目录简介常用命令sadd .....smembers 取出该集合的所有值sismember scard返回该集合的元素个数。srem .... 删除集合中的某个元素。spop 随机从该集合中吐出一个值。srandmember 随机从该集合中取出n个值。不会从集合中删除 。smove value把集合中一个值从一个集合移动到另一个集合sinter 返回两个集合的交集元素。sunion 返回
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2024-09-22 09:49:39
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Pandas是基于NumPy的一个常用库。之所以如此，是因为不论是读取还是处理数据，用它都非常简单。
1，pandas基本数据结构
Pandas有两种自己独有的基本数据结构。
pandas虽然有两种数据结构，因为他是Python的一个库，所以Python的数据类型在这里依然适用，同样还可以使用类自己定义数据类型。
Series和
DataFrame
基本的导
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2023-10-11 20:13:29
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Pandas模块1.非常强大的python数据分析包
2.基于numpy构建的 所以你学习起来会有一种似曾相识的感觉
3.pandas奠定了python在数据分析领域的一哥地位主要功能1 具有两大非常灵活强大的数据类型
Series
DataFrame
2.集成时间模块
3.提供丰富的数学运算和操作(基于Numpy)
4.针对缺失数据操作非常灵活导入方法导入pandas，约定俗成的导入语
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2023-10-26 12:23:55
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概要pandas操作表格库pandas模块简介pandas两大数据结构（Series、DataFrame） 详细pandas模块简介pandas基于numpy构建，让Python语言成为使用最广泛且功能最强大的数据分析语言，其针对表格文件的操作有大优势。pandas主要功能 1、具备诸多功能的两大数据结构——Series、DataFrame >>>&nbs
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2023-12-27 13:49:00
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列表概念列表又称：list是处理一组有序项目的数据结构，即你可以在一个列表中存储一个序列的项目。List（列表） 是 Python 中使用最频繁的数据类型。列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。列表用 “ [ ] " 标识。是python最通用的复合数据类型，它支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套）。列表中的值得分割，也可以用到变量[头下标:尾下标]，又称切片
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2024-07-15 07:34:33
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# 如何在Python中将Series的值转换为字符类型
在Python的数据分析过程中，使用`pandas`库中的`Series`对象是非常常见的。在某些情况下，你可能需要将`Series`中的值转换为字符类型（字符串）。本文将指导您完成这个过程，帮助您理解整个流程和每个步骤中的代码实现。
## 整体流程
下面的表格总结了将`Series`值转换为字符类型的主要步骤：
| 步骤
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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Series类型前言一、Series是什么？二、创建Series对象1.语法2.创建一个空对象3.从标量值创建4.从python列表创建5.从ndarray创建6.从字典类型创建7.从其他函数创建三、Series类型的基本操作1.获得所有索引和值2.获取单个或一组值（1）访问单个值（2）访问多个值3.可以对Series进行NumPy数组运算4.可以对Series进行算数运算5.Series的修改
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2023-10-08 19:09:32
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关于ECharts常用修改样式的统计关于统计图我们经常使用主要是折线图、柱状图、饼状图这三种。 先开始 肯定是建立一个空的统计图var dom = document.getElementById(“id”);
var myChart = echarts.init(dom);
option = null;
option = {
xAxis: {
type: 'category
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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# 使用Python中的Series类型增加行
## 介绍
在Python中，Series是pandas库中的一种数据结构，它是一维数组，可以存储不同的数据类型。Series类型提供了很多功能，包括索引、切片、排序等。在本文中，我们将探讨如何使用Python中的Series类型来增加行。
## 问题描述
假设我们有一个Series类型的数据，其中包含一些学生的姓名和对应的分数。现在我们想要增加
原创
2023-09-29 19:06:24
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#布尔值最基本的数据类型就是简单的 true/false 值，在JavaScript 和 TypeScript 里叫做 boolean。let isDone: boolean = false;
isDone = true;
// isDone = 2 // error
#数字和 JavaScript 一样，TypeScript 里的所有数字都是浮点数。 这些浮点数的类型是 number。 除了
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2024-04-03 10:25:06
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一、Numpy 数组的数据结构Numpy支持的数据类型较为丰富，主要包括整型（integrate)、浮点型(float)、布尔型(bool)和复数型(complex)。每一种数据类型，根据占用内存的字节数又分为不同的子类型。另外，还有自定义类型。 数据存储顺序，字符串>浮点数>整数。8位，32位是什么意思？是指二进制的存储的长度，比如32位，能存储2的32次幂的位数dtype
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2024-04-14 22:17:29
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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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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
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2023-02-02 10:13:45
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方法总结PEP8编码规范 ctrl+alt+L python代码块处理：通过缩进来区分代码块（缩进通常是一个TAB键，即四个空格）获取数据类型 type()str = 'str'
print(type(str)) <class 'str'>获取数据长度 len()str = 'str'
print(len(str)) 3数据类型转化 
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2024-09-20 09:55:02
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ataZoom的使用方法功能： 1、有inslide和slide两种dataZoom，也分X,Y轴 两种dataZoom的使用 dataZoom:[
{
type:"slider",//slider表示有滑动块的，
show:true,
xAxisIndex:[0],//表示x轴折叠
start:1,//数据窗口范围的起始百分比,表示1%
end:35//数据窗
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2024-09-27 02:24:56
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# Python Series类型转换
在Python中，Series是一种类似于一维数组的数据结构，它是pandas库中的一部分。Series可以存储任意类型的数据，并且可以进行各种数据操作和转换。本文将介绍如何进行Series类型的转换，并给出相应的代码示例。
## 什么是Series类型？
在开始之前，我们先来了解一下什么是Series类型。Series是一种带有标签的一维数组，它可以
原创
2024-01-26 16:12:11
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数据转换：给定一个已有的“数据集”（dataset）和一个“转换方法”（transform），echarts 能生成一个新的“数据集”并使用这个新的“数据集”绘制图表。outData = f(inputData) f 是转换方法，例如：filter、sort、regression、boxplot、cluster、aggregate(todo) 等数据转换基础使用var option = {
d
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2024-10-17 17:23:58
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series类似python中的字典。 ...
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2021-09-06 16:25:00
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