动画、品牌化 动画 漂亮精细的动画遍布Apple Watch的每个角落，为用户打造了迷人的动态的体验。恰当的动画应当： · 传达状态并提供反馈。 · 帮用户形象化操作的结果在您的app包中储存录制好的动画（罐装动画），这样可以快速展示给用户。录制好的动画也可以让您交付高帧频流畅的动画。 从WatchKit扩展中动态地创建动画，并将其转移到Apple Watch，在回放之前添加一个延迟就可以开始
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2024-11-01 16:20:57
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一、多维转一维1、数据准备在Excel中2、使用Pandas转换# 导包
import pandas as pd
# 读取Excel中数据
df = pd.read_excel('./各区域数据.xlsx')
# id_vars：不需要进行一维转变的列字段，可以为列表或者str单个列字段，
# value_vars：列表，从第几列开始转（列表切片别搞错，左包由闭）
# var_name：转成一维列
起步pandas是一种Python数据分析的利器，是一个开源的数据分析包，最初是应用于金融数据分析工具而开发出来的，因此pandas为时间序列分析提供了很好的支持。pandas是PyData项目的一部分。 安装与导入安装方式 Python的Anaconda发行版，已经安装好pandas库，不需要另外安装 使用Anaconda界面安装，选择对应的pandas进行勾选安装即可 使用Anaco
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2024-06-13 21:51:28
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第01章 Pandas基础第02章 DataFrame运算第03章 数据分析入门第04章 选取数据子集第05章 布尔索引第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化In[1]: import pandas as pd
import
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2024-07-28 11:00:26
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# Python中如何把bytes反转
在Python中，bytes是一种不可变的数据类型，它表示一个字节序列。如果我们想要反转一个bytes对象，即将它的字节顺序进行颠倒，可以使用一些简单的方法。本文将介绍几种常见的方法来实现这个目标。
## 方法一：使用切片操作符[::-1]
切片操作符可以用来提取一个序列的一部分，[::-1]表示从后往前取每一个元素。我们可以使用切片操作符[::-1]
原创
2024-02-01 12:26:45
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小弟我刚刚进入java，还是个新手，今天在网上遇到一个问题：给你一个数组（单个元素只小于14），如果其中某2个元素的和为14，那么就删除这2个元素，最后返回剩下的元素，例如给定数组9，9，5,13,7,1，那么最后返回的值是：9,7.我没事就试着尝试实现它。首先考虑到会有重复，而且还要删除某些元素，那么我想是不是可以将数组转化为List，结果网上一查，有A
文章目录基本用法：添加，删除，插入，遍历，查找，统计 基本用法：添加，删除，插入，遍历，查找，统计#list
a=[]#空list
a= [1,2,3,4]
#末尾添加
a.append(5)#a=[1,2,3,4,5]或者 a+=[5]
a.append([6])#a=[1,2,3,4,5,[6]]或者 a+=[[6]]
#任意位置添加
a.insert(0,-1)#a=[-1,1,2,3,4
数据分析，如何能错过 Pandas 。现在，数据科学家 Roman Orac 分享了他在工作中相见恨晚的 Pandas 使用技巧。了解了这些技巧，能让你在学习、使用 Pandas 的时候更加高效。话不多说，一起学习一下~Pandas实用技巧用 Pandas 做数据分析，最大的亮点当属 DataFrame。不过，在展示成果的时候，常常需要把 DataFrame 转成另一种格式。Pandas 在这一点
目录问题初级方法导入数据观察数据处理思路及代码进阶方法导入&观察数据处理思路及代码分步操作版：提取列索引提取行索引提取值构建新数据框转置函数版： 问题因为业务要求，需要将表A转化为表B方便后续关联其他信息，分析商品上货情况。初级方法使用的关键函数为：fillna()，MultiIndex.from_product()，stack()，reset_index()导入数据导入xlsx使用的是
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2024-09-09 13:46:38
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全文共1222字，预计阅读时间8分钟。series创建根据listpandas有两种主要的数据结构，第一种是Series，是一种类似于一维数组的数据结构，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签组成。我们可以直接根据list来生成一个Series。obj = pd.Series([4,7,-5,3])
obj
#输出
0 4
1 7
2 -5
3 3
dtype: int64
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2024-07-25 10:32:25
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DataFrame和Series赋值的性能优化结论DataFrame最好直接进行重构赋值新变量，而不做修改删除等操作。因为两者量级一旦起来存在极大时间差异。背景工作场景中，生产环境的linux系统 与 本地windows对比，发现有时间方面差异。本身0.3s能在windows匹配出来的数据，在linux中却1s匹配。那么，在生产环境的服务器性能优于自己电脑，却产生这样子情况，故进行问题查找。时间装
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2024-03-19 09:42:12
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# Java如何把map集合的键值反转
在Java开发中，经常会遇到需要对map集合的键值进行反转的情况。反转键值可以帮助我们更方便地进行数据处理和逻辑操作。本文将介绍如何使用Java来实现map集合键值的反转，并通过一个实际问题来演示。
## 实际问题
假设我们有一个名为"student"的map集合，包含了学生的姓名和对应的学号。我们现在需要根据学号查找学生的姓名。原始的map集合如下所
原创
2023-11-30 11:33:47
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作为一个学完Python基础知识的测试，终于可以像RD们自己写脚本处理任何场景吧，如何优雅地写出来代码，接下来开启进阶版的Python。俗话说“量变引起质变“，一旦数据量过大时，我们一般会通过Excel表来存储。原因在于Excel表具有数据库筛选查询的功能。本期，使用Python 第三方库openpyxl 来对Excel原始数据进行处理，一起来涨知识吧~1. 问题背景继上一篇Python对多媒体文
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2024-08-14 13:22:48
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在进行数据分析时，数据类型的准确性对结果的可靠性至关重要。在Python中，Pandas库是一个广泛使用的数据处理工具，常用来处理时间序列或其他形式的连续数据。有时候，数据在被加载或创建时可能会被读取为字符串类型，而这严重影响了后续的数值计算。特别是，当我们需要将包含数字的Pandas Series转换成浮点数（float）类型时，正确的实现方案就显得尤为重要。
以下是如何将Series中的数据
Spark提供了三种主要的与数据相关的API：RDDDataFrameDataSet三者图示 下面详细介绍下各自的特点：RDD主要描述：RDD是Spark提供的最主要的一个抽象概念（Resilient Distributed Dataset），它是一个element的collection，分区化的位于集群的节点中，支持并行处理。RDD的特性分布式： RDD使用MapReduce算子来广泛
# Python Series如何根据条件改值
## 引言
在数据处理的过程中，有时候需要根据某个条件来对数据进行修改或者筛选。Python中的Series对象提供了灵活的方法来实现这个目标。本文将介绍如何使用Python Series对象根据条件改值，以解决一个具体的问题。
## 问题描述
假设我们有一个包含学生成绩的数据集，其中包括学生的姓名、课程和成绩。我们想要根据某个条件，将成绩低
原创
2023-10-14 13:29:58
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【前言】 本文适合了解过Python，有一定基础的读者。本人写第一篇文章，纯粹做学习笔记，关于Pandas，无疑是数据分析最重要的的库之一，所以会先从Pandas开始，会涉及的内容：Pandas简介、Pandas最重要的两种数据结构Series和DataFrame，有了基础后第三块开始实战，巩固练习。【Pandas简介】 Pandas是什么？有哪些功能？用来做什么？为什么用它？怎么用？参考：Pan
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2024-04-24 11:18:26
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在使用Python进行数据分析时，我们经常会遇到需要将Series对象（尤其是来自Pandas库的Series对象）转换为整数类型的情况。本文将详细阐述如何将Series对象转换为整型，提供相关的代码示例，并引入序列图与类图帮助理解这一过程。
### 介绍Pandas和Series
Pandas是一个强大的数据分析库，通常用于处理和分析结构化数据。Series是Pandas中的基本数据结构之一
## Python Series: 将int改为浮点数的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会刚入行的小白如何将Python中的整数（int）转换为浮点数（float）。在本文中，我将向你展示一个简单的步骤来实现这个目标，并提供相应的代码示例和解释。让我们开始吧！
### 整体流程概述
在开始编写代码之前，我们需要先了解整个转换过程的流程。下面是一个简单的流程图，展示了将int转换
原创
2023-12-02 14:30:20
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是个啥坑？一个项目中用到一个传感器测量一物理量，这里假定测量温度吧。需要判断其变化趋势，利用这个变化趋势去做一些应用。那么要怎么判断一个物理量的变化趋势呢？我们能自然能想到去求取该随机序列的变化率。这里涉及到一些数序定义。随机序列有很多可能的来源，最为常见是我之前在<<模数转换知多少>>中介绍的模数采样。这样将S(t)转换为离散序列S(n)，那么对于当前时刻其斜率怎
