；4）Markdown编辑器的基本功能和使用技巧。
2025-08-30 23:06:26
1121
原创 Python数据分析：在Python中，reindex和set_index以及reset_index最本质的区别是什么？
本文介绍了Pandas中三种索引操作方法：set_index将列转换为索引，reset_index将索引还原为列并生成新整数索引，reindex按指定标签重新排列数据。同时提供了Markdown编辑器使用指南，包括基本语法、功能快捷键、标题创建、文本样式、链接图片插入、代码高亮、列表表格制作、数学公式、甘特图和UML图表等功能说明。最后附有联系方式及资源链接。全文涵盖了数据处理和文档编辑两大实用技能。
2025-08-30 12:15:54
1369
原创 Python数据分析：设置索引，set_index。用列数据创建新索引。
本文展示了一个Python Pandas数据处理示例，演示了DataFrame的设置索引、删除空值和重置索引等操作。主要内容包括：创建包含NaN值的DataFrame，使用set_index()方法设置索引，通过loc[]访问数据，处理NaN值报错问题，以及使用dropna()和reset_index()清理数据。文章还提供了纠错联系方式，并附带免费爬虫工具和论文写作/Python学习资源的推广链接。最后简要介绍了Markdown编辑器的基本功能和使用方法。
2025-08-30 11:02:17
803
原创 Python数据分析：DataFrame，reindex，重建索引。有时候整型变浮点型，有时候又不变？
本文介绍了Pandas中reindex和set_index的区别与应用。reindex用于按新索引对齐数据，可能新增/删除行/列并用NaN填充缺失值；set_index则是将列数据转为新索引。文章通过代码示例展示了reindex对Series和DataFrame的操作效果，包括索引重排、数据类型转换（整型变浮点型）及填充值设置。关键点：reindex不改变原索引来源，仅调整数据匹配关系；数据类型按列独立处理；整型列引入NaN时会自动转为浮点型。最后提供了纠错联系方式。
2025-08-19 21:26:01
1010
原创 Python：编辑器，如何写科学写注释。
本文摘要： 介绍了Python中三引号注释的用法及注意事项，包括适用场景（文档字符串、大段代码注释）、性能影响和嵌套规则，建议优先使用#进行单行注释 提供了作者联系方式及内容纠错渠道 包含两个外部资源链接（免费爬虫工具和论文写作/Python学习助手） 详细介绍了Markdown编辑器的扩展功能，包括： 新增的界面设计、代码高亮、图片拖拽等功能 常用快捷键说明 各类Markdown语法示例（标题、文本样式、链接图片、代码块、列表、表格等） 高级功能如KaTeX数学公式、甘特图、UML图表和流程图绘制 注：原
2025-08-05 11:41:14
1103
原创 Python 数据分析：DataFrame，重复值处理。df.drop_duplicates()。全不保留 / 只保留第一条 / 只保留最后一条；单条件 / 多条件
Python 数据分析：DataFrame，重复值处理。全不保留 / 只保留第一条 / 只保留最后一条；单条件 / 多条件
2025-07-29 14:42:47
1113
原创 Python 数据分析：DataFrame，空值填充，使用 0 或 指定值 。
本文介绍了Python数据分析中DataFrame空值填充的方法，展示了用0和指定值替换NaN的代码示例。同时提供了Markdown编辑器的使用指南，包括快捷键、文本样式、表格创建、代码高亮等功能说明，并附有作者联系方式和学习资源链接。内容涵盖数据分析实践和技术文档撰写技巧两个实用方向。
2025-07-13 09:49:28
1311
原创 Python：列表切片允许“后边小于左边”吗？
Python列表切片允许后边小于左边，此时会返回空列表而非报错。例如lst[3:1]返回[]，这是Python的默认行为。若配合负步长如lst[3:1:-1]，则可获得有效结果[4,3]。这种设计虽不报错，但需开发者谨慎使用以避免潜在问题。文章还提供了相关测试代码示例和联系方式，并附带介绍了Markdown编辑器的扩展功能。
2025-07-08 18:47:18
582
原创 Python 数据分析：DataFrame，空值处理，空值直接舍弃。
这篇文章主要演示了Python数据分析中DataFrame的空值处理方法。通过示例代码展示了两种过滤空值的方法：1)使用notnull()筛选非空值；2)使用dropna()直接删除含空值的行。代码创建了一个包含学生成绩的DataFrame，并模拟了英语成绩空值的情况。文章还提供了作者联系方式，欢迎纠错交流，并附有Markdown编辑器使用指南，包括快捷键、文本样式、链接图片插入、代码高亮、列表表格创建等功能说明。最后提到可通过智能体链接进行论文写作/Python学习。
2025-07-07 20:29:39
302
原创 Python：pip install -r requirements.txt
本文介绍了Python项目依赖管理文件requirements.txt的规范用法。主要内容包括：1）基础语法规范，如包名与版本号的精确匹配、范围限定等格式要求；2）高级功能，如引用其他依赖文件和指定安装源；3）文件编码和路径建议。文章还提供了Markdown编辑器的使用指南，涵盖基本语法、快捷键、表格制作、数学公式插入等功能。最后给出了作者联系方式，并附带一个Python学习智能体的分享链接。全文旨在帮助开发者规范管理项目依赖，同时提升技术文档的编写效率。
2025-07-06 23:10:21
2990
原创 Python：pip install，添加长期生效的国内镜像设置。
本文介绍了如何通过国内镜像源加速Python的pip安装，解决连接国外源速度慢的问题。方法包括：1)创建批处理文件永久配置清华镜像源；2)临时指定镜像源的安装命令。同时提供了其他镜像源的搜索建议和联系方式。文章后半部分详细介绍了Markdown编辑器的扩展功能，包括数学公式支持、甘特图、UML图表等功能的使用方法，并附有快捷键说明和格式示例。
2025-07-06 20:49:59
751
原创 Python 数据分析：DataFrame，有无空值？有几个？
本文介绍了Pandas DataFrame中处理空值的方法与axis参数的使用技巧。通过示例代码展示了如何检测空值（isnull）、统计各列/行空值数量（sum），并详细解释了axis参数的实际含义：axis=0对应"跨行"操作（列向量方向），axis=1对应"跨列"操作（行向量方向）。文中特别指出Series对象无axis=1维度，并通过成绩统计案例对比了不同场景下的求和方法，包括先取列/行再求和与直接使用axis参数的区别。最后提供"零列一行"
2025-07-05 23:21:34
1106
原创 Python 数据分析：决策树最最基础用法。
本文介绍了使用Python的scikit-learn库构建性别分类决策树模型的示例代码。通过身高和胡子特征数据训练模型，并预测新样本的性别分类（如158cm无胡子预测为女性，176cm有胡子预测为男性）。文章还提供了Markdown编辑器的使用指南，包括基础语法、功能快捷键、标题创建、文本样式、链接图片插入、代码高亮、表格制作等排版技巧。最后分享了论文写作/Python学习智能体的在线资源链接。
2025-07-04 16:59:00
1076
1
原创 Python：数学，排列组合，可重复的组合。
本文探讨了一个组合数学问题：用5个字符(a-e)组成8位字符串，允许重复且不同排列视为相同组合时，求可能组合数。文章提供了三种解法：1)手动枚举(不实际)；2)转化为求非负整数解方程；3)使用"挡板法"计算，得出495种组合。还展示了两种Python实现方式：一种是生成所有可能序列后去重，另一种是直接生成满足条件的五元组。最后提供了联系方式并介绍了Markdown编辑器的功能。
2025-07-03 15:08:30
1324
原创 Python 数据分析：DataFrame，清洗，清理所有缺失值，简单粗暴。
本文介绍了使用Python pandas库清理DataFrame缺失值的方法，重点演示了dropna()函数的使用。主要内容包括：1)通过axis参数控制行列删除方向；2)使用how参数选择"any"或"all"删除条件；3)通过subset指定特定列检查；4)利用thresh设置保留行的非空值数量阈值。文章还指出该方法仅处理NaN值，对空字符串需先转换。附带Markdown编辑器的使用说明，包括快捷键、标题生成、文本样式、表格创建等功能。最后提供了纠错联系方式和论文
2025-07-02 17:14:03
1013
原创 Python 数据分析：计算，分组统计1，df.groupby()。听故事学知识点怎么这么容易？
存储分组规则（如按哪一列分组），但不直接包含分组数据，而是记录了如何拆分原始数据的元信息。 像些领导，不直接动手干活，但会分配工作，知道谁适合干什么。这也是好领导。 还不是临时小组临时领导，分完活儿就解散（迭代器），是可以长期值班的领导（可迭代对象），除非解除他职务（注销变量）。 是“可迭代对象”，但不是迭代器。 “可迭代对象”可重复遍历，“迭代器”（如 zip 结果）只能遍历一次。
2025-07-02 15:00:31
1084
原创 Python：线性代数，函数 f(x) 关于 x=a 做 n 倍拉伸，或 m 倍压缩。
摘要：本文探讨了如何求解函数y=sinx关于x=π/2拉伸两倍后的解析式。通过坐标轴变换方法，将问题转化为在新的x'O'y'坐标系下处理，得到y'=cosx'后，再对x'方向进行两倍拉伸。最终通过坐标转换得到原坐标系下的解析式为y=sin(x/2+π/4)。该方法避免了复杂的代数运算，运用已掌握的三角函数知识轻松解决问题。文章还提供了Markdown编辑器的使用说明及数学公式、图表等功能介绍。
2025-07-02 09:59:03
260
原创 Python 数据分析：Series，应用 reset_index() 升级为二维？
这篇文章主要介绍了两个方面的内容：一是Pandas中Series对象使用reset_index()方法时会转换为DataFrame类型的数据处理技巧，二是Markdown编辑器的使用指南。第一部分通过Python代码示例展示了reset_index()如何将Series转换为DataFrame，并解释了参数drop=True的用法。第二部分详细介绍了Markdown编辑器的扩展功能，包括快捷键、标题创建、文本样式、代码插入、表格制作等格式化技巧，以及数学公式和甘特图等高级功能支持。
2025-07-02 09:43:33
245
原创 Python：线性代数，向量内积谐音记忆。
向量内积（点积/标量积）是线性代数中两个向量对应分量相乘后相加的运算，结果为一个标量值。计算公式为a·b=a1b1+a2b2+...+anbn，可用于计算向量夹角、相似度等。广泛应用于机器学习、计算机视觉等领域。文中还提供了记忆口诀"标点内向"和具体示例说明。
2025-07-02 09:15:43
551
原创 Python：lambda。如果一个函数的函数体仅有 1 行表达式，则该函数就可以用 lambda 表达式来代替。
本文展示了Python中lambda函数的多种应用场景，包括作为单行函数替代、参数传递、字典值存储等。通过示例代码演示了lambda的基本语法（lambda x: expression）及其灵活性，如支持列表存储、字典调用、无参数形式等。同时指出lambda作为字典键的错误用法。此外，文章还介绍了Markdown编辑器的扩展功能，如代码高亮、数学公式支持等。最后提供了作者联系方式及学习资源链接。
2025-07-01 20:15:18
187
原创 Python 数据分析基础：selenium / FireFox，爬虫，示例百度搜索某词。
本文介绍了使用Python selenium库操作Firefox浏览器的示例代码，包括浏览器驱动配置、多标签页操作和百度搜索功能。同时提供了Markdown编辑器的使用指南，涵盖了基本语法、快捷键、标题样式、代码高亮、表格制作等核心功能。还介绍了编辑器新增的拖拽图片、数学公式、甘特图等特色功能，并提供了Python学习资源和问题反馈渠道。
2025-07-01 16:54:40
246
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原创 易语言：取QQ聊天消息文本，做智能客服的有福了，或者用QQ收消息执行功能……
本文介绍了如何通过IAccessible接口获取QQ聊天窗口的文本内容，突破传统FindWindowExA方法无法获取自绘UI元素的限制。文章提供了实现效果图、方法说明及下载链接，详细讲解了IAccessible接口的属性和方法，并附有联系方式用于反馈纠错。此外还包含Markdown编辑器的使用指南，涵盖基础语法、快捷键操作、表格创建等内容。
2025-07-01 16:50:13
1044
1
原创 Python 数据分析：Selenium / Chrome 常见错误
该文章包含两部分内容：第一部分针对Python编程问题建议更换Selenium+Firefox组合，并提供联系方式；第二部分详细介绍Markdown编辑器的使用功能，包括新增的界面设计、代码高亮、数学公式支持、甘特图等功能，以及基础语法和快捷键说明。文章还提供了导出导入和多种图表绘制的方法说明。
2025-07-01 16:44:41
165
原创 Python 数据分析：DataFrame，生成，用字典创建 DataFrame ，键值对数量不一样怎么办？
这篇文章包含三部分主要内容：1) Python示例代码展示如何使用字典创建DataFrame，并说明当数据长度不一致时会自动填充；2) 提供纠错联系方式（评论、私信或QQ）和论文写作/Python学习智能体链接；3) Markdown编辑器使用指南，包括新功能（界面设计、代码高亮、图片拖拽等）、快捷键、标题创建、文本样式、链接图片插入、代码片、列表、表格、注脚、数学公式、甘特图和UML图表等功能说明。文章既提供了具体的技术示例，又详细介绍了Markdown编辑器的各项功能。
2025-07-01 16:32:37
265
原创 Python 数据分析：numpy，抽提，布尔索引2。
本文介绍了Python中NumPy数组布尔索引的使用方法，通过示例代码展示了如何用布尔数组选取特定行列元素。同时提供了Markdown编辑器的使用指南，包括新增功能（代码高亮、数学公式、甘特图等）、快捷键操作、文本样式修改、表格创建等技巧。文章还包含纠错联系方式和论文写作/Python学习智能体的分享链接。
2025-07-01 15:41:44
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原创 Python 数据分析：numpy，抽提，整数数组索引与基本索引扩展（元组传参）。听故事学知识点怎么这么容易？
本文介绍了Python中NumPy数组的两种索引方式（整数数组索引和元组形式索引）的异同，并通过代码示例展示了两种方法获取离散数组元素的操作。同时提供了Markdown编辑器的使用指南，包括基本语法、新功能（如代码高亮、图片拖拽、数学公式等）和快捷键说明。最后分享了Python学习智能体链接和纠错联系方式。全文涵盖技术教程和工具使用说明两大主题。
2025-07-01 08:48:30
1219
原创 Python 数据分析：numpy，抽提，基本索引。听故事学知识点怎么这么容易？
本文介绍了NumPy数组的基本索引操作，通过示例代码展示了三维数组的链式索引和降维过程。内容包含数组切片、维度变化和数据类型说明，并提供了两种等效的索引写法。此外，文章还包含Markdown编辑器使用指南，介绍了新功能如代码高亮、数学公式支持等，并提供了快捷键和格式设置说明。最后附有联系方式供读者反馈纠错。
2025-06-27 21:27:50
997
原创 Python 编辑器：Geany，不是内部或外部命令，系统找不到指定路径
本文介绍了Python编译和执行命令的设置方法，以及Markdown编辑器的基本使用指南。主要内容包括：1) 如何配置Python编译(compile)和执行(execute)命令路径；2) Markdown编辑器的新功能、快捷键、文本样式、表格制作等基本语法；3) 代码高亮、数学公式、流程图等高级功能。同时提供了纠错联系方式和一个免费爬虫工具链接。文章采用清晰的分级标题结构，便于读者快速查找所需内容。
2025-06-26 11:25:30
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原创 python 数据分析：pandas，可以读取 xls 但无法读取 xlsx 文件
解决Excel文件格式读取问题摘要：针对xlrd无法读取xlsx格式的问题，文章指出不同Excel文件格式需要对应模块：xlsx需openpyxl≥3.0.10，xls需xlrd 2.0.1，xlsb需pyxlsb。推荐通过pip install openpyxl xlrd==2.0.1 pyxlsb安装必要模块，并建议检查pandas与openpyxl的版本兼容性。文中还提供了Markdown编辑器的使用说明和新功能介绍，包括代码高亮、表格创建、数学公式支持等。最后附有联系方式和技术支持链接。
2025-06-26 11:03:04
576
空空如也
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