weixin_41542593的博客

1、# concat() 函数的各参数如下：# axis： 需要合并链接的轴，0是行，1是列 （默认列）# join：连接的方式 inner，outer（inner–两表的交集，outer–两表的并集# ignore_index：boolean，default False。如果为True，请不要使用并置轴上的索引值。结果轴将被标记为0，...，n-1。如果要连接其中并置轴没有有意义的索引信息的对象，这将非常有用。注意，其他轴上的索引值在连接中仍然受到尊重# keys：序列，默认值无。使用传递的键作.

import pandas as pdimport numpy as np# 1.将下面的字典创建为DataFramedata = {"grammer":["Python","C","Java","GO",np.nan,"SQL","PHP","Python"], "score":[1,2,np.nan,4,5,6,7,10]}df = pd.DataFrame(data)df# 2.提取含有字符串"Python"的行# 正常这样写即可： df.loc[df['gramm.

一、requests的相关属性import requestsr = requests.get('https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41542593',auth=('user', 'pass'))# HTTP请求的返回状态，200表示成功，404表示失败r.status_code # 输出 200# HTTP heading中猜测的响应内容编码方式r.encoding# 输出'utf-8'# 响应内容的编码方式r.apparent_encodin.

一、读取csv文件方法1：csv模块读取csv文件import csvfile_name=r'C:\Users\a\Desktop\djdj.csv'with open(file_name) as f: reader = csv.reader(f) head_row = next(reader) print(head_row) for line in reader: print(line)# 输出：方法2：Pandas模块读取csv文件im

类是创建实例的模板，而实例则是一个一个具体的对象，各个实例拥有的数据都互相独立，互不影响类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。实例变量：在类的声明中，属性是用变量来表示的。这种变量就称为实例变量，是在类声明的内部但是在类的其他成员方法之外声明的。方法：类中定义的函数。对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。一、创建类class ClassName: '类的帮助信息'

一、高阶函数1、map()map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回>>> def f(x):... return x * 3...>>> r = map(f, [1, 2, 3, 4])>>> list(r)[1, 6, 9, 12]2、reduce()reduce把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，

from sklearn import datasets #使用sklearn自带数据集from sklearn.model_selection import train_test_split #把数据分为训练和测试数据from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # KNN算法import numpy as np# 读...

import pandas as pddata = pd.read_excel(r'C:\Users\a\Desktop\Python\data.xlsx',index_col='序号') # index_col 指定某列为行索引data.head()# 将数据的类别转化为数据data[data == '好'] = 1data[data == '是'] = 1data[dat...

import collectionsimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 1 创建数据集Job_Dict = { '工作时间':[0.50,0.75,1.00,1.25,1.50,1.75,1.75,2.00,2.25,2.50,2.75,3.00,3.25,3.50,4....

演示建模过程：import collections # collections 是python内建的一个集合模块import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 1 创建数据集JobDict = { '工作时间':[0.50,0.75,1.00,1.25,1.50,1.75,1.75,2.00,2.25,2.50,2...

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport folium # 用来绘制地图，并在地图上打点，画圈，做颜色标记的工具类import folium.plugins as pluginsimport numpy as npimport datetime# 导入数据data=pd.read_csv(r'C:\User...

import pandas as pdimport numpy as py%matplotlib inline # 功能是可以内嵌绘图,并且可以省略掉plt.show()这一步import matplotlib.pyplot as plt # 常用的画图模块import seaborn as sns # 在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图,Seaborn视为matp...

# 导入pandas库import pandas as pd# 导入xlsx格式的数据集# 获取外部数据（读取excel）dj_data=pd.read_excel(r"C:\Users\a\Desktop\数据集.xlsx")dj_data# 导入数据集时指定相应的工作表# 获取sheet1：指定sheet的位置，默认第一个为0，我们如果想导入第二sheet_name指定为1...

# 导入工具包import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrameimport pandas_datareader as pdrimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns%matplotlib inlinefrom dat...

Python In Power BI1. 获取数据2. 数据转换3. 可视化4. 数据输出下面详细阐述：获取数据环节，直接用Python获取数据返回到Power BI利用Python脚本写入数据：数据转换环节，对M返回的表用Python进行处理通过从 Power BI Desktop 中的“主页” 选项卡中选择“查询编辑器” 来打开“查询编辑器” ；在“转换”...

我们将使用叫做Python的语言编辑和编写代码术语：程序是面向计算机的一组指令。程序由代码行组成。每行告诉计算机关于这些指令的一个特定细节信息。你将编写程序来向turtle发出指令，使它们创建不同的形状和图形。你可以将 turtle 看做虚拟机器人，它们知道如何在屏幕上绘制线条，可以遵守forward、back、left和right等命令。（稍后我们将解释它们为何叫做“tu...

我们只需在程序里定义函数一次，然后可以轻松地调用它任意次数。1、语句简单语句复合语句——改变控制流2、range函数range() 是 Python 的一个内置函数。print(range(5))会输出 [0,1,2,3,4]3、定义函数import turtle# 定义一个画螺旋的函数并调用def spiral(): t = t...

1、如果这个等于那个我们使用==表示相等运算符，并询问两个事物是否相等import turtleromeo = turtle.Turtle()juliet = turtle.Turtle()juliet.color("misty rose")juliet.width(3)romeo.color("violet")romeo.width(3)romeo_last_na...

Python做可视化应用于Power BI案例场景每个销售型公司都有一定的促销费用，促销费用可以带来销售量的显著提升；当给出一定的促销费用时，预计会带来多大的销售量。。。#解决中文显示问题，标题默认输出英文，如果输出中文，要对字体进行调整。需要在程序定义前输入：plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]plt.rcParams[‘ax...