qq_36744449的博客

http://joyfulpandas.datawhale.club/Content/ch4.html一、分组模式及其对象1. 分组的一般模式分组操作在日常生活中使用极其广泛，例如：依据 性别 分组，统计全国人口寿命的平均值依据 季节 分组，对每一个季节的温度进行组内标准化依据 班级 分组，筛选出组内数学分数 的 平均值超过80分的班级从上述的几个例子中不难看出，想要实现分组操作，必须明确三个要素：分组依据 、 数据来源 、 操作及其返回结果 。同时从充分性的角度来说，如果明确了这三方面，

http://joyfulpandas.datawhale.club/Content/index.html第三章 索引二、多级索引1. 多级索引及其表的结构为了更加清晰地说明具有多级索引的 DataFrame 结构，下面新构造一张表，读者可以忽略这里的构造方法，它们将会在第4小节被更详细地讲解。In [70]: np.random.seed(0)In [71]: multi_index = pd.MultiIndex.from_product([list('ABCD'), ....:

http://joyfulpandas.datawhale.club/Content/index.html第三章 索引In [1]: import numpy as npIn [2]: import pandas as pd一、索引器1. 表的列索引列索引是最常见的索引形式，一般通过 [] 来实现。通过 [列名] 可以从 DataFrame 中取出相应的列，返回值为 Series ，例如从表中取出姓名一列：In [3]: df = pd.read_csv('data/learn_panda

https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas第二章 pandas基础In [1]: import numpy as npIn [2]: import pandas as pd在开始学习前，请保证 pandas 的版本号不低于如下所示的版本，否则请务必升级！请确认已经安装了 xlrd, xlwt, openpyxl 这三个包，其中xlrd版本不得高于 2.0.0 。In [3]: pd.__version__Out[3]: '1.2.0'

http://joyfulpandas.datawhale.club/In [1]: import numpy as npIn [2]: import pandas as pdIn [3]: import matplotlib.pyplot as pltEx1：利用列表推导式写矩阵乘法一般的矩阵乘法根据公式，可以由三重循环写出：In [140]: M1 = np.random.rand(2,3)In [141]: M2 = np.random.rand(3,4)In [142]:

https://github.com/datawhalechina/joyful-pandas一、Python基础1. 列表推导式与条件赋值在生成一个数字序列的时候，在 Python 中可以如下写出：In [1]: L = []In [2]: def my_func(x): ...: return 2*x ...: In [3]: for i in range(5): ...: L.append(my_func(i)) ...: In [4]: L