在家为国家做贡献太无聊，不如跟我一起学点 Python顺便问一下，你们都喜欢什么什么样的文章封面图，老用这一张感觉有点丑人生苦短，我用 Python前文传送门：小白学 Python 数据分析（1）：数据分析基础小白学 Python 数据分析（2）：Pandas （一）概述引言先介绍下 Pandas 的数据结构，毕竟数据结构是万物的基础。Pandas 有两种主要的数据结构： Series 和 Dat
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2024-08-09 13:07:19
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文章目录三、数值取值与选择1.Series数据选择方法1). 将Series看作字典2). 将Series看作一维数组3). 索引器： loc、 iloc和ix2.DataFrame数据选择方法1). 将DataFrame看作字典2). 将DataFrame看作二维数组3). 其他方法和索引器： loc、 iloc和ix 三、数值取值与选择1.Series数据选择方法Series 对象与一维 N
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2023-11-24 06:44:01
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各位同学好，今天和大家分享一下Pandas库中Series的基本操作方法。内容有：①检查缺失值；②通过索引获取数据；③布尔索引；④name属性；⑤读取前几行数据；⑥读取后几行数据。首先我们先定义一个Seriesimport pandas as pd #导入pandas库
person = {"name":"阿强","age":21,"class":"一班"} #定义一个字典person
# 生
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2024-03-16 00:48:52
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分类： 1、数值型：int、float、complex、bool 2、序列对象：str、list、tuple 3、键值对：set、dict一、数值型int（x）返回一个整数float（x）返回一个整数，双精度型complex（x）、complex（x，y）返回一个复数bool（x）返回布尔值，可以和整数直接运算，（True+1）=>2数字的处理：round(),四舍六入五取偶math模
预告：后边一段时间，我会分享一系列关于Python数据分析的内容，为大家展示一个数据分析师需要掌握什么知识，具备什么样的技能，感兴趣的可以先关注下。
要使用强大的Python数据分析模块pandas，我们首先要熟悉它的两个主要的数据结构：Series(序列)和DataFrame(数据框)，或许它们无法解决所有的问题，但它们为大多数应用提供了一种可靠的、易于使用的基础。1.生成Serie
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2023-09-04 19:11:51
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函数:封装一个功能,减少代码的重复率,增强可读性,函数中尽量不要出现printdef(#函数标识) my_len(#函数名)()(#内置参数,可设可不设,看需要):l = [1, 2, 3, 4] count = 0 for i in l: count += 1 return count#函数的返回值print(my_len())#函数的执行者result:
什么是VBAVBA（Visual Basic for Applications）是Visual Basic的一种宏语言，主要能用来扩展Windows的应用程序功能，特别是Microsoft Office软件。 怎么使用Excel的VBA来处理处理重复性问题Excel本身就自带非常强大的一系列函数,可以处理各种各样的问题. 但是在某些情况下,VBA却更符合处理问题的思想,编写也并不困难 使用VBA在
业务场景：angluarjs+springmvc实现excel上传并解析，对个别字段进行非空校验，txt生成，txt生成的条件为某列必须为某值且只提供固定的几列发送到ftp html:
<div ng-controler="custemerListMainCtroller">
<div class="col-md-12">
<label for="fil
pandas 的特点可以处理各种类型的数据，而不只是数值数据，可以弥补numpy的不足。 一般常用的类型有：Series：一维数据，是一个带标签的数组DataFrame：二维数据，是Seris容器pandas使用概要Series创建创建一个Series，并查看其格式：import pandas as pd
t = pd.Series([i for i in range(5,10)])
prin
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2024-06-05 21:06:51
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序列(Series)是一维的，由一组有序的数据以及与之相关的索引组成，能够保存任何类型的数据（整数，字符串，浮点数，Python对象等）的一维数组。轴标签和下标统称为索引，可以通过索引来访问Series对象中的元素。一，创建序列序列的构造函数定义是： pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False)
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2024-03-21 09:28:31
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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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【前言】 本文适合了解过Python，有一定基础的读者。本人写第一篇文章，纯粹做学习笔记，关于Pandas，无疑是数据分析最重要的的库之一，所以会先从Pandas开始，会涉及的内容：Pandas简介、Pandas最重要的两种数据结构Series和DataFrame，有了基础后第三块开始实战，巩固练习。【Pandas简介】 Pandas是什么？有哪些功能？用来做什么？为什么用它？怎么用？参考：Pan
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2024-04-24 11:18:26
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大多数程序员不知道的令人难以置信的功能列表。Python 是顶级编程语言之一，它具有许多程序员从未使用过的许多隐藏功能。在这篇文章中，我将分享你可能从未使用过的13 个 Python 特性。1.列表Stepping这是一个 step 参数，可以通过采取几个步骤来分割你的列表。此外，你可以使用 step 参数来反转整数。看看下面的代码示例：# 列表Stepping
data = [10, 20, 3
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2024-07-08 21:12:42
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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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Series相关操作Series在操作上，与Numpy数据具有如下的相似性：支持广播与矢量化运算。支持索引与切片。支持整数数组与布尔数组提取元素。运算Series类型也支持矢量化运算与广播操作。计算规则与Numpy数组的规则相同。同时，Numpy的一些函数，也适用于Series类型，例如，np.mean，np.sum等。 多个Series运算时，会根据索引进行对齐。当索引无法匹配时，结果值为NaN
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2024-03-21 15:44:54
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文章目录pandas包SeriesSeries创建Series日期创建Series创建列表Series索引DataFrameDataFrame创建DataFrame操作DataFrame计算DataFrame列选择/增加/删除DataFrame排序DataFrame操作 pandas包# 引入包
import pandas as pd
import numpy as np
import matp
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2024-05-14 13:09:36
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Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成，仅由一组数据即可产生最简单的Series：import pandas as pd
import numpy as np
s= pd.Series([1,2,3,4,5])
print s结果：
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5Series的字符
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2024-04-24 14:32:23
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1引言本文总结Pandas中两种常用的数据类型：（1）Series是一种一维的带标签数组对象。（2）DataFrame，二维，Series容器2 Series数组2.1 Series数组构成Series数组对象由两部分构成：值（value）：一维数组的各元素值，是一个ndarray类型数据。索引（index）：与一维数组值一一对应的标签。利用索引，我们可非常方便得在Series数组中进行取值。如下
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2024-03-28 10:52:44
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一，Series 1,Series的定义 Series类似于一个字典，可以通过index参数定义其“key”值。Series使用pandas.Series来定义。 如下所示：s = pd.Series([7, "Beijing", 2.17, -12345, "Happy"], index=["A", "B", "C", "D", "E"])
print(s)结果为：A 7
B
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2024-03-21 21:49:32
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# Python中Series如何根据索引取值
## 1. 介绍
在Python的数据分析库Pandas中，Series是一种一维数据结构，类似于带索引的数组。通过索引，我们可以方便地获取Series中的值。本文将介绍如何使用索引来取值，并提供一个具体的问题和解决方案示例。
## 2. 如何根据索引取值
Pandas中的Series索引有两种类型：位置索引和标签索引。位置索引是从0开始的整数
原创
2024-01-20 09:52:52
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