一、列表简介： 序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都索引，第一个索引是0，以逗号作为分割符。二、列表的方法： 0、创建列表：
names = ['a','b','c','d']
1、追加：names.append()
>>> names.append('e')
>>> names
['a', 'b
pandas中的series和dataframe数据类型的基本用法。 一、SeriesPandas的核心是三大数据结构：Series、DataFrame和Index。绝大多数操作都是围绕这三种结构进行的。Series是一个一维的数组对象，它包含一个值序列和一个对应的索引序列。 Numpy的一维数组通过隐式定义的整数索引获取元素值，而Series用一种显式定义
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2024-03-25 15:16:51
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文章目录Pandas两种数据结构SeriesSeries转DataframeDataFrame调试设置：显示所有列DataFrame基本操作1. DataFrame索引2. Dataframe删除列3. df.replace() 替换维度内的内容4. 时间戳处理pd.to_datetime || datetime5. pd.get_dummies()独热向量/哑变量处理6. csv操作7. 超大
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2024-05-10 10:19:52
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day04数据类型（二）今日内容列表元组内容回顾和补充计算机基础硬件：CPU/硬盘/内存/主板/网卡操作系统linux(免费/开源)
centosubunturedhatwindowsmac解释器/编译器补充：编译型语言和解释型语言？#编译型：代码写完后，编译器将其变成另外一个文件，然后交给计算机执行
#解释性：写完代码交给解释器，解释器会从上到下一行一行代码执行，边解释边执行【实时翻译】常见编译
使用Dataset制作好数据集之后，可以用Dataloader进行读取，然后用resnet34进行训练。数据集在资源中有，设置为0积分，可供大家使用。具体代码及注释如下1 模块导入 其中data_read是利用Dataset制作数据集时写的文件# 从data_read文件中读取函数
# data_read是创建的数据集制作函数
from data_read import ImageFloder,
1. Series相当于数组numpy.array类似s1=pd.Series([1,2,4,6,7,2])
s2=pd.Series([4,3,1,57,8],index=['a','b','c','d','e'])
print s2
obj1=s2.values
# print obj1
obj2=s2.index
# print obj2
# print s2[s2>4]
# prin
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2024-03-19 09:53:02
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Series对象实例化与索引切片结构与实例化索引与切片字符串与正则表达式方法字符串方法正则表达式方法常用统计方法 Pandas是基于Numpy开发的Python库，其提供了大量高效处理数据的模型和方法，是进行数据处理的有力工具。本文将简单介绍pandas中的Series对象的基本操作。实例化与索引切片结构与实例化Pandas的Series对象是能够保存任何类型的数据（整数，字符串，浮点数，Pyt
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2024-10-31 16:23:01
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pandas概述pandas是python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具pandas基于numpy实现，常与numpy和matplotlib一同使用pandas中有两大核心数据结构：Series（一维数据）和DataFrame（多特征数据，既有行索引，又有列索引）。series
series是一维数组，跟numpy中的一维array类似。series、numpy中的一维array
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2024-04-06 21:53:32
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pandas的Series的数据用于低维的，且数据烈性必须一致#string.ascii_uppercase 以A-J为索引生成Series数据类型t
原创
2023-02-02 10:13:45
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pandas中series和dataframe基本处理
PANDAS 的使用 一.什么是pandas？ 1.python Data Analysis Library 或pandas 是基于numpy的一种工具，该工具是为了解决数据分析人物而创建的。2.pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集的工具3.p
数据类型分为三种：1.字符型
被双引号，单引号，`所引起来的都是字符型，字符在console内显示为黑色字体
2.数值型：分为数值和非数值
整型 / 正整型 / 浮点型，数值在console内显示为蓝色字体
3.Boolean
true / false
4.undefined
未定义，声明了但是没有赋值
5.null
空值
6.对象型
对象就是可以拥有属性和方法的一个集合下面是各种类
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2024-09-21 11:23:49
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数据维度一维数据：列表[1, 3, 3, 4, 5, 6]集合{1, 3, 3, 4, 5, 6}二维数据：列表类型：[[1, 3, 3, 4, 5, 6],[1, 3, 3, 4, 5, 6]]高维数据：字典类型Series一维数组Series由一组数据与数据的索引组成的数据aa = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])0 1...
原创
2023-02-21 09:16:33
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数据类型转换将数据由当前类型变化为其他类型的操作就是数据类型转换。数据类型转换分为两类，分别是自动数据类型转换 和 强制数据类型转换。自动转换(隐式转换)自动转换时程序根据运算要求进行的转换，不需要人工干预。1.自动类型转换不需要人工干预
2.自动类型转换大多发生在运算或者判断过程中
3.转换时向着更加精确的类型转换示例代码newstring = 1.5
newnum = 1
print('new
所谓的数据类型：对数据进行统一的分类。从系统的角度出发为了能够使用统一的方式进行管理，以便更好的利用有限的资源空间。SQL将数据分为了三大类：数值类型、字符串类型和时间日期型。如下图所示：【1】数值类型系统将数值类型分为整数型和小说型。【1.1】整数型存放整型数据，在SQL中考虑磁盘空间问题又细分为五类：Tinyint：迷你
原创
2022-06-11 01:01:52
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一、运算符及优先级Python 运算符(算术运算、比较运算、赋值运算、逻辑运算、成员运算)1.算术运算符运算符描述实例，a=20，b=10+加a+b输出结果30-减a-b输出结果10*乘a*b 输出结果200/除a/b输出结果2%取模a/b输出结果0**取幂a**b输出结果20的10次方//取整除9/2输出结果4，9.0/2.0输出结果4.02.比较运算符运算符描述实例==等于(a==b)返回Fa
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2023-12-27 09:30:11
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1.Series结构Series结构，也称Series序列，是Pandas常用的数据结构之。它是一种类似于一维数组的结构，由一组数据值(value)和一组标签(index)组成，其中标签与数据值具有对应关系。 标签不必是唯一的，但必须是可哈希类型。该对象既支持基于整数的索引，也支持基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。ndarray的统计方法已被覆盖，以自动排除缺失的数据（目前表示
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2024-02-10 01:50:51
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一、Series 定义的变换方法构造一个Series对象。>>> s = pd.Series(data=np.arange(7), dtype=np.float32, index=list('abcdefg'))
>>> s
a 0.0
b 1.0
c 2.0
d 3.0
e 4.0
f 5.0
g 6.0
dtype:
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2024-04-23 11:22:02
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三大数据类型：数值，时间日期，字符串。 数值整数 是否有符号create table tab_int(a tinyint unsigned,b tinyint,c SMALLINT,d MEDIUMINT,e INT,f bigint);insert into tab_int values(255,-128,2423,-4323,-14432,4356546);select *
原创
2021-07-06 16:39:20
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三大数据类型：数值，时间日期，字符串。 数值整数 是否有符号create table tab_int(a tinyint unsigned,b tinyint,c SMALLINT,d MEDIUMINT,e INT,f bigint)
原创
2022-02-11 16:58:32
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目录1 数组的局限性2 ArrayList1 简单介绍2 常用方法3 ArrayList如何存储基本数据类型 1 数组的局限性通常我们存储对象，如果选择对象数组，局限性比较明显：数组长度固定，无法适应数据变化的需求。为了解决此问题，Java提供了java.util.ArrayList集合类，它可以随意添加或删除元素，其大小自动变化。2 ArrayList1 简单介绍java.util.Array
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2023-09-01 09:16:13
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