0 6 1 2 2 -2 3 0 int64 [ 6 2 -2 0] array([0, 1, 2, 3], dtype=int64)2.创建Series# 利用实数
a = pd.Series(3, index=list("abc"))
# 利用列表
b = pd.Series(list("he"))
# 利用元组
c = pd.Series(tuple("he"))
# 利用ndarray数组
Query不用来单独查询数据，常用于创建QueryRun对象,Query是静态的Query query = new Query(); 如果构造Query时不指定参数则创建一个临时的Query,那就就不会储存到AOT中
// 使用query构造QueryRun对象
QueryRun qr = new QueryRun (query);
;Qyery创建之后就可以调用ad
pandas 中的两种主要的数据结构 Series 和 DataFrame，以及它们的特点、区别和应用场景详细知识都有哪些呢？Pandas 是一个基于 NumPy 的数据处理库，主要用于数据分析、数据清洗和数据处理等方面。Pandas 中的两种主要数据结构是 Series 和 DataFrame。SeriesSeries 是一个一维数组，可以保存不同数据类型的数据，例如整数、浮点数、字符串、布尔值
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2024-04-12 09:38:18
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作者：David Durant，2013/01/25（首次发布于：2011/06/22）关于系列本文是属于Stairway系列：Stairway to SQL Server Indexes索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。不幸的是，当性能问题出现时，索引往往被添加为事后考虑。这里最后是一个简单的系列文章，应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速”这个阶段的前面的层
一.sed简介sed：是一个编辑器，是一个强大的文件处理工具。sed作用：用来替换、删除，更新文件中的内容。sed能自动处理一个或多个文件。sed原理：sed以文本的行为单位进行处理，一次处理一行内容。首先sed把当前处理的行存储在临时缓冲区中(称为模式空间pattern space)，接着处理缓冲区中的行，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。sed处理完一行就将其从临时缓冲区删除，然后将下一行读
# 用Python取某一列的数据
在处理数据分析过程中，经常需要从数据集中提取特定列的数据进行分析或操作。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种方法来实现这一目的。本文将介绍如何使用Python来取某一列的数据，并附带代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[导入数据集] --> B{取某一列数据};
B --> C[输出所需数据
原创
2024-05-02 05:43:19
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1 数组 1.1 两个已排序的整型数组，求交集，最快算法 （百度）输入：两个已排序的整型数组（int a[m], b[n]） 输出：两个数组的交集 分析：注意有4种情况： a升序，b升序； a升序，b降序； a降序，b升序； a降序，b降序。 1.2 逆序对 （百度）多人排成一个队列,我们认为从低到高是正确的序列,但是总有部分人不遵守秩序。如果说,前面的人比
# 如何在Python中提取指定列
在数据分析时，经常需要从数据集中提取特定的列。在这篇文章中，我们将教会你如何用Python实现这一功能。我们将通过以下步骤来完成这个过程：
| 步骤 | 操作 |
|--------------|----------------------------|
| 1. 导入库 | 导入必要的库
原创
2024-09-24 07:02:43
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3.3 数据取值与选择 本篇介绍Pandas的Series和DataFrame对象的数据获取与调整操作.一、Series数据选择方法 Series对象与一维Numpy数组和标准字典在许多方面都一样。1.将Series看做字典 和字典一样，Series 对象提供了键值对的映射：In[1] : import pandas as pd
import numpy as np
In[2] :
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2024-03-19 06:51:51
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列表索引取值一次只能取一个数据，而列表索引取值则可以在指定的范围内生成一个子列表。根据切片使用的参数，从原列表中取出一定数量的元素形成一个新的列表，该列表可能是空值，也可能是原列表的副本。 切片取值语法如下表所示：参数是简称顾头不顾尾语法生成新列表list[beg:end]取出索引在beg和end（不包含）之间的所有列表元素list[:end]取出索引在end（不包含）之前的所有列表元素list[
我们实际工作中往往需要提取EXCEL里面特定的某个字符，如上图所示的例子，在2013及以上版本的Excel中，可以通过“快速填充“功能快速提取字符。 但“快速填充“不一定都能识别到我们希望提取的字符，而且当原数据变化时，提取的数据无法跟着一起变化，故此次介绍以下字符提取函数。 这些函数可能不是最便利的方法，希望通过这些函数的介绍，大家一起提供一些提取字符的思路。 LEFT函数：从一个
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2024-04-14 16:19:16
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行表转列表在某些特定行业,比如鞋服行业应用较多. 相比行表,列表呈现方式更直观,便于数据的比较. 比如,图二的列表呈现形式可以更直观的看出每个人员电视销量的对比或同一个人员不同产品销量的对比.前文给出了行转列的基本方法及通用类ZCL_REP_COMM_LINE_COL. 本文主要介绍这个通用类的补充功能:ALV调用行转列二调用方式全屏ALV调用 函数 REU
本文将讲解Pandas数据结构中的Series。Series类似于字典，但不是字典，因为他的索引可以是重复的。一、Series的创建使用pd.Series()从DataFrame中取出一行或者一列1.1、 使用pd.Series()第二种方法主要在DataFrame的讲解中介绍，这里主要讲解使用前者pd.Series()，里面的参数可以是普通的列表，也可以是字典、其他的ndarray或者标量值。
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2024-03-17 14:19:45
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# Python爬取table指定列
在网络爬虫数据处理过程中，我们经常需要从网页中提取表格数据，并且只需要其中的某些列。Python提供了许多库和工具来实现这一功能，如BeautifulSoup、requests、pandas等。本文将介绍如何使用Python爬取网页中的表格数据，并且只提取其中的指定列。
## 爬取网页
首先，我们需要使用Python爬取网页上的表格数据。我们可以使用re
原创
2024-05-30 06:02:42
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# Python 数据分析小技巧：如何从 DataFrame 中提取指定的 10 列
在数据分析过程中，尤其是使用 Python 进行数据科学时，我们经常会遇到需要从一个大的数据集中提取特定列的需求。Pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的一个非常强大的库。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Pandas 从 DataFrame 中提取指定的 10 列数据。
## 什么是 Data
原创
2024-08-11 04:49:20
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整体框架 目录整体框架一、字符串离散化——one-hot特征工程二、合并通过join按照index进行合并通过merge按照列进行合并1、内连接2、外连接，取并集3、以左边的数组为标准4、以右边的数组为标准三、分组聚合四、关于索引1、行索引通过index查看，也可以通过index直接更改索引值2、reindex重新定义行索引3、以列为索引set_index4、unique对索引值去重&n
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2024-06-11 11:11:28
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# Series 数据结构
# Series 是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）,轴标签统称为索引
import numpy as np
import pandas as pd
# 导入numpy、pandas模块
s = pd.Series(np.random.rand(5))
print(s)
print(type(s))
# 查看数
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2024-04-03 21:24:47
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在excel表格中，我们会碰到需要把行变成列，或者是把列变成行的情况，
方法一，使用复制，选择性粘贴，置换操作。 gif动画演示教程如下： 步骤： 1，复制需要置换的区域。 2，点击新的，要置换的开始位置。 3，右键选择“选择性粘贴”，勾选置换 4，点击确定就可以了。 后续可以对置换后的内容，进行美化，比如居中，添加边框等操作。简单的说就是穿上好看的衣
“
ggplot2中的次级坐标轴
”
生活科学哥-R语言科学 2020-06-12 8：35
在平时作图中，我们有时希望在一个坐标中进行二个坐标轴的设定，也是为了方便数据的显示。这个过程在EXCEL等当中比较容易实现，但是，如何在R中实现呢？今天我们就来讲一讲操作的过程。
数据准备先准备如下数据：library(ggplot2)
实现目标：如图中所示，需要将B列中逗号分隔开的每一个内容和A列中的编号对应。 1.将B列内容分列 &
