行列 顺序 技巧pandas
Python Pandas 安装和设置
1、安装 Pandas 1）确保已安装Python Pandas 需要 Python 环境。可以通过在终端或命令提示符中运行 python --version 来检查是否已安装 Python。 2）安装 Pandas 使用 Python 的包管理器 pip 进行安装： pip install p ......
消除if else的几个技巧
if else这样的控制流几乎在每个编程语言中都会存在。在go里面也不例外。但是如果代码里面充斥着许多的if else，那么对于阅读代码的人很难清除代码表达的的意思，特别是在if else里面嵌套很多层的if else。如下： if condition { if condition2 { if co ......
pandas删除空值
删除空值 在一些情况下会删除有空值、缺失不全的数据，df.dropna可以执行这种操作： df.dropna() # 一行中有一个缺失值就删除 df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列 df.dropna(how='all') # 行或列全没值才删除 df.dropn ......
行列递增矩阵
240. 搜索二维矩阵 II TAG：二分 链接： https://leetcode.cn/problems/search-a-2d-matrix-ii/ class Solution { public: bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, ......
pandas替换数据 典型应用 replace
替换数据 replace方法可以对数据进行批量替换： s.replace(0, 5) # 将列数据中的0换为5 df.replace(0, 5) # 将数据中的所有0换为5 df.replace([0, 1, 2, 3], 4) # 将0～3全换成4 df.replace([0, 1, 2, 3], ......
利用列表修改 pandas 列表的特殊应用
修改数值 在Pandas中修改数值非常简单，先筛选出需要修改的数值范围，再为这个范围重新赋值。 df.iloc[0,0] # 查询值 # 'Liver' df.iloc[0,0] = 'Lily' # 修改值 df.iloc[0,0] # 查看结果 # 'Lily' 以上修改了一个具体的数值，还可以 ......
pandas增加行
增加行 可以使用loc[]指定索引给出所有列的值来增加一行数据。目前我们的df最大索引是99，增加一条索引为100的数据： # 新增索引为100的数据 df.loc[100] = ['tom', 'A', 88, 88, 88, 88] df ''' name team Q1 Q2 Q3 Q4 0 ......
pandas df.eval()应用
执行表达式df.eval() df.eval()与之前介绍过的df.query()一样，可以以字符的形式传入表 达式，增加列数据。下面以增加总分为例： # 传入求总分表达式 df.eval('total = Q1+Q3+Q3+Q4') ''' name team Q1 Q2 Q3 Q4 total ......
pandas 追加合并
追加合并 增加行数据的使用场景相对较少，一般是采用数据追加的模式。数据追加会在后续章节中介绍。 df.append()可以追加一个新行： df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB')) df2 = pd.DataFrame([[5, 6 ......
pandas删除 python
删除 删除有两种方法，一种是使用pop()函数。使用pop()，Series会删除指定索引的数据同时返回这个被删除的值，DataFrame会删除指定列并返回这个被删除的列。以上操作都是实时生效的。 # 删除索引为3的数据 s.pop(3) # 93 s ''' 0 89 1 36 2 57 4 65 ......
pandas删除空值
删除空值 在一些情况下会删除有空值、缺失不全的数据，df.dropna可以执行 这种操作： df.dropna() # 一行中有一个缺失值就删除 df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列 df.dropna(how='all') # 行或列全没值才删除 df.drop ......
高级的JavaScript10个技巧
提升开发技能：10个高级的JavaScript技巧 前言 在这个快速发展的数字时代，JavaScript作为一种广泛应用的编程语言，其重要性愈发凸显。为了在竞争激烈的开发领域中保持竞争力，不断提升自己的技能是至关重要的。本文小编将您介绍10个高级的JavaScript技巧，旨在帮助开发者们在编码过程 ......
pandas 绘图 拆线图 多条拆线 柱状图 横向 纵向 饼状图
Pandas利用plot()调用Matplotlib快速绘制出数据可视化图形。注 意，第一次使用plot()时可能需要执行两次才能显示图形。可以使用plot()快速绘制折线图。 df['Q1'].plot() # Q1成绩的折线分布 可以先选择要展示的数据，再绘图。 df.loc['Ben','Q1 ......
pandas分析功能
df.mean() # 返回所有列的均值 df.mean(1) # 返回所有行的均值，下同 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值 df.median( ......
pandas增加列求和 平均值的多种写法
增加列： df['one'] = 1 # 增加一个固定值的列 df['total'] = df.Q1 + df.Q2 + df.Q3 + df.Q4 # 增加总成绩列 # 将计算得来的结果赋值给新列 df['total'] = df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x:s ......
pandas分组聚合
我们可以实现类似SQL的groupby那样的数据透视功能：df.groupby('team').sum() # 按团队分组对应列相加df.groupby('team').mean() # 按团队分组对应列求平均# 不同列不同的计算方法df.groupby('team').agg({'Q1': sum ......
Jmter：setUp线程组和tearDown线程组及线程组间的执行顺序
一 前言 环境：window 10 Jmeter 5.3 在jmeter中新建线程组时，有三种可选项，如下 其中，setUp和tearDown线程组用的没有普通线程组那样频繁，但也有特别的用处 二 setUp线程组 如上，setUp线程组中的字段配置与普通线程组是一样的，区别是setUp线程组一定是 ......
大数据分析与可视化 之 实验10 Pandas实现数据分析
实验10 Pandas实现数据分析 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握Pandas的字符串函数。 掌握Pandas 统计汇总函数。 掌握Pandas排序、分组、合并与级联函数。 能利用上述函数进行综合数据分析。 二、实验要求 通过编程实现使用Pandas字符串函数进 ......
大数据分析与可视化 之 实验09 Pandas函数应用
实验09 Pandas函数应用 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握pandas函数应用的方法：pipe()、apply()和applymap()。 能编写自定义函数。 能使用pandas函数应用调用自定义函数解决数据分析实际问题。 二、实验要求 利用pandas函数 ......
大数据分析与可视化 之 实验08 Pandas字符串和文本处理
实验08 Pandas字符串和文本处理 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 学会正确使用常见的字符串函数 如：len()、find()、strip()、replace()、contains()函数。 解决实际数据中的字符串和文本处理问题。 二、实验要求 使用常见的字符串函 ......
大数据分析与可视化 之 实验06 Pandas缺失值处理
实验06 Pandas缺失值处理 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握判断缺失值、过滤缺失值、填充缺失缺失值等缺失值处理 解决实际数据中的缺失值问题 二、实验要求 使用常见的缺失值处理函数（如：isnull()、notnull()、fillna()、dropna()函 ......
大数据分析与可视化 之 实验07 Pandas合并与级联
实验07 Pandas合并与级联 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握pandas合并/拼接 掌握pandas级联 二、实验要求 利用pandas合并、拼接和级联等知识在PyCharm中编写程序，实现Python数据处理的相关操作。 三、实验内容 任务1.现有如下图的 ......
大数据分析与可视化 之 实验05 Pandas数据读写
实验05 Pandas数据读写 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 学会正确使用常见的I/O API函数。 解决文本文件、CSV文件、Excel文件、网页文件、数据库文件和JSON格式文件数据的读写问题。 二、实验要求 使用常见的I/O API函数（如：read_csv( ......
大数据分析与可视化 之 实验04 Pandas基础
实验04 Pandas基础 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 1.掌握pandas系列、数据帧和面板的使用 2.掌握pandas基本功能和操作 二、实验要求 Pandas 程序的运行步骤。 2．pandas的数据结构 3．pandas系列、数据帧和面板 pandas基本 ......
矩阵行列式
定义与形式 给定一个大小为 \(n\times n\) 的矩阵 \(A\)，则行列式 \[\det(A)=|A|=\sum_{p} (-1)^{\pi(p)} \prod A_{i,p_i} \]其中的 \(p\) 是一个 \(1\sim n\) 的排列，\(\pi(p)\) 为排列 \(p\) 的 ......
Pandas - apply、agg、transform 函数
apply：行或列的操作。 agg：聚合，可以传递字典，对多个列使用不同的函数。最终结果可能会合并，与原 DataFrame 列长度不保持一致。 transform：转换，也可以对多个列使用不同的函数。但是最终结果与原 DataFrame 列长度保持一致，不会聚合。 ......
SQL语句的执行顺序
使用SQL语句来访问存储在数据库表中的记录集合。SQL查询是由像From、Where等各种子查询来构成的。必须执行这些子查询才能获得正确的结果，看下SQL语句中各个子查询执行的先后顺序。以下是SQL子句的执行顺序：1)、𝗙𝗥𝗢𝗠 - 先指定要查询的表2)、𝗪𝗛𝗘𝗥𝗘 - 再对基础数 ......
防止多开工具被检测的方法与技巧
保护多开工具免受检测的方法与技巧 引言： 随着互联网的快速发展，多开工具逐渐成为一种被广泛使用的软件。然而，随之而来的是各种防止多开工具的检测机制。本文将介绍一些方法和技巧，帮助用户保护多开工具免受检测。 定期更新多开工具： 多开工具的作者通常会定期发布更新，以修复已知的漏洞和增强其安全性。用户应该 ......
动态添加的Promise按顺序执行
原文链接：https://www.cnblogs.com/yalong/p/17935043.html 动态添加的Promise异步事件按顺序执行 需求描述 用户点击一次页面上的一个按钮，就播放一个动画， 如果点击n次就触发n次动画； 在播放动画的同时，如果再点击按钮，那么会把n的次数累加，动画播放 ......