yanweijie0317的专栏

原创 Pandas 增删改查超全实战（附可运行源码）

<think>我们只需要根据用户提供的内容生成一个≤150字的文章摘要。用户要求“根据以下内容，生成≤150字的文章摘要”，以下内容是完整的文章。摘要应概括主要内容和亮点，比如Pandas DataFrame增删改查的操作方法、注意事项、示例和总结。需要控制字数，不超过150字。内容要点：文章用全球GDP数据演示DataFrame增删改查，包括：增列（直接赋值或assign），删行/列/去重，改（replace），查（head、列名、loc/iloc、query），并给出速记表和完整代码。摘要应

原创 Matplotlib 综合实战案例｜气象数据集可视化分析

本文介绍了使用Matplotlib和Pandas进行天气数据可视化的完整流程。主要内容包括：1)配置中文字体和负号显示；2)将日期转换为时间格式并筛选2015年数据；3)绘制最高/最低气温趋势折线图；4)计算并绘制平均气温折线图；5)制作降水量分布直方图。案例涵盖了数据预处理、时间序列分析和常见图表绘制，重点解决了中文乱码问题，展示了Matplotlib+Pandas组合在数据分析中的典型应用。学习要点包括datetime转换、图表配置套路以及不同图表类型的适用场景。

原创 Matplotlib 一张画布绘制多张子图｜2 行 2 列多图实战

摘要：matplotlib的plt.subplot()函数是创建多子图的基础方法，通过指定行数、列数和位置索引(如2行2列的第1个位置为plt.subplot(2,2,1))，可在单画布上组合不同图表类型。示例演示了在四个子图中分别绘制折线图、柱状图、散点图和横向条形图，用于多角度分析销售数据。使用plt.tight_layout()可优化布局，各子图可独立设置样式。该方法适合简单布局，复杂布局建议使用subplots()或GridSpec。

原创 Matplotlib 六大常用图表完整实战代码（折线 / 柱状 / 条形 / 饼图 / 散点 / 箱线图）

本文介绍了Python中Matplotlib库绘制6种常用数据可视化图表的方法，包括折线图、柱状图、横向条形图、环形饼图、散点图和箱线图。针对中文显示、标签重叠等常见问题提供了解决方案，并附带完整可运行的代码示例。文章还总结了不同图表的使用场景和参数设置技巧，适合数据分析初学者学习和作为日常模板使用。所有示例均包含中文显示、图例、数据标签等完整配置，可直接修改数据源快速生成可视化报表。

原创 Pandas 完整数据分析工作流实战（标准 5 步流程）

本文介绍了一套基于Pandas的标准化数据分析流程，包含五个关键步骤：1)导入必要库；2)加载数据并初步探查；3)数据清洗（处理缺失值等）；4)特征构造（创建衍生字段）；5)数据分析（分组统计和多维指标挖掘）。文章以企鹅数据集为例，演示了如何从数据导入到最终分析的完整过程，包括数据分箱、分组聚合等常用操作。这套流程可直接应用于实际业务数据集，为初学者提供了一套清晰的数据分析框架。

原创 读完《面纱》：人生最大的清醒，是撕开虚妄，看见自己

《面纱》揭示的人生真相：从虚幻到觉醒 毛姆通过凯蒂的婚姻悲剧，展现了人性觉醒的三重境界。虚荣的凯蒂将婚姻视为逃离平庸的捷径，却在婚外情破灭和霍乱疫区的经历中，逐步撕开生活假面。丈夫沃尔特"死的却是条狗"的遗言，成为对这段畸形关系最深刻的注脚。小说最终超越了俗套救赎，让女主在接纳不完美的过程中获得真正的独立。作品深刻揭示：仓促的婚姻是深渊的起点，浮华生活只是虚伪面纱，唯有自我救赎才是人生真谛。这部作品以其特有的冷峻笔调，完成了对人性虚伪与觉醒的精准解剖。

原创 Pandas 三大实战案例精讲：成绩、销售、电商数据分析全套教程

本文通过三个Pandas数据分析实战案例（学生成绩、销售数据、电商消费），系统讲解了表格计算、条件筛选、排序统计等核心操作。案例涵盖横向/纵向计算（axis参数）、多条件布尔筛选（&|运算符）、排序取TOP值（nlargest）、数值格式化等高频操作，并针对新手常见错误（如axis混淆、括号遗漏、and/or误用等）给出明确纠正。所有代码均附带详细注释，提供完整可运行示例，适合数据分析初学者巩固基础语法。关键技巧包括：行计算必用axis=1、多条件必须加括号、优先使用nlargest取TOP值、推荐

原创 Pandas DataFrame 常用方法全汇总（入门实操博文）

本文介绍了pandas数据分析中的核心方法，包括：数据预览（head/tail）、列选择（单列/多列）、布尔筛选（单条件/多条件）、匹配判断（isin/isna）、数值统计（sum/mean/describe等）、计数统计（count/value_counts）、重复值处理（duplicated/drop_duplicates）、随机抽样（sample）、数据排序（sort_index/sort_values/nlargest）等。通过完整代码示例演示了这些方法的实际应用，帮助数据分析新手快速掌握panda

原创 Python Pandas 详解：DataFrame 创建方式 + 常用属性全梳理

本文介绍了Pandas中DataFrame的两种主要创建方法和核心基础属性。创建方式包括：1）通过多个Series拼接成字典生成；2）使用字典列表创建（可自定义行列索引）。重点讲解了DataFrame的关键属性如index、columns、values等，以及loc/iloc索引取值方法。文章还介绍了表格转置功能，并总结了新手常见错误，如索引切片区间理解错误等。最后提供了完整可运行的示例代码，帮助读者快速掌握DataFrame的核心操作技巧。

原创 Pandas Series 实例｜5 套场景案例吃透一维序列数据分析

本文通过5个实战案例系统讲解Pandas中Series的核心操作：1）学生成绩统计案例演示随机生成、均值计算和布尔筛选；2）气温分析展示差分计算和极值索引；3）股票案例重点讲解收益率计算和波动率；4）销量时序分析涵盖重采样、滚动窗口等高级操作；5）小时销售额案例展示时间筛选和TOP N查询。全文提供完整可运行代码，覆盖Series的常用统计方法、差值计算、时序处理和筛选技巧，特别强调布尔索引的高效性，适合Pandas初学者通过实际场景掌握这一维数据结构的核心功能。建议从单案例运行开始，逐步修改参数并拓展应用

原创 Pandas Series 超全常用方法整理｜零基础入门必备（附完整代码案例）

本文全面介绍了Pandas中的Series数据结构及其常用操作方法。主要内容包括：1）Series的创建和核心特点；2）数据访问与切片查询的两种方式（标签和位置索引）；3）数据预览、新增修改方法；4）数据筛选匹配技巧；5）常用统计分析方法；6）索引操作；7）缺失值处理；8）数据去重；9）排序操作。文章通过代码示例详细演示了Series的核心功能，并提供了方法汇总表，强调掌握这些基础操作对数据预处理的重要性。所有代码均可直接运行，适合初学者收藏参考。

原创 NumPy 核心速查表 + 10 道实战练习题：从入门到吃透

本文通过10个典型NumPy练习题，系统讲解数组创建、统计运算、矩阵计算、随机数组生成等核心操作。包含温度数据分析、成绩统计、矩阵运算、条件筛选、数组变形等实用场景，每个案例提供完整代码和实现思路。重点涵盖：常用统计函数（mean/max/min）、维度控制（axis参数）、条件操作（where/select）、数组拼接（hstack/vstack）和去重计数（unique）等高频功能，适合新手快速掌握NumPy数据处理核心技巧。所有示例均可直接运行，建议逐题实践巩固基础。

原创 一文看懂 Excel 四大查找函数：VLOOKUP、INDEX+MATCH、XLOOKUP、FILTER，谁才是你的效率神器？

本文结合文具数据实例，对比了 Excel 四大查找函数：FILTER（一对多批量提取，新版专属）、VLOOKUP（入门级单值查找，仅从左到右）、INDEX+MATCH（兼容全版本，可逆向/多条件查找）、XLOOKUP（新版全能选手，替代VLOOKUP），并梳理了各自的优缺点与适用场景，帮助用户根据需求选择合适工具，提升数据处理效率。

原创 记录:带着一老一小五一稍微错峰去湖北恩施宜昌攻略

上午：包车从恩施直达利川腾龙洞，逛溶洞、看激光秀表演，凉快走路不累。抛去往返火车，三人当地吃住玩行全部搞定仅5256.24元，住得好、玩得好、吃得好，完全是可以直接复刻的家庭游满分模板。- 全天包车出发屏山大峡谷，闲鱼找的包车，司机车技很棒，开车稳当。看着别的饭店都是辣的，默默选了董小宛，也不错，让老人尝尝苏杭菜。三峡大坝性价比很高，不涉及门票，只有每人35车票，看5级船闸，升降梯，大坝，还有三峡博物馆。恩施全程包车，直接跑屏山、腾龙洞，送利川火车站，不用自己倒车换乘，带老人小孩太合适。

原创 对比VLOOKUP、XLOOKUP、INDEX+MATCH三大查找函数​

Excel/WPS三大查找函数对比指南 本文对比了Excel/WPS中VLOOKUP、XLOOKUP和INDEX+MATCH三大查找函数的用法与特点。VLOOKUP适合新手基础查找但局限较多；XLOOKUP功能强大，支持逆向查找且自带容错；INDEX+MATCH兼容性最佳，适合复杂场景和大数据量。文章提供了各函数的语法模板、适用场景及常见错误提示，建议根据需求复杂度选择：简单用VLOOKUP，高效选XLOOKUP，稳定兼容选INDEX+MATCH。同时包含多条件查找等实用公式模板，适用于不同版本的跨平台协作

原创 Excel（WPS表格）中多列去重就用Tocol+Unique组合函数

摘要：本文介绍了三种Excel函数的功能与应用。Unique函数用于数据去重，支持单列和多列去重操作；Tocol函数可将多区域数据合并为一列，支持不同读取方向；COUNTIF函数用于条件统计，可统计文本、数值范围及使用通配符。通过参赛者名单统计案例，展示了如何组合使用Tocol和Unique函数提取姓名，再用COUNTIF统计参赛项目数。这些函数能有效解决数据整理和分析中的常见问题。

原创 权力密码：当历史遇见经济学

1、当大伙都依靠你才有饭吃的时候，你就已经掌握了一部分实质权力。2、你有再正的三观，再光明的目标，都不应该拒绝必要的谬略和技巧，心是佛心，手为鬼手，这才是为人处世的最高境界。3、天下熙熙，皆为利来；天下攘攘，皆为利往。4、捧杀的杀伤力才是最大的。5、在我们的利益受到侵犯时，只要尺度得当，把自己的不满情绪表达出来，同样不是一件坏事。6、当大势无法阻挡的时候，保全自身就是第一要务。7、用人无非看重两点：一是是否有用，二是忠诚度是否有保障。    7.1、一个人是否能让其他人接纳，不在于他是否对人

原创 越过内心那座山-12个心理问题

12个心理问题，有特征有应对方法。

原创 Excel-vlookup -多条件匹配，返回指定列处的值

Excel-vlookup -多条件匹配

原创 Excel-XLOOKUP-返回指定范围的数据

第一参数lookup_value是必需参数，指定需要查询的值；第二参数lookup_array是必需参数，指定查询的单元格区域或数组；第三参数return_array是必需参数，指定返回结果的单元格区域或数组；第四参数if_not_found是可选参数，指定找不到有效的匹配项时返回的值;如果找不到有效的匹配项，同时该参数缺失，XLOOKUP函数返回错误值“#N/A”；第五参数match_mode是可选参数,表示匹配模式，共有四个选项，各选项含义如表1所示；match_mode参数选项含义0。

原创 Excel-vlookup -返回指定列处的值

14是红楼梦所在的列的序号，column(N1)，从14往上加1。比如北京思腾合力科技有限公司，从上往下，第一次出现，AU列为7；1、COUNTIF($AW$1:$AW$9999,AW46)，查找所有出现的记录，=IF(COUNTIF($S2:$AR2,"是")>0,"是","否")从当前行开始，计算AW列中公司名称出现的总数，记录在AU列，二、vlookup，查找值出现多次，需要借助外部列。简单的vlookup，只能查找出第一个匹配到的值。如果数据多的情况，还是使用函数。2、48，是从48开始，

原创 PMP-敏捷

原创 PMP-项目管理原则与生命周期

原创 PMP-过程-整合

原创 PMP-过程-风险

原创 PMP-过程-采购

原创 过程- PMP-质量

原创 PMP-过程-进度与成本

原创 PMP-过程-范围与需求

原创 PMP-人

原创 PMP-项目管理商业文件

原创 PMP-环境

原创 解决：[Vue warn]: Error in render: “TypeError: Cannot read properties of undefined (reading ‘matched‘)“

在vue项目中使用路由报以下错误：[Vue warn]: Error in render: "TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'matched')"，如图👇。我是在App组件中使用了router，在main.js中引入和注册router的，检查发现在main.js中引入但未注册router。这个错误表示，App组件在渲染过程中尝试访问一个未定义的属性或方法，例如访问一个空对象的属性或调用一个未定义的函数。

原创 mac安装nodejs，跑vue程序

sudo npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org上面的这一行使用的淘宝镜像来进行安装cnpm如果出现安装完成后输入cnpm -v验证。5. 安装vue-cli，sudo cnpm install vue-cli -g。2. mac终端，查看node和npm的版本。一路安装就可以了，无需修改。3. 配置环境变量，

原创 axios的cdn引入链接以及简单案例

data.json文件。

原创 nacos 2.0 ，windows启动异常： [db-load-error]load jdbc.properties error

[db-load-error]load jdbc.properties error

原创 【Java】Unable to start ServletWebServerApplicationContext due to missing ServletWebServerFactory bean

【Java】Unable to start ServletWebServerApplicationContext due to missing ServletWebServerFactory bean

原创 软件代码设计-小优化（五）

因为数据量大，采用分表。用mybatis动态创建表，每10天分一张表

原创 出海，三方支付

出海，对接三方支付，流程

原创 spring boot 工程整合mongodb，遇到的坑

spring boot 整合 mongodb ，版本、MongoTemplate、连接字符串等问题