Describe()
功能:返回数据窗口控件结构方面的指定信息包括DataWindow 对象以及数据窗口
对象中其他对象的属性取值数据窗口中的每个列每个标题等等都是对象各自都有一
组描述其特征的属性参看第6 章数据窗口对象的属性在Describe()函数的参数
中可以通过字符串指定要得到其值的一组属性该
Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素
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2022-06-02 10:07:00
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文章目录pandas中的describe()函数describe的参数：对缺失值的处理pandas中的to_datetime()方法将DataFrame中的object类型数据全部转换为float64类型数据：matplotlib保存生成的图片matplotlib画图时调整子图的间距DataFrame找行标签与列标签、将某列设置为行标签pandas常用函数之diff：求某列或某行数据的差分pus
前面在 live555 源码分析：RTSPServer 中分析了 live555 中处理 RTSP 请求的大体流程，并分析了处理起来没有那么复杂的一些方法，如 OPTIONS，GET_PARAMETER，SET_PARAMETER 等。篇幅所限，没有分析最为重要的 DESCRIBE，SETUP 和 PLAY 这些方法的处理。本文继续分析 live555 对 RTSP 请求，分析 DESCRIBE，
跟aggregate一样，transform也是一个有着严格条件的特殊函数：传入的函数只能产生两种结果，要么产生一个可以传播的标量值(如np.mean)，要么产生一个相同大小的结果数组。最一般化的GroupBy方法是apply，apply会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对各片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起。apply方法举例：根据分组选出最高的5个tip_pct值。首先，
import pandas as pdimport numpy as npdates=pd.date_range('20081001',periods=7)df=pd.DataFrame(np.random.randn(7,4),index=dates,columns=list('ABCD'))print("index is:")print(df.index)print("column is:")
原创
2021-01-11 10:03:21
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import pandas as pdimport numpy as npdates=pd.date_range('20081001',periods=7)df=pd.DataFrame(np.random.randn(7,4),index=dates,columns=list('ABCD'))print("index is:")print(df.index)print("colu...
原创
2021-07-26 15:00:48
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import pandas as pdimport numpy as npdates=pd.date_range('20081001',periods=7)df=pd.DataFrame(np.random.randn(7,4),index=dates,columns=list('ABCD'))print("index is:")print(df.index)print("colu...
原创
2022-03-09 11:17:28
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前言 探索性数据分析(EDA)在很多的数据挖掘比赛以及建模任务中非常重要，直接关系到后续特征处理方法与特征组合。 下面来看一下探索性数据分析该如何做。
1.常规方法 pandas中自带一种EDA方法，通过dataframe.describe()来实现。 # 加载包import pand
# 如何实现 `describe` 函数
在Python编程中，`describe` 函数的主要目的是分析和展示数据的基本统计信息。本文将逐步指导你如何实现一个简单的 `describe` 函数，并解释每一操作的具体步骤。
## 流程概述
首先，让我们简要概述一下实现 `describe` 函数的步骤如下表所示：
| 步骤 | 说明 |
|------|-
1.缺失值分析及箱型图数据：catering_sale.xls（餐饮日销额数）缺失值使用函数：describe()函数，能算出数据集的八个统计量 import pandas as pd
catering_sale = r'.\catering_sale.xls' #餐饮数据
data = pd.read_excel(catering_sale, index_col=u'日期') # 读
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2023-08-13 15:58:44
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8.1 定义函数8.1.1 向函数传递信息下面是一个打印问候语的简单函数，名为greet_user()def greeter(username):
"""显示简单的问候语"""
print("Hello, "+username.title()+"!")
greeter('akashi')第二行的文本是被称为文档字符串 （docstring）的注释，描述了函数是做什么的。文档字符串用三引号括
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2023-07-18 16:15:06
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# Python中的describe函数指定
在Python中，我们经常会使用pandas库进行数据处理和分析。在pandas库中，有一个非常有用的函数叫做describe，它可以用来生成关于数据集的统计摘要。describe函数可以提供关于数据集中各列的计数、均值、标准差、最小值、25%、50%、75%分位数和最大值等信息。但有时候我们可能只需要描述其中的某一些指标，此时我们可以使用descr
# Python的describe函数实现步骤
为了帮助你理解如何实现Python的describe函数，我将提供一份详细的步骤，并附带相应的代码示例。请按照以下步骤逐步操作。
## 步骤一：导入必要的库
首先，我们需要导入pandas和numpy库，这两个库是实现describe函数所必需的。
```python
import pandas as pd
import numpy as n
原创
2023-07-23 09:59:53
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# Python里面describe函数详解
在Python中，describe函数是pandas库中的一个函数，用于对数据进行描述性统计分析。它可以帮助我们了解数据的基本情况，包括数据的分布、中心趋势、离散程度等。本文将详细介绍describe函数的用法，并通过代码示例来说明。
## describe函数的基本用法
describe函数是pandas库中的一个DataFrame对象方法，用
## Python中describe函数
在Python中，describe函数是pandas库中的一个函数，用于计算数据集的统计描述信息。它提供了数据集的基本统计指标，如均值、标准差、最小值、最大值、中位数和四分位数等。通过describe函数，我们可以快速了解数据集的整体情况，为数据分析和处理提供基础。
### 使用describe函数
要使用describe函数，首先需要导入panda
原创
2023-08-21 05:25:40
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Python加密模块hashlib的使用一、加密算法介绍二、MD5加密算法三、sha1加密算法四、加密算法应用场景五、小结 一、加密算法介绍什么是加密算法呢？加密算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。加密算法就是通过加密算法f()对任意长度的数据data计算出固定长度的密文hexdigest，目的是为了发现原始数据是
前言之前被人问起描述符Descriptor，自己仅有一些模糊认知，此便详细梳理下这个神器。 演示环境Mac python3.5.2。Descriptor所谓描述符Descriptor是python的一个高级语法，python3 官网上给出详细介绍。 https://docs.python.org/3/howto/descriptor.html 我觉得总结起来，descriptor就是一个定义了
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2023-08-11 19:22:42
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1 返回数字的绝对值。参数可以是整数或浮点数。如果参数是复数，则返回其大小。23 all(可迭代)4 返回True如果的所有元素迭代是真实的(或者如果可迭代为空)。相当于：56 高清 全(迭代器)：7 为 元素 的 迭代：8 如果 没有 元素：9 返回 假10 返回 真11 any(可迭代)12 True如果iterable的任何元素都为true ，则返回。如果iterable为空，则返回Fals
定义函数 defeg:
def greet():
print("hello!")
greet() 实参和形参的用法无需多言 关键字实参 关键字实参是传递给函数的名称-值对，让你无需考虑函数调用中的实参顺序， 还清楚地指出了函数调用中各个值的用途 eg:以下两个函数调用是等效的 fun(age=30,name='messi')
fun(name='messi',age=30) 默认值 编写
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2023-08-11 19:22:32
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