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RSS订阅原创 pandas 学习笔记15 pandas样式
1 内置样式import pandas as pdimport numpy as np#内置样式 df.style Styler CSS 实现 依赖库jinja2df = pd.read_excel(r'D:\pythonproject\pythonVsc\pandas\data\team.xlsx')df.style #样式对象，可显示所有数据type(df.style) #查看样式 pandas.io.formats.style.Styler# 空值高亮 style.highligh
2021-12-04 01:01:41
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原创 pandas 学习笔记13 窗口计算
1 窗口计算 略2 窗口操作s = pd.Series(range(1,7))s.rolling(2).sum() #移动窗口# df.rolling(# window,#必传，如果为int，可以表示窗口的大小，如果是offset类型，表示时间数据中窗口按此时间偏移量设定大写# min_periods: Optional[int] = ...,#每个窗口的最小数据，小于此窗口的输出值为NaN，offset情况下，默认为1.默认情况下，此值取窗口的大小# cente
2021-11-27 18:34:32
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原创 pandas 学习笔记12 分类数据
1 分类数据# 类似.str.<method> .cat.<method>s = pd.Series(list('xyzx'),dtype='category')#指定数据类型 Categories (3, object): ['x', 'y', 'z']df = pd.DataFrame({'A':list('xyzx'),'B':list('aabc')},dtype='category')df.dtypes #查看数据类型df.B #查看指定列的类型pd.Ser
2021-11-27 00:02:29
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原创 pandas 学习笔记11 文本处理
1 数据类型 object or string(需专门指定) 和字符操作df = pd.DataFrame({ 'A':['1',2], 'B':['c','c']})df.convert_dtypes().dtypes #类型转换，支持stringsdf.astype('string').dtypes #转化string#字符的操作# .str访问器s = pd.Series(['A','Boy','C',np.nan],dtype='string')s.str.l
2021-11-26 14:57:38
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原创 pandas速查手册
环境搭建# https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/# https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/# https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html# excel 处理相关包 xlrd / openpyxl / xlsxwriter# 解析网页包 requests / lxml / html5lib / Beaut.
2021-11-26 00:20:25
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转载 python random用法
random.seed(a=None, version=2)当 a 的值没有设置时，则会使用当前系统时间作为 a 的值传入。从下面的例子中可以看出，设置 seed() 函数传入一个固定值的时候，生成的下一个随机数也会是固定的。>>> import random>>> random.seed(1)>>> random.random()0.13436424411240122>>> random.seed(1)&g
2021-11-26 00:19:38
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原创 pandas 学习笔记04 基础操作 02 数据的信息、统计、选择
1.dataframe的基础信息和统计性信息。对series也适用。#1 查看样本，eg：df.head(10) #查看前10条信息df.tail(10) #查看后10条信息df.sample() #随机查看一条df.sample(3) #随机查看3条#2 数据形状df.shape s.shape#3 基础信息 Series不支持。df.info()#4 数据类型，Series使用方法有区别df.dtypess.dtype#5 行列索引内容(列表形式)df.axes #
2021-11-01 16:50:43
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原创 pandas 学习笔记04 基础操作01 索引的操作
1.索引操作（df.index与df.columns相同）1.1建立索引import pandas as pd]#df = pd.read_excel(r'D:\work01\pandas\app\data\team.xlsx',index_col='name') #加载的同时将name列设置成索引#加载时未指定索引，可以用df.set_index()df = pd.read_excel(r'D:\work01\pandas\app\data\team.xlsx')#df.set_inde
2021-11-01 14:21:45
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原创 pandas 学习笔记03 数据读取与输出
数据读取：读取：df = df.pa.read_xxx()导出：df.to_xxx()支持csv，excel，json,html,cdf=pd.read_clipboard()-剪贴板，SQL等主流数据格式#csv语法和实例pd.read_csv( filepath_or_buffer: FilePathOrBuffer, #支持本地path，url，字符串，io字节 sep=lib.no_default,#分割符，默认为'，',常见的分...
2021-10-28 21:32:08
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原创 pandas 学习笔记02 数据结构
NumPy是python的科学计算包ndarray:存储数据的多维数组 ufunc：对数组进行处理的函数数据结构 Numpy的ndarray提供了一维到三维的数组结构。 array([1,2,3]) 一维 array（[[1,2,3], [3,4,5], [4,...
2021-10-28 19:53:52
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原创 pandas 学习笔记01 快速入门
#安装pandas#pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple#excel处理相关包：xlrd，openpyxl，XlsxWriter#解析网页包：Requests，lxml,html5lib,Beautiful Soup 4#可视化包:Matplotlib,seaborn,Plotly/Bokeh#计算包：SciPy,srarsmodels#pandas快速入门import pandas as .
2021-10-28 19:06:32
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空空如也
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