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
1、什么是Pandas 当大家谈论到数据分析时，提及最多的语言就是Python和SQL，而Python之所以适合做数据分析，就是因为他有很多强大的第三方库来协助，pandas就是其中之一，它是基于Numpy构建的，正因pandas的出现，让Python语言也成为使用最广泛而且强大的数据分析环境之一。如果说没有pandas的出现，目前的金融数据分析领域还应该是R语言的天下。 2、Pand
import pandas as pd //起个别名Series索引在pandas当中我们最常用的数据结构有两个，一个是Series，另外一个是DataFrame。其中series是一维数据结构，可以简单理解成一维数组或者是一维向量。而DataFrame自然就是二维数据结构了，可以理解成表或者是二维数组。Series当中存储的数据主要有两个，一个是一组数据构成的数组，另外一个是这组数据的索引或者是
转载
2024-03-27 10:05:54
239阅读
1. Python frozenset() 函数frozenset() 返回一个冻结的集合，冻结后集合不能再添加或删除任何元素。frozenset() 函数语法：class frozenset([iterable]) iterable – 可迭代的对象，比如列表、字典、元组等等 返回新的 frozenset 对象，如果不提供任何参数，默认会生成空集合。示例：>>> a = f
取出list里的值String a ;
for(int i=0;i<list.size();i++)
{
System.out.println(list.get(i));
} 这样就可以取出list的值 黑色头发 http://heisetoufa.iteye.com如果发现本文有误，欢迎批评指正
原创
2023-04-27 16:08:47
441阅读
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
转载
2024-04-10 17:10:49
52阅读
JQuery是一个非常流行的JavaScript库，可以简化开发人员在网页中操作HTML元素和处理事件的工作。在JQuery中，可以使用`.map()`方法来遍历一个数组或对象，并将每个元素或属性的返回值组成一个新的数组。
如果要取出一个map（映射）里的值，可以使用JQuery的`.each()`方法或`.map()`方法来实现。下面我将分别介绍这两种方法的用法和示例代码。
## 使用`.e
原创
2023-08-14 14:00:50
317阅读
# 在Java中提取List中的重复值
提取List中的重复值是许多Java开发者在处理数据时常遇到的问题。重复值可能源于各种原因，比如数据源的不一致性，或者在数据处理过程中出现的冗余问题。本文将详细阐述如何在Java中有效识别并提取List中的重复值，配合代码示例和流程图，帮助读者更好地理解。
## 处理步骤
我们需要进行以下步骤来找到重复值：
1. 创建一个List并填入数据。
2.
原创
2024-08-13 06:21:18
129阅读
写在前面：大家好！我是Kindombo。很久之前，我就想写一系列关于Python数据分析的文章，一方面，当今我们已进入大数据时代，对数据的把控并参透其背后的规律对企业，国家都有着巨大的价值。而随着时代的转型，传统企业的主要业务也将从业务需求逐渐转向数据驱动业务，我坚信，未来必将是大数据的时代！而作为如今的我们，掌握数据分析这项技能更将成为个人的核心竞争力之一。哈哈，说了这么多废话，我还是好好说我准
# 如何取出Series的索引
在Python中，Series是pandas库中的一种数据结构，类似于一维数组。每个Series对象都有一个索引，用于标识每个数据点的位置。有时候我们需要获取Series的索引，以便进一步分析或处理数据。本文将介绍如何通过代码取出Series的索引。
## 创建一个Series对象
首先，让我们创建一个简单的Series对象作为示例。我们将使用pandas库来
原创
2024-06-01 07:00:41
171阅读
# 循环多次取出 List 里的值
在我们学习 Python 的过程中，经常会遇到需要从列表（List）中取出值并进行处理的情况。今天，我将带领你走过这个过程，教你如何循环多次取出 List 里的值。本文将分为几个步骤来解释，并附上所需要的代码示例及详细注释。
## 流程概述
下面是一张表格，展示了整个流程的步骤和目的。
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-06 13:23:02
77阅读
原创 虎哥们 Python 知识大全 阅读本文需要4分钟字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。 主要存储具有映射关系的数据 字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下所示：d = {key1 : value1, key2 : value2 }键必须是唯一的，但值则不必。值可以取任何数
转载
2024-08-06 18:53:41
116阅读
作者：chen_h 简介Pandas 是一个功能强大的工具包，为 Python 编程语言提供数据分析工具和结构。pandas 提供的最重要的一个特性是 Series。在本文中，我们从初学者的角度介绍 Series 类。这意味着你无序了解有关 pandas 或者数据分析的任何信息即可从本教程理解 Series。什么是 Series？Series 类似于 Python 中的列表或者数组。它表示一系列的
转载
2024-04-07 13:35:51
118阅读
# 在Python中提取特定数位的值
提取特定数位的值是数据处理中的常见问题，尤其是在处理金融数据、用户输入或任何其他需要按位解析数字的应用场景时。例如，我们可能需要提取一组用户输入的身份证号码的特定位数以进行验证，或者从某个编码格式中提取必要的信息。这篇文章将通过一个实际问题来解释如何在Python中提取特定数位的值。
## 实际问题
假设我们有一组用户身份证号码，我们需要提取其中的出生年
原创
2024-08-31 09:11:55
75阅读
在使用pandas框架的DataFrame的过程中，如果需要处理一些字符串的特性，例如判断某列是否包含一些关键字，某列的字符长度是否小于3等等这种需求，如果掌握str列内置的方法，处理起来会方便很多。 下面我们来详细了解一下，Series类的str自带的方法有哪些。 1、cat()&
转载
2024-05-07 13:49:07
596阅读
1.创建一个空列表，命名为names,往里面添加old_driver,rain,jack,shanshan,peiqi,black_girl 元素names=[]
names.append('old_driver')
names.append('rain')
names.append('jack')
names.append('shanshan')
names.append('peiqi')
na
转载
2023-08-24 16:33:40
116阅读
pandas库常用函数Pandas库围绕Series类型和DataFrame类型这两种数据结构，提供了一种高效便捷的数据处理方式。Series类型介绍Series类型是一组数据及与之相关的数据索引组成 自动索引： a = pd.Series([9, 8, 7, 6]) 构造一个Series对象a 自定义索引： a = pd.Series([9, 8, 7, 6], index = [‘a’, ‘b
转载
2024-08-14 12:18:59
70阅读
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
# 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`
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
转载
2024-10-03 12:52:28
109阅读
