2. Python语法基本数据类型什么是数据类型x=10，10是我们要存储的数据 类型，变量值是记录事物状态的，事物的状态分多种多样。一种类型的变量值是记录专门的状态的为什么要有数据类型而变量的值就是用来存储事物状态的，很明显事物的状态分成不同种类的（比如人的年龄，身高，职位，工资等等），所以变量值也应该有不同的类型，例如age = 18 # 用整型去记录年龄
name = '久违' # 用字符串
# Python Rolling 按照特定列滚动计算
在数据分析和处理的过程中，滚动计算（Rolling Calculation）是一种非常有用的技术，尤其在时间序列分析中。Python，作为数据处理的热门语言，其 Pandas 库提供了丰富的工具和函数来进行滚动计算。本文将深入探讨如何在 Python 中使用 Pandas 进行滚动计算，特别是如何按照特定列进行计算，并通过代码示例来展示其应用
类似于页面上的多条评论或者客户评论多条上下滚动展示。
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2017-07-24 14:09:23
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element-table横滚轴固定显示问题描述：最近用elementui中的el-table组件，因为表格中的列比较多，所以表格会有横滚轴，这问题就来了。如果我想看拖动横滚轴的话，我必须要将页面拖到表格底部，再拖动横滚轴，然后再将页面滚到上面查看被遮挡的信息。。。设想：如果当数据表的数据超出窗口显示区域时，横滚轴固定显示到可视区域的底部，那就方便多了。解决思路：从网上看他们是这么解决的： el-
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2024-05-02 21:17:39
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1 表的加法
将两个表的数据按行合并在一起（删除重复的行）：
2 表的联接
2.1 交叉联接（cross join）
将两个表通过交叉联接合并在一起：
2.2 内联接（inner join）:
SQL语句：
2.3 左联接（left
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2024-03-19 00:01:24
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这个函数的主要作用是根据时间（天，月，季度，年等）去看看数据的变化趋势，是下降了还是上升了，最后还要分析趋势的原因，结合业务逻辑去分析可以根据某个时间周期，计算数据的变化，主要用于时间序列上面DataFrame.rolling（window，min_periods = None，center = False，win_type = None，on = None，axis = 0，closed = N
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2023-08-12 20:00:30
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一、python 之基础语法、基础数据类型、复合数据类型及基本操作基础语法规则基础数据类型数字类型（Numbers）字符串类型（String）布尔类型（Boolean）复合数据类型List（列表）Tuple（元组）Dictionary（字典）补充知识索引概念切片更多实战项目可进入下文官网 基础语法规则缩进规则Python 以缩进来区分代码块，不同的缩进来区分代码块/代码层级。同一代码块必须有相同
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2024-09-05 13:11:59
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创建表格，插入与删除一行一列或多行多行，一次移动一行一列或多行多列，拆分与合并单元格，单元格内换行，表格求和与求平均值是Excel表格的基本操作；除此之外，Excel表格的基本操作还包括调整行高列宽、单元格样式设置、表格边框与内部线条设置、给表格添加文字及格式设置等，涉及的内容特别多，既包括表格样式设置又包括行列与单元格调整，还包括用公式计算。在这些操作中，有些比较特别，例如单元格内换行，一般
简介上篇文章中，我们讲解了如何对时间数据进行重采样及重采样中降采样和升采样的概览和使用方法，通过重采样我们可以得到任何想要频率的数据，但是这些数据也是一个时点的数据，那么就存在这样一个问题：时点的数据波动较大，某一点的数据不能很好的表现它本身的特性，于是我们就想，能否用一个区间的的数据去表现呢，这样数据的准确性是不是更好一些呢？因此，引出滑动窗口(移动窗口)的概念，简单点说，为了提升数据的可靠性，
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2024-01-18 21:17:25
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有的员工，没有公司开户行的银行卡，发放现金工资。有时人多，需要计算币数。现金工资表中，其中一列为实发工资，import pandas as pd，转化为pd.DataFrame。 面值[100,50,20,10,5,1]，简化版为[100,50,10,5,1]、[100,10,1]、[1]。 做个函数，def f(x)，参数为实发工资。定义两个空list，循环分别插入取整、取余
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2023-07-10 17:26:24
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tldr：NumPy在对数值数组进行数值计算时会发光.虽然有可能(见下文)NumPy不适合这个.你可能最好使用Pandas.问题的原因：值正在按字符串排序.您需要将它们排序为整数.In [7]: sorted(['15', '8'])Out[7]: ['15', '8']In [8]: sorted([15, 8])Out[8]: [8, 15]发生这种情况是因为order_array包含字符串.
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2024-02-23 12:00:22
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# 如何在Python中取多列数值
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Python中取多列数值。首先，让我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| :---: | :--- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取数据集 |
| 3 | 选择需要的列 |
| 4 | 输出所选列的数值 |
接下来，让我们一步步来实现这些操作。
### 步骤一：导入所需的库
在
原创
2024-06-24 04:37:01
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# Python中Dataframe提取多列的指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何使用Python来处理数据。特别是，许多初学者对于如何在Pandas库中提取DataFrame的多列感到困惑。在这篇文章中，我将向您展示如何一步步完成这项任务。
## 准备工作
首先，确保您已经安装了Pandas库。如果尚未安装，可以通过以下命令安装：
```bash
pip install pa
原创
2024-07-23 11:21:23
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碰到朋友一个问题，基于Oracle环境，有点复杂，直接看代码。我的测试环境是sql server 2014 create table test101(
[门店] int
,[缴费大类] int
,[支付方式] int
,[付款] int,
[手续费] int
)
insert into test101
values
(1,0,1,10,2),
(1,0,2,10,2),
(1,0,3,10,2)
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2024-07-23 09:57:54
22阅读
效果如图： 小程序wxml: <view class='wraper'> <view class="header"> 头部 </view> <view class='section'> <scroll-view scroll-y="true" class='left' scroll-view="tr
原创
2021-07-19 15:34:47
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# Python 多列数据处理的简明指南
在数据科学与数据分析中，处理多列数据是一个常见且重要的任务。Python 中的 Pandas 库特别擅长处理多列数据，可以轻松地执行数据清洗、变换和分析等操作。从 CSV 文件读取数据到处理数据框，掌握 Python 的多列数据处理是每个数据分析师必备的技能。
## 什么是多列数据？
多列数据指的是由多个特征（列）组成的数据集。比如，一个旅游数据集可
原创
2024-08-26 07:18:15
73阅读
# 如何在Python中针对多列字段计算求值
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能教您如何在Python中针对多列字段进行计算求值。这个过程通常涉及到数据的读取、处理和计算。下面我将通过一个简单的例子，向您展示整个流程。
## 流程概述
首先，我们来了解整个流程的步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取数据 |
| 2 | 处理数据 |
|
原创
2024-07-19 03:31:56
69阅读
# 使用Python的Rolling窗口同时计算多列
在数据分析过程中，我们经常需要对时间序列数据进行滚动计算（rolling calculation），如计算移动平均、移动和等。在本篇文章中，我们将探讨如何使用Python中的Pandas库，同时对多列数据进行Rolling计算，并通过一个具体示例来说明。
## 1. 问题背景
假设我们有一组多列的时间序列数据，记录了某电商平台在不同时间段
原创
2024-10-30 06:57:24
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# Python DataFrame 多列分组多列求和的应用
在数据分析和处理过程中，我们常常需要对数据进行分组和聚合操作。特别是在使用Pandas库时，基于多个列进行分组并对多个列求和是一个非常实用的技能。本文将深入探讨如何在Python中利用Pandas进行多列分组和多列求和，并给出代码示例，以及状态图和关系图以增强理解。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保你的环境中已经安装了Pa
原创
2024-09-22 04:17:25
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前言成堆的数据如何导入Excel进行分析？大量的表格等待统计？作为人生苦短的Python程序员，改如何优雅地操作Excel？得益于各位开源大佬的贡献，Python处理Excel拥有众多的库，使用它们我们就直接能批量处理Excel标的。使用的比较多的有：文档操作： 虽然大家都是操作 Excel，但即使最基本的新建文件、修改文件、保存文件等功能，在不同的库中也存在差异。比如 xls
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2023-11-13 13:24:56
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