yu的博客

主要函数：concat，append、merge一、concat函数pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None,ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)参数说明：1、objs: series，dataf...

isnull 判断是否丢失数据nan 制造丢失数据假象~~（不皮，稳住）fillna 将丢失数据填充为0源代码及注释：import numpy as npimport pandas as pd# 假装没有这一部分，故意制造丢失数据datas = pd.date_range('20180102',periods=6)df = pd.DataFrame(np.arange(...

通过loc、iloc等选择数据后对数据进行修改。源代码及注释如下：import pandas as pdimport numpy as npdates = pd.date_range('20160101',periods=6)df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates,columns=['A','B','C','...

使用pandas中的loc、iloc、ix（不建议使用）函数源代码及注释：import pandas as pdimport numpy as npdates = pd.date_range('20160101',periods=6)df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates,columns=['A','B','...

使用pandas中的DateFrame生成索引。以及对生成索引之后的数据进行排序、数据简单分析等操作源代码及注释如下：import pandas as pdimport numpy as nps=pd.Series([1,3,6,np.nan,44,1]) # Series 是一个一维数组结构的，可以存入任一一种python的数据类型dates = pd.date_...

此段代码有疑问，不明白后边的三段for循环的详细流程。还望有大神解释一下。源代码：import numpy as npa= np.arange(3,19).reshape((4,4))# print(a)# print(a[2]) # 索引行 索引值# print(a[1][2])# print(a[1,2])# print(a[:,2]) # 第二列...

使用numpy模块中的 split、array_split、vsplit、hsplit 等函数对数组进行分割。源代码及注释如下：import numpy as npa=np.arange(12).reshape((3,4))print(a)print(np.split(a,2,axis=1)) #将每行分成2部分，组成2个array（axis=1，按行的方向进行操作）print(n...

存代码用：numpy中 vstack，hstack 合并函数源代码及注释：import numpy as npa = np.array([1,1,1])b = np.array([2,2,2])print(np.vstack((a,b))) #进行一个上下合并print(np.hstack((a,b))) #进行一个左右合并print(a.T)print(...

内容：array生成数组zeros生成零矩阵arange生成浮点型数据reshape重新定义形状linspace生成数据源代码及注释如下：import numpy as npa = np.array([[1,1,2],[2,2,4]],dtype = np.float64) #生成一个数组 array（[ [ ] , [ ] ]）print(a)print(a.dty...

矩阵的基础运算sin运算矩阵的乘法sum求和，按列或者按行求和min返回最小值，max返回最大值argmin 返回最小值索引，argmax 返回最大值索引mean，average，median，cumsum，diff，nonzero，sort，transpose等函数的使用详见注释import numpy as npa= np.array([10,20,30,40])b= ...

使用pandas中的 read_csv 函数读取文件，其中csv为文件格式（后缀名）使用pandas中的 to_pickle 函数存储文件，其中 pickle为文件格式运行程序前请将准备好的文件放入所在文件夹。源代码及注释如下：import numpy as npimport pandas as pddata = pd.read_csv('student.csv')pr...