目录PandasSeries序列的创建序列的读取 DataFrameDataFrame的创建 DataFrame数据的读取PanelPanel的创建 PandasPandas ( Python Data Anal...
原创
2022-07-21 12:09:15
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目录PandasSeries序列的创建序列的读取 DataFrameDataFrame的创建 DataFrame数据的读取PanelPanel的创建 PandasPandas ( Python Data Anal...
原创
2022-07-21 12:09:24
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在实习的项目中，得到宽表后的后续工作是用R语言写的，包括数据探索，数据清洗，建模
原创
2023-04-12 12:46:52
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1.打开pycharm2.输入：pip install pandas -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/3.看到successful字样就安装成功了4.检验：只要能导入就证明安装成功
原创
2023-10-05 09:33:53
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python中的% 是什么意思, 起到什么作用?today = target_dir + time.strftime('%Y%m%d') now = time.strftime('%%Y会被无世纪的年份所替代。%m会被01到12之间的一个十进制月份数替代，其他依次类推。 1.%在python的格式化输出，有转换字符的作用： (1)%c 整数转成对应的 ASCII 字元； (2)%d 整数转成十进位
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2023-08-11 15:02:56
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Python的优点是简单、易学、易读和易维护，Python取消 " ; " 做结束符，同时也取消了很多的符号。Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性，取消了" {} " ，强制使用4个空格作层级关系。1. Python内置数据类型文本类型：str数值类型：int, fl
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2023-11-29 15:59:13
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pandas对Numpy进行了封装，简化了操作。其数据结构主要是DataFrame（类似于多维数组）和Series（类似于一维数组）。一、安装pip install pandas二、引用import pandas as pd三、Series对象创建 语法：pd.Series(data=None，index=None，dtype=None)data - 可以是列表、字典、ndarray以及
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2023-06-27 11:06:36
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%Y会被无世纪的年份所替代。%m会被01到12之间的一个十进制月份数替代，其他依次类推。1.%在python的格式化输出，有转换字符的飞鲸作用：（1）%c 整数转成对应的 ASCII 字元；（2）%d 整数转成十进位；（3）%f 倍精确度数字转成浮点数；（4）%o 整数转成八进位；（5）%s 整数转成字符串；（6）%x 整数转成小写十六进位；（7）%X 整数转成大写十六进位。比如：a = 'tes
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2023-06-26 11:03:49
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寒假工作坊Python&Stata数据分析课寒假工作坊现在开始招生了，有兴趣的同学和老师可以戳进来了解课程安排1月9-10日Python爬虫&文本数据分析(模块Ⅰ）1月11-16日Stata应用能力提升与实证前沿(模块Ⅱ)地点浙江·杭州（浙江工商大学）pandas中的数据类型我们可以将pandas中的数据简单的认为只有下面这两种一维Series二维DataFrame这两种数据类型都
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2021-01-01 11:54:29
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print（）函数的使用
1.可以输出那些内容？
可以是数字、字符串、含有运算符的表达式。
2.可以将内容输出的目的地
显示器、文件
3.输出形式
换行、不换行转义字符
1.转义字符就是反斜杠+实现转义功能首字母
2.什么情况需要转义字符？
1).反斜杠：\ \
单引号：\ '
双引号：\"
2).换行：\n 回
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2023-08-15 23:36:55
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format是python2.6新增的一个格式化字符串的方法，相对于老版的%格式方法，它有很多优点。1.不需要理会数据类型的问题，在%方法中%s只能替代字符串类型2.单个参数可以多次输出，参数顺序可以不相同3.填充方式十分灵活，对齐方式十分强大4.官方推荐用的方式，%方式将会在后面的版本被淘汰format的一个例子print ('hello {0}'.format('world'))&n
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2023-05-28 16:59:00
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对于dataframe格式的数据： 1、data.value_counts()：统计数据出现的次数 2、data.query("label==0")：按指定条件查询数据 3、data.plot()：可视化dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies(data)：将某列数据用
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2020-04-05 17:51:00
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有时数据读入后并不是对整体数据进行分析，而是数据中的部分子集，例如，对于地铁乘客量可能只关心某些时间段的流量，对于商品的交易可能只需要分析某些颜色的价格变动，对于医疗诊断数据可能只对某个年龄段的人群感兴趣等。所以，该如何根据特定的条件实现数据子集的获取将是本节的主要内容。 通常，在pandas模块中实现数据框子集的获取可以使用ilo
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2023-12-19 16:43:35
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1、块级作用域 想想此时运行下面的程序会有输出吗？执行会成功吗？#块级作用域
if 1 = = 1 :
name = "lzl"
print
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2024-06-15 04:42:18
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Python的with语句用于管理资源，确保进入和退出时的自动清理，避免泄漏。上下文管理器需实现__enter__和__exit__方法，前者返回资源，
在布尔索引中，我们将根据 DataFrame 中数据的实际值而不是它们的行/列标签或整数位置来选择数
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2022-09-18 00:36:09
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Series对象的创建1.可以用python数组直接构建Series如：obj=pd.Series([4,7,-5,3]，index=['d','b','a','c'])2.使用python的字典构建Series对象，字典的键就是Series的索引如：sdata={'Ohio':35000,'Texas'
原创
2020-03-19 20:40:05
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一、函数 def 函数名():
函数封装的代码
... def是英文define缩写别的Python文件可以引入 调用定义时 和其他代码包括注释保留两个空行pycharm 调试时F8 Step Over 单步执行代码，会把函数调用看作一行代码直接执行F7 Step Into 单步执行代码，如果是函数，会进入函数内部 注释时
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2023-08-09 17:25:46
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参考：https://blog.csdn.net/qq_43403025/article/details/95027822 ...
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2021-08-19 11:12:00
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