参考资源： 目录一、创建一个DataFrame:1.1用字典dict，字典值value是列表list1.2用Series构建DataFrame1.3用一个字典构成的列表list of dicts来构建DataFrame二、定位DataFrame里的元素2.1利用表达式boolean定位2.2利用loc，iloc，ix函数定位三、info()、describe()、head()
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2023-07-14 16:32:01
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Pandas-Dataframe使用笔记一、Dataframe的读取和保存1.1 Dataframe导出csv# Dataframe转CSV
xlsx_file.to_csv('F:/XXX/XXX.csv', encoding="utf-8-sig",header=True)1.2 Pandas读取xlsx# xlsx_file_name 如：'F:/XXX/XXX.xlsx'
# 一般xlsx
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2023-07-10 21:39:17
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一. DataFrame的创建 创建一个空的dataframe df=pd.DataFrame(columns={"a":"","b":"","c":""},index=[0]) out:a c b
0 NaN NaN NaN 用list的数据创建dataframe：a = [['2', '1.2', '4.2'], ['0', '10', '0.3']
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2023-06-27 10:25:22
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和大熊猫们(Pandas)一起游戏吧！ Pandas是Python的一个用于数据分析的库： http://pandas.pydata.orgAPI速查：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html基于NumPy,SciPy的功能，在其上补充了大量的数据操作（Data Manipulation）功能。统计、分组、排序、透
DataFrame是Pandas中的一个表结构的数据结构，包括三部分信息，表头（列的名称），表的内容（二维矩阵），索引（每行一个唯一的标记）。
一、DataFrame的创建
有多种方式可以创建DataFrame，下面举例介绍。
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2023-08-02 09:03:22
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之前决定深入学习一次 data.table 的时候做过一些它的笔记：1. dtplyr/dplyr 的基本操作与对应的 data.table 操作2. dtplyr/dplyr 的基本操作与对应的 data.table 操作(二)当然，我当时并无明确缘由要学习它，只是忽然发现之前觉得麻烦(几年前我就知道它)，可能就是自己无知，学的太少。现在就是纯感觉，更喜欢 data.tabl
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2024-09-11 20:48:42
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DataFrame是Pandas中的一个表结构的数据结构，包括三部分信息，表头（列的名称），表的内容（二维矩阵），索引（每行一个唯一的标记）。一、DataFrame的创建有多种方式可以创建DataFrame，下面举例介绍。例1： 通过list创建>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5
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2023-07-01 20:03:43
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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
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/merage# pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法merage,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来，语法如下： merge(left, right, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=Tru
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2023-08-21 02:34:15
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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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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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Pandas DataFrames 是具有带标签的行和列的二维数据结构，可以存储很多类型的数据。使用 Pandas Series 字典手动创建一个 DataFrame第一步是创建 Pandas Series 字典。第二步, 在字典创建完毕后，我们可以将该字典传递给 pd.DataFrame() 函数。import pandas as pd
# 创建一个Pandas Series字典
items
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2024-04-10 17:21:54
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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
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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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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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更加详细的内容可以查看：https://blog.csdn.net/hhtnan/article/details/80080240（基本函数整理）https://blog.csdn.net/LY_ysys629/article/details/54428838https://www.cnblogs.com/timotong/p/9678490.html一. DataFrame的创建 创建一个空的dataframe 1 df=pd.DataFram...
原创
2021-04-30 10:37:27
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#pandas索引操作
#1.获取索引
obj = pd.Series(range(3), index=['a', 'b', 'c'])
index= obj.index #获取序列索引
labels = pd.Indext(range(3)) #使用pd.Index建立索引
obj2 = pd.Series([1.5, -2.5, 0], index=labels)
obj2.i
上一篇文章介绍了怎样使用tushare金融数据源，统计近10天上映电影的观影人数走势图。程序员上手写Python，常带有Java风格。比如通过Dict字典模拟HashMap，定义各种数据结构，代码中随处可见多层for循环等，虽然运行速度确实快了点，但没有体现出Python长于验证想法的高生产力特质。 本文通过使用Pandas DataFrame对象内置的数据处理功能，以数据分析人员的视角编码（类似
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2024-08-30 11:03:42
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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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