NumPy库简介NumPy库使用Python进行科学计算，尤其是数据分析时，所用到的一个基础库。它是大量Python数学和科学计算包的基础，比如我们后面会讲到的pandas库就用到了NumPy。pandas库专门用于数据分析，充分借鉴了Python标准库NumPy的相关概念。而Python标准库所提供的内置工具对数据分析方面的大多数计算来说都过于简单而不够用。为了更好地理解和使用Python所有的
pandas的拼接分为两种： 级联：pd.concat, pd.append 合并：pd.merge, pd.join 一.回顾numpy.concatenate 生成1个6*3的矩阵，一个2*3的矩阵，对其分别进行两个维度上的级联 二. concat pandas使用pd.concat函数，与np
转载
2019-03-05 10:53:00
282阅读
2评论
文章目录1. join:默认情况下他是把行索引相同的数据合并到一起2. merge:按照指定的列把数据按照一定的方式合并到一起2.1内连接2.2 外
原创
2022-12-28 15:28:48
431阅读
python作为一种具有相对简单语法的高级解释语言，即使对于那些没有编程经验的人来说，Python也是简单易操作的。强大的Python库让你事半功倍。在处理文本信息时，通常我们需要从word、PDF文档中提取出信息，而PDF是最重要和最广泛使用的用来呈现和交换文件的数字媒体之一，。PDF包含有用的信息，链接和按钮，表单域，音频，视频和业务逻辑。python库很好地集成并提供处理非结构化数据源。运用
转载
2023-09-14 08:16:12
305阅读
描述Python join() 方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。语法join()方法语法：str.join(sequence)参数sequence -- 要连接的元素序列。返回值返回通过指定字符连接序列中元素后生成的新字符串。实例以下实例展示了join()的使用方法：#!/usr/bin/pythonstr = "-";seq = ("a", "b", "c"); # 字
转载
2024-08-05 17:19:58
9阅读
一般情况下服务器是没有图形界面的，那么在无图形界面的情况下对python进行debug呢这里提了三种办法这三者大体的原理和用法差不多，不过用ipdb的时候set_trace()这个函数可以直接用，下面我们以pdb为例子演示一下使用PDB的方式有两种:1. 单步执行代码,通过命令 python -m pdb xxx.py 启动脚本，进入单步执行模式 pdb命令行： &
转载
2023-11-27 00:21:03
148阅读
尝试为场加入PD控制在之前的模拟中，需要最小化一个能量函数H。这样做的原因是，由理想约束的特性（约束反力垂直于虚位移），对于不含体积蒙皮的情况，可以推出对于表面点，有J^T * Σfs = 0对于内部
转载
2015-03-28 20:02:00
139阅读
目录? 前言? 安装使用安装pandas文件中导入? 数据导入1、读取excel2、读取数据库（sqlite数据库）3、读取CSV格式数据4、读取pickle二进制格式数据? 数据导出1、Numpy数据导出2、JSON格式导出3、数据存储在SQL数据库4、导出CSV格式数据5、保存pickle二进制格式数据? Dataframe 常用函数? Dataframe 设置? 列操作1、选择2、添加3、
转载
2023-11-06 18:09:06
189阅读
背景数据的合并与关联是数据处理过程中经常遇到的问题，在SQL、HQL中大家可能都有用到 join、uion all 等 ，在 Pandas 中也有同样的功能，来满足数据处理需求，个人感觉Pandas 处理数据还是非常方便，数据处理效率比较高，能满足不同的业务需求本篇文章主要介绍 Pandas 中的数据拼接与关联数据拼接---pd.concatconcat 是pandas级的函数，用来拼接或合并数据
转载
2024-01-26 09:35:24
183阅读
流畅的 Python pd
在处理大数据时，数据的持续可用性和可靠性至关重要。因此，我整理了一套备份和恢复策略。以下是我的思路，涵盖了备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和案例分析。
首先，我制定了备份策略，并在图表中展示了备份的时间安排、任务依赖和周期计划。
```mermaid
gantt
title 备份计划
dateFormat YYYY-MM-DD
树梅派应用20：树莓派GPIO入门08-使用74HC595芯片驱动数码管（一） 前面几篇我们学习了如何利用一片或多片级联的74HC595芯片来驱动显示数码管的方法。最开始我们提出的两个问题：占用IO口过多做动态扫描时占用CPU资源太多导致显示不稳定 第一个问题已经利用级联的74HC595解决了。（不管驱动几只数码管，只用3个IO即可） 但第二个问题依然存在，树莓派仍然需要不停地访问IO口进行动态扫
# Python中的pandas使用方法
## 导言
在Python中，pandas是一个非常常用的数据处理库，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。对于刚入行的小白来说，学习如何使用pandas可能会有些困惑，因此在本文中，我将详细介绍使用pandas的步骤和每一步需要做的事情。
## 步骤概览
首先，让我们来看一下使用pandas的整个流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-09-10 07:30:13
342阅读
在Python中，`pd` 通常指的是 `pandas`，一个用于数据分析和操作的流行库。处理与 `pd` 相关的问题时，我们必须考虑到 différentes方面，例如数据的备份和恢复策略，特别是在面临潜在的灾难场景时。
### 备份策略
在实施任何数据备份策略之前，首先需要理解不同存储介质的特点。在这里，我们可以简单比较本地硬盘、云存储和外部硬盘的优缺点。
| 存储介质 | 优
文章目录1、PDB2、PySnooper 参考：https://mp.weixin.qq.com/s/ziUIyYPpAjq-g_CgQ_kFcQ 1、PDBpdb是Python中的一个内置模块，启用pdb后可以对代码进行断点设置和跟踪调试。为了演示方便，我们准备一个样例程序pdb_test.py： 之后在终端中输入python -m pdb pdb_test.py命令，进入pdb的调试模式：
转载
2023-11-30 15:53:49
64阅读
Python自带的pdb库，发现用pdb来调试程序还是很方便的，当然了，什么远程调试，多线程之类，pdb是搞不定的。 用pdb调试有多种方式可选： 1. 命令行启动目标程序，加上-m参数，这样调用myscript.py的话断点就是程序的执行第一行之前 python -m pdb myscript.py 2. 在Python交互环境中启用调试 >>> import pdb
>
转载
2023-11-01 12:09:41
257阅读
# Python实现SQL JOIN的效果
在数据库中，JOIN操作是一种常用的数据查询技术，它允许我们在多个表中根据某些条件联合查询数据。在Python中，我们可以使用pandas库来实现类似于SQL的JOIN操作。pandas是一个功能强大的数据分析库，可以帮助我们处理和分析数据，包括数据的合并和连接。
## 为什么需要JOIN操作
在实际的数据分析和处理过程中，我们经常需要从多个数据源
原创
2024-03-22 03:27:35
145阅读
Pandas介绍： pandas是一个强大的Python数据分析的工具包，是基于NumPy构建的。Pandas的主要功能： 1)具备对其功能的数据结构DataFrame、Series 2)集成时间序列功能 3)提供丰富的数学运算和操作 4)灵活处理缺失数据python里面安装、引入方式： 安装方法：pip install pandas 引用方法：import pandas a
转载
2024-09-12 07:36:49
111阅读
函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。定义一个函数你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则：函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号 ()。任何传入参数和自
转载
2024-09-23 00:29:23
39阅读
机器学习之Python常用函数及模块整理1. map函数2. apply函数3. applymap函数4. groupby函数5. agg函数6. lambda函数7. rank函数8. pandas set_option函数: 数据框展示设置9. eval和ast.literal_val：字符串解析10. python中日期函数10.1 strftime函数: datetime类--->
转载
2023-11-30 22:26:32
23阅读
# Python 实现 Cross Join
在数据库和数据处理的上下文中，“交叉连接”（Cross Join）是一种组合方式，它将两个数据集的每一行与另一个数据集的每一行相结合。也就是说，如果数据集A有m行，数据集B有n行，交叉连接将产生一个具有m * n行的新数据集。交叉连接在数据分析和数据科学中是一个非常有用的工具，它可以用于生成所有可能的组合。
在 Python 中，Pandas 库是
