qq_45986917的博客

项目1-PM2.5预测环境配置import sysimport pandas as pdimport numpy as np#读取测试数据data = pd.read_csv('work/hw1_data/train.csv', encoding = 'big5')print(data)#检查Python版本print(pd.__version__)预处理#从第三列筛取data = data.iloc[:, 3:]print(data)#筛掉未知数NA.

目录一、loc二、ilocPython除了最基本的筛选外，例：data[‘A’]还有loc、iloc、ix（已不推荐使用）区分loc与iloc：loc（location）：以loc就只能用条件或者行列的名字来进行筛选；iloc（indx location）：index是什么，我把它当作是索引位置，第几行第几列的意思，所以iloc是用第几行第几列这样的数字来筛选的。详细见下列子：切片生成一个10X10的表import pandas as pdimport num

pandas是python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具。pandas基于numpy实现，常与numpy和matplotlib一同使用更多学习，请参考pandas中文网：https://www.pypandas.cn/1.SeriesSeries是一种类似于一维数组的对象，它由一维数组（各种numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成.可理解为带标签的一维数组，可存储整数、浮点数、字符串、Python 对象等类型的数据。import p.

NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。更多学习，可参考numpy中文网：https://www.numpy.org.cn/目录NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。更多学习，可参考numpy中文网：https://www.numpy.org.cn/1.数组创建2.数组的计算3.数组的索引与切片1.数组创建可以使用array函数从常规Python列表或元组中创建数组。得到的数组的类型是从Python列表中元素的类型推导出来的。

源代码：#导入OS模块import os#待搜索的目录路径path = "Day1-homework"#待搜索的名称filename = "2020"#定义保存结果的数组result = []def findfiles(): #在这里写下您的查找文件代码吧！ t = 1 for root, dirs, files in os.walk(path): for filename in files: if "2020" in

def table(): #在这里写下您的乘法口诀表代码吧！ for x in range(1,10): string = '' for y in range(1,x+1): string = string + str(y) + '*' + str(x) + '=' + str(x*y) + '\t' print(string)if __name__ == '__main__': tabl.