xudahai513的博客

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cp37是python3.7的意思，amdxx是python的位数，要下载版本一样的。pip show pip 命令来查看当前版本。原因：pip需要升级，打开cmd 输入命令。，等待下载更新即可。

【代码】【Python】Python 连接 MySql 数据库。

谷歌浏览器版本查询地址：chrome://version/注意：驱动版本和浏览器版本要对应。

作图的时候，输入的x和y的值有问题产生的。画图的xy的值必须在一个维度，就是x有几个数，Y就要有几个数。比如下图，我 x 输出 [2, 4, 6, 8, 10] 5个数，但是我 y 填写了4个数，所以就会报标题这个错误。这样就会出现如下图，这样系统就正常了，其他图也一样的，注意下就好了。

reindex，它的作用是创建一个新对象，新对象的数据符合新的索引import numpy as npimport pandas as pdprint('ps1.value###############')ps1 = pd.Series(np.arange(5),index=['a','b','c','d','e'])print(ps1)print('pd1.value #############')pd1 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3)

#引用pandasimport pandas as pd#读取文件：file_path="文件地址"df=pd.read_csv(file_path)print(df.info())#读取内容#数据定位：# DataFrame既有行索引又有列索引t=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list("abc"),columns=list("WXYZ"))# index：行标签# columns：列标签print(t)#loc[.

#数组的形状 shape#一维数组a=np.array([1,2,3])print(a.shape)print("#"*44)#二维数组a1=np.array([[1,2,3],[6,7,8]])print(a1.shape)print("#"*44)#三维数组a2=np.array([ [ [1,2,3],[6,7,8] ], [ [11,12,13],[14,15,16] ]])print(a2.shape).

#一维数组a=np.array([1,2,3])print(a.ndim)print("#"*44)#二维数组a1=np.array([[1,2,3],[6,7,8]])print(a1.ndim)print("#"*44)#三维数组a2=np.array([ [ [1,2,3],[6,7,8] ], [ [11,12,13],[14,15,16] ]])print(a2.ndim)输出结果：1######.

arange用法介绍 >>> np.arange(3) array([0, 1, 2]) >>> np.arange(3.0) //表示0到2的浮点数 array([ 0., 1., 2.]) >>> np.arange(3,7) array([3, 4, 5, 6]) >>> np.arange(3,7,2) //表示...

缺失数据的处理对于NaN的数据,在 numpy中我们是如何处理的?在 pandas中我们处理起来非常容易判断数据是否为NaN:pd, isnull(df, pd notnull(df)处理方式1:删除NaN所在的行列 drona(axs=0,how=any, inplace=Fale)处理方式2:填充数据,tfna( t mean), fiallna(t. mediant),flna(0)处理为0的数据:tt==0]= np. nan当然并不是每次为0的数据都需要处理计算平均值等情况,∩an