TSzero的博客

python知识总结

pandas中的时间序列数据

pandas之stack和unstack

pandas合并数据集的三种方法

字符串对象方法正则表达式re库

数据处理之数据转换

matplotlib是python中最常用的画图库，当我们需要画一些复杂的图时，可以用这个库。

缺失值的处理

pandas中series和dataframe的介绍

Python的numpy库操作指南

Python的numpy库操作指南

python的numpy库使用指南

python的numpy库使用方法指南

Python中的try、except、finally

Python中的匿名函数

Python里的集合对象

Python里的字典

Python里的列表

python中的元组

交叉列表取值计算IV值数据透视表

将连续数据进行离散化常用的有两种方式：等宽法和等频法。

python中常用的绘图库除了matplotlib、seaborn之外，数据处理库pandas也能画图，本文就主要介绍如何使用pandas画图。

使用jupyter notebook + matplotlib.pyplot画图的话，需要进行一些设置

sql中的分组语句group by很重要，pandas中也有类似的分组函数，即groupby，本文就主要介绍下它的用法。

本文介绍一些pandas常用的属性、方法和函数。

本文介绍pandas中几种常用的汇总和计算描述统计

本文主要介绍如何查找数据

方差缩减——分层抽样import numpy as npn = 500estimates = np.empty([100, 2])def g(x): if x >= 0 and x <= 1: y = np.exp(-x) / (1 + x ** 2) else: y = 0 return ydef get_mean(X): results = [] for x in X: results.a

我们有时会需要将数据进行拼接，在pandas中可以利用concat()等，而在numpy中可以利用numpy.concatenate()

我们在这里介绍了如何利用蒲丰投针问题估计π\piπ，我们再介绍另外一种方法，本质上都一样，都是利用Monte Carlo方法。

有时我们会遇到判定两组数据的均值或方差是否相等，我们可以利用t-检验判断均值是否相等（如何进行t-检验），而对于方差，我们同样有检验方法，要比用t-检验判断均值是否相等简单的多。

EDA的全称为Exploratory Data Analysis，翻译过来就是探索性数据分析。主要是对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉，对数据进行总结等。

用蒲丰(buffon)投针来估计π

正态分布图

python随机数生成——np.random模块