Golang-slice切片 切片的基本介绍 1)切片的英文是 slice 2)切片是数组的一个引用，因此切片是引用类型，在进行传递时，遵守引用传递的机制。 3)切片的使用和数组类似，遍历切片、访问切片的元素和求切片长度 len(slice)都一样。 4)切片的长度是可以变化的，因此切片是一个可以动态变化数组。 5)切片定义的基本语法: var 切片名 []类型
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2023-11-28 10:12:44
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目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。3.为特征工程做准备2.1 学习内容数据总体了解： 读取数据集并了解数据集大小，原始特征维度； 通过info熟悉数据类型； 粗略查看数据集中各特征基本统计量； 缺失值和唯一值： 查看数据缺失值情况 查看唯一值
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2024-06-12 19:55:57
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1. 什么是分片或者数据分区 数据分片（也称为数据分区）就是把一个巨大的数据集分为多个小分区的过程，这些小分区位于不同的机器上。每个分区都被称为“分片”。每个分片都有和原来的数据库相同的schema。原来的数据库的大部分数据都分布在各个分片上，原来的数据库的表的每行数据都只存放于一个分片上。把全部分片的数据合并起来就得到了与原来的数据库相同的数据库。下面两张图片展示了一个没有分片的数据库和一个有简
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2024-08-26 10:19:38
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## 数据分析、切片、钻取与雪花模型
随着互联网和现代科技的发展，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。然而，数据本身并不能直接给我们带来洞察力和价值，我们需要对数据进行分析和挖掘。在数据分析的过程中，切片、钻取和雪花模型是一些常用的技术和方法。
### 数据分析
数据分析是指通过对数据进行收集、处理、整理和解释，以获取有效的信息和洞察力的过程。在数据分析中，我们可以使用各种工具和方法，
原创
2023-10-10 13:39:27
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数据透视表、数据透视图很多人应该都用过。在Excel中进行大数据量分析，有些时候是一件非常困难的事情，而数据透视表、图让这分析工作变得更加简单了一点。但在以往的版本中，使用数据透视表、图分析数据的操作还是有点麻烦，并且在某些条件之间进行切换时效率不是很高。  
原创
2010-04-22 20:56:10
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# Python 数据分析与应用切片范围
在数据分析中，切片（slicing）是一个非常重要的概念。切片可以帮助我们高效地提取和操作数据，这在使用 Python 进行数据分析时尤为重要。本文将介绍 Python 中的数据切片及其在数据分析中的应用，代码示例将使用 Numpy 和 Pandas 库来演示切片的基本用法。
## 1. 切片的基本概念
在 Python 中，切片是对序列（如列表、字
原创
2024-09-21 06:55:30
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切片处理是python中常见的一种处理方式，它可以帮助我们如手术刀般精确地对我们的数据进行切割，从而展示我们想要的那一部分数据。今天我们就来说说如何利用切片表达式进行切片处理。一、切片表达式及主要参数（1）表达式:object[start_index:end_index:step]可以看到，一个完整的切片表达式包含两个“:”，用于分隔三个参数(start_index、end_index、step)
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2023-09-09 07:46:23
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[toc] 1.时间序列的索引与切片 1.1 索引 1.2 切片 2.重复索引的时间序列
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2020-02-08 17:20:00
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一维数组索引及切片import numpy as npar = np.arange(20)print(ar)print(ar[4])print(ar[3:6])–> 输出的结果
原创
2022-07-11 11:37:59
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Python----数据分析-numpy.索引和切片数组可以进行切片（分片）和索引操作，从而可以非常方便地提取数过切片后并没有生成新的数组，得到的数组依然指向原数组，之所以不生成新的数组，是为了节约内存空间。但为切片后的数组重新赋值，原数组的值会改变，如图所示：b
原创
2022-08-12 10:48:27
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不愧是清华大佬！把Python数据分析讲得如此简单明了！从入门到精通保姆级教程（建议收藏）_哔哩哔哩_bilibili 课程笔记 一、 二、二维数组 获取第0行，第二行、第三行。 获取第二行和第三行，后面那个数要多写一位。 获取第一行第四列和第二行第五例的数据 获取第一行到第三行，第四列到第六列的交 ...
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2021-11-02 21:54:00
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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上钻：从当前数据往上回归到上一层数据。例如：（某数据的分类下面分为品名）从品名列表收拢到分类列表。下钻：从当前数据往下展开下一层数据。例如：（某数据的分类下面分为品名）从分类列表展开到品名列表。 上钻、下钻统称钻取。切片：展现同一层面的数据。如上述的产品。转轴：这些应该属于查询、展现范畴
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2021-09-01 17:05:16
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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目录电影数据集介绍加载数据数据探索和清洗评分最多的电影评分最高的电影评分与年龄的关系不同年龄段对某部电影的评分电
原创
2024-05-24 10:15:23
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本实验主要目的是演示如何从原始数据获取信息。其中有些信息无法给出重要结论，而有些信息能够验证假设，增加我们对系统状态的认识，而找出
原创
2024-05-24 10:29:41
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读取数据之前系列文章和代码的最后末尾均可自行保存每次操作后的数据，比如新创建的那些列等等。import pandas as pd
df = pd.read_csv('Sina_Finance_Comments_All_20180811_Cleaned.csv',encoding='utf-8')
df.head(2)
复制代码百度地图创建应用本回使用百度地图开放平台的 API 获取经纬度数
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2023-08-30 13:49:59
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Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口。&
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2023-12-01 11:15:14
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