上一篇文章我们简单的介绍了python中的字符串，数字类型和运算符等，接下来，我们将继续学习python中的基本数据类型，如列表，元组，字典，集合。数据类型是根据数据本身的性质和特征来对数据进行分类，在python中，常见的数据类型有：：Number（数字）String（字符串）List（列表）Tuple（元组）Set（集合）Dictionary（字典）。对于python数据类型·，有很多的分类方
转载
2023-08-10 11:32:58
365阅读
在数据处理中，数据分类是一项基础而重要的工作。本文将介绍如何使用Python pandas库，根据某一列的数据将所有数据分类。1. 读取数据文件，生成数据框（DataFrame）对象首先，需要读取数据文件，生成数据框（DataFrame）对象。这里以读取CSV格式的数据文件为例，代码如下：import pandas as pd
# 读取数据文件，生成数据框对象
df = pd.read_csv(
转载
2023-08-05 12:24:26
901阅读
# Python 实现离散数据分类的实用指南
在数据处理和分析的过程中，离散数据分类是一个非常常见的任务。以下将为你提供一个完整的流程，使你能够有效地实现这一目标。
### 数据分类流程
| 步骤 | 描述 |
|-------|------------------------------------|
| 1. 数据准备 |
原创
2024-09-04 05:09:08
85阅读
笔记整理自《python学习手册》第四版本节主要粗略地介绍python中包含的一些基本数据类型和思想。1. 列举出python核心数据类型得名称。数字，字符串，列表，字典，元组，文件和集合被认为是核心对象（数据）类型。类型，None和布尔型有时也被定义在这样得分类中。还有多种数字类型，比如整数，浮点数，复数，分数和十进制数和多种字符串类型(python2.x中得一般字符串和Unicode字符串，以
转载
2023-08-05 08:42:35
92阅读
分类数据本节会介绍pandas的Categorical类型。将展示在使用pandas进行某些操作时如何获得更好的性能和内存使用。还会介绍一些在统计和机器学习应用中使用分类数据的工具。1、背景和目标一个列经常会包含重复值，这些重复值是一个小型的不同值的集合。像unique和value_counts这样的函数，允许我们从一个数组中提取不同值并分别计算这些不同值的频率：许多数据系统（用于数据入库、统计计
转载
2023-08-30 12:11:42
127阅读
python数据类型、数字类型、int、float、math
Python内置数据类型总结（数字类型） 数据类型是一种值的集合以及定义在这种值上的一组操作。一切语言的基础都是数据结构，所以打好基础对于后面的学习会有百利而无一害的作用。 python内置的常用数据类型有：数字、字符串、Bytes、列表、元组、字典、集合、布尔等 想想设置这么多类型的原
转载
2023-06-17 12:41:58
78阅读
一、 内存模型 依据变量在内存中的组织分类 Python的类型， 就象绝大多数其它语言一样，能容纳一个或多个值。一个能保存单个字面对象的类型我们称它为原子或标量存储，那些可容纳多个对象的类型，我们称之为容器存储。（容器对象有时会在文档中被称为复合对象，不过这些对象并不仅仅
转载
2023-06-03 15:45:23
207阅读
# Python 数据分类汇总
在数据分析中，将每个类别的数据进行分类汇总是一项非常重要的任务。通过汇总数据，我们可以更好地理解数据的整体情况，发现潜在的趋势，进而为决策提供参考。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python来实现数据的分类汇总，并使用示例代码进行演示。
## 什么是数据分类汇总？
数据分类汇总是指将一个数据集中相同类别的数据合并在一起，计算出它们的总和或其他统计指标。比如，
在处理数据时，按时间分类并赋值是一种常见的需求。在此次博文中，我将带你走过整个解决“python将数据按时间分类并赋值”的过程。我们会一步一步来，确保你可以轻松理解每一步。
### 环境准备
在开始之前，首先确保你的开发环境已经准备好。我们需要Python及其依赖库，比如Pandas和NumPy。下面是前置依赖的安装步骤和版本兼容性矩阵。
| 组件 | 版本 | 说明
Python是做自动化工作首选的一门语言，与更复杂的语言相比，Python 非常便于快速学习、语法很少，具有良好的 可读性，即使测试工程师们没有丰富的编码经验，也能快速学会；Python 的极简风格对于测试自动化具有诸多优势，测试步骤在本质上是呈线性的、一 次执行一个，按顺序执行，配合丰富的插件，非常适合测试脚本的开发。
本文就重点讲解一下python中常见数据类型：Nu
转载
2023-10-21 11:36:53
31阅读
1. 数据类型概述
python中的字符串，列表，元组，字典，集合这五种数据类型均是可迭代的，可以使用for循环访问，涵盖了三类数据结构分别为序列、散列、集合。
序列：
字符串 str
列表 list()
元组 tuple()
散列：
字典 dict()
集合:
set()
转载
2023-08-07 21:09:44
417阅读
1、python变量类型、赋值：python中 变量存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。基于变量的数据类型，解释器会分配指定内存，并决定什么数据可以被存储在内存中。因此，变量可以指定不同的数据类型，这些变量可以存储整数，小数或字符变量赋值：python中创建变量时不用指定类型每个变量都是在内存中创建，包括变量的标识、名称、具体的值每个变量必须赋值，用(=)进行赋值等号(
转载
2024-03-07 14:39:11
25阅读
Python数据分析学习系列 十二 数据聚合与分组运算 前面的章节关注于不同类型的数据规整流程和NumPy、pandas与其它库的特点。随着时间的发展，pandas发展出了更多适合高级用户的功能。本章就要深入学习pandas的高级功能。12.1 分类数据这一节介绍的是pandas的分类类型。我会向你展示通过使用它，提高性能和内存的使用率。我还会介绍一些在统计和机器学习中使用分类数据的工具
转载
2024-02-19 09:30:58
90阅读
1.文件读写
创建单位矩阵：i2=np.eye(3)
将数据存储到文件中：np.savetxt(“eye.txt”,i2)
【注】csv(comma-separated Value)通常即数据库的转存文件格式，各个字段对应着数据库的列
读取csv文件：loadtxt()
c,v=np.loadtxt(‘data.csv’,‘delimiter=’,’,usecols=(6,7),unpack
计数统计就是统计某一项出现的次数。实际应用中很多需求需要用到这个模型。比如测试样本中某一指出现的次数、日志分析中某一消息出现的频率等等‘这种类似的需求有很多实现方法。下面就列举几条。 (1)使用dict 看下面代码 #coding=utf-8
data = [ 'a' ,
Python提供多种数据类型来存放数据项集合，主要包括序列（列表list和元组tuple），映射（如字典dict），集合（set），下面对这几种一一介绍：一 序列1.列表list列表是一种有序的集合，相对于元组和字符串的不同是它其中的元素可变，可以随时添加和删除其中的元素。（1） 创建list在命令行中测试，如下： >>> L1 = [1,2,3]
>>>
转载
2024-04-18 09:44:26
113阅读
算法概述CART(Classification And Regression Tree)算法是一种决策树分类方法。它采用一种二分递归分割的技术，分割方法采用基于最小距离的基尼指数估计函数，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。叶子节点不是一个类别，而是一个固定的分数。分类树如果目标变量是离散变量，则是classfi
含义解释immutable ： variables that are assigned once and never reassigned. mutable ： When you assign to a variable or a field, you’re changing where the variable’s arrow points. You can point it to a dif
转载
2024-07-14 19:08:31
50阅读
1、常见的分类算法主要有：（1）KNN算法（2）贝叶斯方法（3）决策树（4）人工神经网络（5）支持向量机（SVM）2、KNN算法（1）KNN应用场景：比方说样本中有很多零食、很多电器、很多服装，给一个未知样本，把样本归于哪一类？就可以用KNN算法。分别计算未知样本和已知的每个样本之间距离，选择前K个距离最近的样本，把该未知样本归到这K个样本所在类别较多的类当中。（2）KNN算法实现步骤①计算已知类
转载
2023-05-26 20:09:27
232阅读
数据类型小结(各数据类型常用操作)一.数字/整型intint()强行转化数字二.bool类型False&Truebool()强行转化布尔类型.0,None,及各个空的字符类型为False.其余均为Ture.三.字符串strstr()强行转化字符串#列表转化字符换
nums = [11,22,33,44]
for a in range(0,len(nums)):
nums[a] =
转载
2023-08-09 17:46:35
111阅读
