Pandas知识点导入：import pandas as pd
df=pd.read_excel("data/梁山108将.xlsx")
#导入excel表格 打印数据的数据结构 显示数据的形状（行、列）/每一列索引 /通过索引输出一列/查看列数据类型Series结构dataframe创建dataframe 基本操作#创建
data=[{'座次':'1','姓名':'宋江'},{'座次':'2',
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2023-11-02 10:15:46
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11.2 对象 = 属性 + 方法
一个对象的特征称为"属性"，一个对象的行为称为“方法”。
如果把乌龟写成代码，将会是下边这样：
#p11_1.py
class Turtle
: #特征的描述就是属性，在代码层面来看就是变量
#
python用class定义类，class是一个关键字，告诉系统我们要定义一个类
#class后面加一个空格然后加类名
#类名规则：首字母大写，如果多个单词用驼峰命名法
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2024-01-13 15:11:43
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pandas基础操作DataFrame是pandas包中的重要数据类型，相当于表格数据类型，常用的操作如下：创建DataFrameimport pandas as pd
#创建空DataFrame
df = pd.DataFrame()
#由List创建DataFrame
l = ['l1','l2','l3']
df = pd.DataFrame(l)
# 0
#0 l1
#1
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2024-04-13 21:52:05
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# 项目方案：Python中的test_df如何定义
## 项目背景
在Python中，test_df是一个常用的数据结构，在数据分析和机器学习领域中广泛使用。test_df（也称为测试数据帧）是pandas库中的一种数据结构，可以存储和处理二维数据。test_df由行和列组成，每列可以是不同的数据类型，例如整数、浮点数、字符串等。
在本项目中，我们将介绍如何定义和使用test_df，并使用一
原创
2023-09-05 14:58:06
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# Python中的DataFrame定义索引列
在Python中，DataFrame是一种用于数据处理和分析的强大工具。它类似于一张电子表格或SQL表，可以用于存储和操作结构化数据。DataFrame由行和列组成，每列可以是不同的数据类型（整数、浮点数、字符串等），并且可以具有索引列。索引列是指为DataFrame中的每一行分配的唯一标识符，它可以用来对数据进行快速访问和操作。
## 什么是
原创
2023-09-02 17:04:53
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函数是一个通用的程序结构部件，是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。定义一个简单的函数：>>> def test(a): #创建一个函数，函数名是test。
for i in a:
print(i)
>>> test((1,2,3,4,5)) #使用test()调用函数，同时往里面传一个参数（元
一、基础篇1.1 Python语言编程导论本节主要介绍什么是python语言，它有什么用、能做什么，相比其他语言它有什么优势，以及它的发展历史与最新的应用成果。1.2 Python编程环境搭建和规范本节主要介绍如何搭建python编译和运行环境、python的代码结构以及python编码规范。1.3 Python基础语法介绍本节主要介绍python的一些基础语法知识，主要包括变量和常
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2024-01-17 11:28:54
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代码测试优势一： 编写测试函数，更规范，高效的核对代码运行结果，当被测试对象进行了调整和重构的时候，可以节省大量人工排查问题的时间。优势二：编写测试代码可以对代码功能更具底气，可以拥有适合的测试覆盖度，避免隐藏的问题代码。
前话代码测试用于检验代码运行结果是否符合预期。优势一： 编写测试函数，更规范，高效的核对代码运行结果，当被测试对象进行了调整和重构的
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2023-07-23 15:16:38
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【课程2.5】 Pandas数据结构Dataframe：基本概念及创建"二维数组"Dataframe：是一个表格型的数据结构，包含一组有序的列，其列的值类型可以是数值、字符串、布尔值等。Dataframe中的数据以一个或多个二维块存放，不是列表、字典或一维数组结构。1.Dataframe 数据结构# Dataframe是一个表格型的数据结构，“带有标签的二维数组”。
# Dataframe带有in
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2023-11-27 14:33:00
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# 项目方案：Python数据框筛选方案
## 1. 项目背景
在数据分析和数据处理过程中，经常需要根据特定的条件对数据进行筛选和过滤。Python中的pandas库提供了DataFrame数据结构，可以方便地进行数据处理和筛选操作。本项目将介绍如何使用Python中的pandas库对DataFrame进行筛选。
## 2. 数据准备
首先，我们需要准备一份包含一些样本数据的DataFra
原创
2024-04-02 06:54:16
92阅读
# Python 如何遍历 DataFrame
在Python中，DataFrame是一种非常强大的数据结构，用于存储和操作表格数据。它通常与pandas库一起使用，pandas是一个开源的数据分析和操作库。在处理数据时，我们经常需要遍历DataFrame中的行或列。本文将详细介绍如何使用Python遍历DataFrame，并提供代码示例。
## 1. 导入必要的库
在使用pandas之前，
原创
2024-07-19 13:44:21
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## Python的df要定义吗？
作为一名经验丰富的开发者，我很愿意教会刚入行的小白如何实现"Python的df要定义吗"这个问题。在本篇文章中，我将向你展示整个过程的流程，并提供每一步所需的代码和解释。希望这篇文章能够帮助你理解如何定义和使用df。
### 整个过程的流程
为了更好地理解整个过程，我将使用表格来展示步骤，并在后续的解释中逐步展开每一步的内容。
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-09-15 06:26:08
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重载方法的重载（overload）是指一个类有多个同名的方法，但他们的入参不相同：1. 入参个数2. 入参类型3. 入参类型的顺序实际调用时，根据调用方法的参数列表不同来决定使用哪个方法，这是多态的一种体现。public class Test
即然要讲区别的话，那就先看看他们的概念叭。先来看看indexpython index（）方法检测字符串中是否包含字符串str,如果指定beg(开始)和end(结束)范围，则检查是否包含在指定的范围内。如果包含字符串则返回开始的索引值，否则抛出异常。接下来是findpython find()方法检测字符串中是否包含字符串str,如果指定beg(开始)和end(结束)范围，则检查是否包含在指定范围内，
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2023-11-25 11:18:37
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目录一、基础语法1.Print（）函数 2.变量的定义和使用3.整数类型 4.浮点类型5.布尔类型6.字符串类型7.数据类型转换8.注释9.input()函数10.算术运算符11.赋值运算符12.比较运算符13.布尔运算符14.逻辑运算符15.运算符的优先级16.对象的布尔值二、结构1.分支结构2.range函数创建列表3.for-in循环4.找水仙花数5.else语句6.嵌套
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2023-10-08 08:56:04
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pandas是基于numpy构建的，使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧，学会了分分钟通关变大神！1. read_csv每个人都知道这个命令。但如果你要读取很大的数据，尝试添加这个参数：nrows = 5，以便在实际加载整个表之前仅读取表的一小部分。然后你可以通过选择错误的分隔符来避免错误（它不一定总是以逗号分隔）。（或者，你可以在li
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2023-11-16 23:26:52
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## Python中如何求DataFrame的长度
在数据分析中，Python的Pandas库是一个功能强大且广泛使用的工具。Pandas提供了丰富的功能来处理和分析数据，而其中一个重要的功能就是获取DataFrame的长度。本文将详细讨论如何在Pandas中计算DataFrame的长度，提供示例代码，并探讨其在数据分析中的实际应用。
### 1. 什么是DataFrame？
DataFra
原创
2024-09-23 07:12:19
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### 项目方案：将数据框转换为字典并进行分析
#### 1. 项目简介
本项目旨在通过Python将数据框(DataFrame)转换为字典(Dictionary)，并利用字典进行数据分析和可视化展示。通过这种方式，可以更方便地操作和分析大量数据，并将结果以更直观的方式呈现出来。
#### 2. 实现步骤
##### 2.1 数据准备
首先，我们需要准备一份数据框(DataFrame)作为输入
原创
2024-03-25 07:18:27
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# Python如何对DataFrame求EMA
在金融数据分析中，指数移动平均（Exponential Moving Average，简称EMA）是一种常用的技术指标，用于平滑时间序列数据。在Python中，可以使用`pandas`库对DataFrame进行EMA计算。
## EMA的计算公式
EMA的计算公式如下：
```
EMA(today) = (1 - alpha) * EMA(
原创
2023-12-06 18:04:55
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在做推荐系统或者纯自然语言处理的过程中，都会接触到大量的非结构化数据。这些数据格式不统一、质量层次不齐，因此，在文本数据处理过程中一直都是一项非常耗费精力的工作。除了要对文本数据进行预处理之外，文本数据的表示、向量分析、数据可视化都是一项非常麻烦的工作。在此之前，首先需要利用pandas等Python库去读取文本数据，然后加上复杂的中间处理逻辑，才能完成一整套文本数据的处理流程。而今天要介绍的这个
