总结的他人的Python的学习笔记：
1. 输出重定向到日志文件：
f= open("logfilename","a")
print >> a," 输出的内容，主要要有前面的重定向号>>"
f.close() #注意关闭资源
2. 使用from __future__ import division ,使用新功能，实现真正的除法，//仍为地板除法
3. 布尔值运算支持an
数据缺失数据缺失在大部分数据分析应用中都很常见，Pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组中的缺失数据，他只是一个便于被检测出来的数据而已。Python内置的None值也会被当作NA处理处理NA的方法有四种：dropna,fillna,isnull,notnullis(not)null，这一对方法对对象做出元素级的应用，然后返回一个布尔型数组，一般可用于布尔型索引。dropna，对于一个Se
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2023-08-11 17:29:52
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Python数据分析学习入门二数据处理缺失值处理Dropnafillnareplace数据基本处理mean均值std标准差count计数sort排序groupby分组 数据处理在上一次篇文章,我总结了几种学到的数据的运算方法,这这篇文章中会介绍几种数据的处理办法.缺失值处理数据缺失值处理有好几种对应的函数,接下来介绍三种我学习的函数Dropna,fillna,replace.这三种函数功能上的区
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2023-10-21 22:11:28
332阅读
一、explodeexplode用于将一行数据展开成多行。比如说dataframe中某一行其中一个元素包含多个同类型的数据，若想要展开成多行进行分析，这时候explode就派上用场，而且只需一行代码，非常节省时间。用法： DataFrame.explode(self, column: Union[str, Tuple])参数作用： column ：str 或 tuple示例： 以下表中第三行、第二
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2023-11-24 22:06:17
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# 在 Python 中使用 dropna 方法的入门指导
## 引言
在数据处理和分析领域，处理缺失数据是非常重要的一环。在 Python 的 DataFrame 结构中，我们常常会遇到缺失值，而 `dropna()` 方法就是用来处理这些缺失值的。本文将逐步学习如何使用 `dropna()` 方法，并通过实例帮助您理解其用法。
## 整体流程
在我们开始之前，了解整个流程是非常必要的。
一、介绍pd.dropna() 函数主要用于删除缺失数据。
Series 返回一个仅包含非空数据和索引的 Series，默认丢弃含有缺失值的行
DataFrame 可以通过参数更详细的删除行数据使用语法：DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)参数解释：axis=0 删除含有缺失值的行
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2023-05-31 16:13:31
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目录数据清洗与准备7.1处理缺失值7.1.1过滤缺失值——dropna()7.1.2补全缺失值7.2数据转换7.2.1删除重复值7.2.2使用函数或映射进行数据转换7.2.3替代值7.2.4重命名轴索引7.2.5离散化和分箱7.2.6检测和过滤异常值7.2.7置换和随机抽样数据清洗与准备7.1处理缺失值 7.1.1过滤缺失值——dropna()在series上使用dropna，它会返回s
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2023-08-09 15:29:18
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# 如何在Python中使用dropna方法清洗list数据
在数据处理过程中，经常会遇到需要清洗数据的情况。对于Python中的list数据结构，我们可以使用dropna方法来删除其中的空值，以确保数据的准确性和完整性。在本文中，我们将介绍如何使用dropna方法来清洗list数据，并通过一个实际问题的示例来演示其用法。
## 实际问题
假设我们有一个包含旅行时间的list数据，其中包括了
原创
2024-03-08 06:39:14
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# Python的dropna函数详解与应用
在数据科学和数据分析的过程中，处理缺失值是一个至关重要的步骤。Python的Pandas库提供了一个非常有用的函数——`dropna`，它可以帮助我们快速地去除缺失值。本文将详细介绍`dropna`的用法，以及如何在实际数据分析中应用它。
## 什么是缺失值？
缺失值是指在数据集中某个观测值缺失的情况。在现实世界中，由于各种原因，数据可能会不完整
库mmap库：模块提供了操作系统内存映射函数的接口，映射区域的行为和字符串对象类似，但是数据是直接从文件中读取的。tqdm库：主要用来显示进度条，程序的运行程度。pandas库：pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算)；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。pandas的两种数据结构：Series构建Series：ser_obj =
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2023-07-17 15:46:08
53阅读
1 Python for循环
for循环用于迭代序列（即列表，元组，字典，集合或字符串）。
这与其他编程语言中的 for 关键字不太相似，而是更像其他面向对象编程语言中的迭代器方法。
通过使用 for 循环，我们可以为列表、元组、集合中的每个项目等执行一组语句。
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2023-05-28 21:20:31
355阅读
处理缺失值过滤缺失值补全缺失值 pandas使用NaN来表示一个缺失值，常用的处理缺失值的方法如下表所示： 方法名描述dropna根据每个标签的值是否是缺失数据来删选标签，并根据允许丢失的数据来确定阈值fillna用某些值填充确实的数据或使用插值方法（如’ffill’或者’bfill’）isnull返回表明哪些值是缺失值的布尔值notnullisnull的反函数过滤缺失值在Series对象上使
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2024-04-23 08:22:08
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功能：截取列表中的任何部分。 切片适用于列表、元组、字符串、range对象等类型。。 格式：[::]切片使用两个冒号分隔的3个数字来完成。 第一个数字表示切片开始位置（默认为0）。 第二个数字表示切片截止（但不包含）位置（默认为列表长度）。 第三个数字表示切片的步长（默认为1），当步长省略是可省略最后一个冒号。 1.切片操作不会因为下标越界而抛出异常，而是简单地在列表尾部
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2023-07-10 14:42:05
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#1、python2中raw_input与python3中的input是相同的，python2中也有input但是别用（不好用，忘记它）
#密码是明文的
username=input("username:")
password=input('password:')
print(username,password)
#2、密码变成密文
import getpass
username=input("
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2023-06-20 23:22:00
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with/as使用open打开过文件的对with/as都已经非常熟悉，其实with/as是对try/finally的一种替代方案。当某个对象支持一种称为"环境管理协议"的协议时，就会通过环境管理器来自动执行某些善后清理工作，就像finally一样：不管中途是否发生异常，最终都会执行某些清理操作。用法：12with expression [as var]:
with_block_code当expre
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2023-08-31 19:51:32
147阅读
1、查缺补漏1、Python允许用r’‘表示’’ "内部的字符串默认不转义。2、使用\n进行换行不方便的时候，使用>>> print('''line1
... line2
... line3''')
line1
line2
line33、Python提供了ord()：字符转换成编码，chr()函数把编码转换为对应的字符4、字符串和字节形式1、由于Python的字符串类型是str，
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2023-09-21 09:59:31
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布尔操作Python支持的布尔运算符有or, and, not。如下表： 解释如下:or是一个短路操作符，所以它只在第一个参数为假的情况下计算第二个参数。and是一个短路操作符，所以它只在第一个参数为真时才计算第二个参数。优先级 not>and>or.not的优先级比非布尔运算符低，因此not a == b被解释为not (a == b)，而a == not b是一个语法错
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2024-07-26 10:35:03
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删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop，它不改变原有的df中的数据，而是返回另一个dataframe来存放删除后的数据。 （1）清理无效数据 此处：print( data.dropna()) 和 print(data[data.notnull()]) 结果一样 （2）填充无效值 注意：
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2018-07-12 10:19:00
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# Python中的for-in-if语句用法
在Python编程语言中，`for`、`in`和`if`是三种常用的控制结构。理解和合理使用这些结构，可以让我们的代码更加简洁易读。在这篇文章中，我们将探讨它们的基本用法，以及它们如何在循环中结合使用，同时提供示例和可视化关系图。
## 1. for in 语句
`for`循环用于遍历一个序列（如列表、元组、字典、集合或字符串）。其基本语法如下
# Python中的下划线用法
在Python中，下划线（_）是一个特殊的符号，有多种用法。在本文中，我们将介绍下划线在Python中的几种常见用法，并通过代码示例来演示其用法。
## 1. 作为临时变量
在Python中，通常使用下划线作为临时变量名，用于表示一个变量不会被使用。这在解构元组或列表时特别有用。
```python
# 解构元组
_, b = (1, 2)
print(b)
原创
2024-04-24 07:31:35
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