01-Python 中的数据类型-01-数字类型总体 要讲的大纲内容 如下数字类型- int float complex序列类型 - list tuple range集合类型 - set frozenset
上下文管理器类型 - 比较复杂暂时 不用掌握文本序列类型二进制序列类型 bytes bytesarray memoryview真值检测比较运算符逻辑运算符如何判断 一个对象 是什么类型- ty
从网上看的一些资料学习一下，有的内容是直接从其他文章中粘贴过来的。pandas 有两个主要的数据结构：Series 和 DataFrame：1. Series 是一个一维数组对象 ，类似于 NumPy 的一维 array。它除了包含一组数据还包含一组索引，所以可以把它理解为一组带索引的数组。将 Python 数组转换成 Series 对象：（当没有显示指定索
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2024-04-10 17:10:49
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# Python的Series里split方法详解
在数据处理和分析的过程中，尤其是当我们处理标量数据或者字符串数据时，Python的`pandas`库提供了很多有用的工具，其中`Series`对象的`split`方法就是一个非常实用的工具。本文将详细介绍`Series`类中的`split`方法，包括其基本用法、代码示例以及应用场景，同时分析其底层实现。
## 什么是Series？
在深入`
学习数据分析的基本过程之后，根据数据的不同情况，会采取不同的数据预处理函数，在python中有多种机器学习和数据处理的第三方库，在这些库中也有不同的数据预处理函数，其中pandas时python的一个数据分析包，pandas时基于numpy构建的含有更高级数据结构和工具包的数据分析包。1、python的数据结构
from pandas import Series,DataFrame
#Seri
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2023-12-02 20:49:33
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# 在Python中设置Series长度的方案
在数据分析中，Pandas库广泛应用于对数据的处理与分析。其中，`Series`是Pandas中基本的数据结构之一，类似于一维数组。通常，用户在使用`Series`时，会碰到长度不统一的问题，尤其在进行数据合并或拼接时，本文将介绍如何设置和处理`Series`的长度。
## 问题背景
在实际的数据处理过程中，我们可能需要将不同长度的数据融合到一
创建序列 数据区域的读取 自动填充 列操作和函数计算 排序筛选一、创建序列series可以表示excel的行、列 创建方式： 1.利用字典，key转为index,value转为data 2.利用列表"方式1"
s1=pd.Series()#生成一个序列,可以表示行和列
d={'x':100,'y':200,'z':300}
s1=pd.Series(d)#将字典转化为序列
print(s1)
"方
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2024-05-15 05:35:19
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为什么需要Pandas在之前的博客中介绍了numpy，numpy已经能够帮我们去处理需要处理的数值，并且提供了各种运算方法，还可以从txt，csv中读取数据。那么pandas又有什么更大的用处呢？pandas除了处理数值之外(基于numpy)，还能够帮助我们处理其他类型的数据。并且还可以从数据库乃至剪切板读取数据。而且提供了更多集成的方法辅助我们进行运算以及统计。Pandas中常用的数据类型分为两
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2024-02-27 10:12:02
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# Python如何判断Series里是否有字母
在Python中，我们经常会使用pandas库来处理数据。pandas中的Series是一种一维数组的数据结构，类似于列表，但是功能更强大。有时候我们需要判断一个Series中是否包含字母，可以通过以下方法实现。
## 方法一：使用正则表达式
我们可以使用正则表达式来判断Series中是否包含字母。首先，我们需要导入re模块，然后使用re.m
原创
2024-02-26 05:53:11
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set(可变集合)与frozenset(不可变集合)的区别：set无序排序且不重复，是可变的，有add（），remove（）等方法。既然是可变的，所以它不存在哈希值。基本功能包括关系测试和消除重复元素。集合对象还支持union(联合), intersection(交集), difference(差集)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算.set 支持 x in set
先贴效果图先封装一个jsimport * as echarts from "echarts";
export const zhexiantuChart = (id, data) => {
const { xData, yData, cart } = data;
const color = ["#0FF9A9", "#1F82FF", "#E2AE00"];
let series
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2024-10-03 12:52:28
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python pandas行、列求和及累加求和data[‘合计’]=data.apply(lambda x: x.sum(),axis=1) #按列相加各行数data.loc[‘小计’]=data.apply(lambda x: x.sum(),axis=0) #按行相加各列,增加小计，要注意的是小计中变成字符，序列变object要时刻关注data.中type的变化，可以用 data.dtypes
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2023-08-16 09:11:53
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参与：路
这里有数百个计算机视觉数据集。
数据对于模型训练而言非常重要，但寻找合适自己项目的数据集却并不简单。计算机视觉社区经常出现新的数据集，但研究者很难追踪新型数据集。于是，哥伦比亚大学博士冯捷在 2017 年 8 月创建了一个专用于搜索计算机视觉数据集和代码／模型的搜索引擎 VisualData。VisualData 网站地址：https://www.visualdata.io/该
关于Pandas的基本介绍SeriesPandas Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。Series 由索引（index）和列组成，函数如下：pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)参数说明：data：一组数据(ndarray 类型)。index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。d
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2024-05-31 13:12:43
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目录Series数据数据结构Series是什么创建一个Series利用index方法获取Series的索引利用values方法获取Series的值DataFrame表格型数据结构DataFrame是什么创建一个DataFrame获取DataFrame的行、列索引获取DataFrame的值小结Series数据数据结构Series是什么Series是一种类似于一维数组的对象，有一组数据及一组与之相关的
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2024-04-08 22:05:06
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文章目录Series定义创建 Pandas中重要的两个数据结构：Series和DataFrame。数据分析必学的两种数据结构，这两种数据结构以Numpy的Ndarray为基础，在Ndarray的基础上将功能做了扩展。需要掌握这两种数据结构的定义、创建、属性、函数。Python数据分析中所使用的大部分代码都属于对这两种数据结构的操作。每个知识点都会写一篇文章做详细讲解，本文主要介绍Series的定
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2023-12-31 22:04:38
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如果你是有打算从事有关数据分析或者数据挖掘的等数据科学领域的工作，或者和我一样目前就是从事相关领域的工作，那么「链式调用」对我们而言是一门必修课。为什么是链式调用？链式调用，或者也可以称为方法链(Method Chaining)，从字面意思上来说就是将一些列的操作或函数方法像链子一样穿起来的 Code 方式。我最开始感知链式调用的「美」，还要从使用 R 语言的管道操作符开始。library(t
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2024-06-10 11:37:23
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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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7.1 pandas的导入方法：import pandas as pd 或者 from pandas ipmort *import pandas as pd
import numpy as np
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/dat
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2023-08-11 15:52:13
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在命令行中使用 Python 时，它可以接收大约 20 个选项（option），语法格式如下：python [-bBdEhiIOqsSuvVWx?] [-c command | -m module-name | script | - ] [args]本文想要聊聊比较特殊的“-m”选项： 关于它的典型用法、原理解析与发展演变的过程。首先，让我们用“--help”来看看它的解释：-m mod
第1章 Python概述（1）下面不属于Python特性的是（ ） BA. 解释型 B. 静态 C. 动态 D. 面向对象（2）下列关于注释的说法正确的是（ ） AA. 单行注释只能使用＃号创建 B.
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2024-06-07 11:54:08
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