1. series结构Series 结构，也称 Series 序列，是 Pandas 常用的数据结构之一，它是一种类似于一维数组的结构，由一组数据值（value）和一组标签组成，其中标签与数据值之间是一一对应的关系。Series 可以保存任何数据类型，比如整数、字符串、浮点数、Python 对象等，它的标签默认为整数，从 0 开始依次递增。1.1 创建Series对象Pandas 使用 Serie
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2024-05-11 15:24:09
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pandas 中的核心对象是 Series 和 DataFrame，这一节主要介绍如何创建这两种对象。import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt1.SeriesSeries 是 pandas 中暴露给我们使用的基本对象，它是由相同元素类型构成的一维数据结构，同时具有列表和字典的属性（字典的属性由索引赋
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2024-03-26 06:52:54
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关于ECharts常用修改样式的统计关于统计图我们经常使用主要是折线图、柱状图、饼状图这三种。 先开始 肯定是建立一个空的统计图var dom = document.getElementById(“id”);
var myChart = echarts.init(dom);
option = null;
option = {
xAxis: {
type: 'category
1. Series相当于数组numpy.array类似s1=pd.Series([1,2,4,6,7,2])
s2=pd.Series([4,3,1,57,8],index=['a','b','c','d','e'])
print s2
obj1=s2.values
# print obj1
obj2=s2.index
# print obj2
# print s2[s2>4]
# prin
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2024-03-19 09:53:02
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【问题一】 str对象方法和df/Series对象方法有什么区别？str.replace针对的是object类型或string类型，默认是以正则表达式为操作，目前暂时不支持DataFrame上使用 .replace针对的是任意类型的序列或数据框，如果要以正则表达式替换，需要设置regex=True，该方法通过字典可支持多列替换【问题二】 给出一列string类型，如何判断单元格是否是数值型数据？无
2.4 Series 操作Pandas 主要提供的数据结构为：Series：一维数组，与 Numpy 中的一维数组 (array) 类似，二者与 Python 基本的数据结构列表 (List) 也很相近，其区别是：List 和 Series 中的元素可以是不同的数据类型，而 Array 中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。Time - Series：以时间为索引的
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2024-07-07 22:09:15
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方法总结PEP8编码规范 ctrl+alt+L python代码块处理：通过缩进来区分代码块（缩进通常是一个TAB键，即四个空格）获取数据类型 type()str = 'str'
print(type(str)) <class 'str'>获取数据长度 len()str = 'str'
print(len(str)) 3数据类型转化 
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2024-09-20 09:55:02
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ataZoom的使用方法功能： 1、有inslide和slide两种dataZoom，也分X,Y轴 两种dataZoom的使用 dataZoom:[
{
type:"slider",//slider表示有滑动块的，
show:true,
xAxisIndex:[0],//表示x轴折叠
start:1,//数据窗口范围的起始百分比,表示1%
end:35//数据窗
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2024-09-27 02:24:56
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为了控制和管理软件配置项，必须对每个配置项单独命名，然后用面向对象的方法进行组织。可以进行标识的对象有两种类型：基本对象和聚合对象。基本对象是软件工程师在分析、设计、编码或测试过程中所创建的“信息单元”。例如，一个基本对象可以是需求规格说明的一节、设计模型的一个部件、一个构件的源代码或用于测试代码的一组测试用例。聚合对象是基本对象和其他聚合对象的集合。在概念上，可将其视为一个已命名的(已标识的)指
个人笔记与总结。
首先我们必须知道数组的概念：数组是有序的对象集合，一般情况下，一个数组的对象都是相同类型的。数组当中也存在可变数组和不可变数组。 1. 不可变数组 （NSArray） 可变数组 NSMutable 是不可变数组的子类，下面我们先了解一下 NSArray 的用法： 下面通过一个程序例子，来看下它们的具体用法：
pandas 中的核心对象是 Series 和 DataFrame，这一节主要介绍如何创建这两种对象。import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt1.SeriesSeries 是 pandas 中暴露给我们使用的基本对象，它是由相同元素类型构成的一维数据结构，同时具有列表和字典的属性（字典的属性由索引赋
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2024-06-18 18:42:25
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pandas中的series和dataframe数据类型的基本用法。 一、SeriesPandas的核心是三大数据结构：Series、DataFrame和Index。绝大多数操作都是围绕这三种结构进行的。Series是一个一维的数组对象，它包含一个值序列和一个对应的索引序列。 Numpy的一维数组通过隐式定义的整数索引获取元素值，而Series用一种显式定义
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2024-03-25 15:16:51
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# Python Series类型转换
在Python中，Series是一种类似于一维数组的数据结构，它是pandas库中的一部分。Series可以存储任意类型的数据，并且可以进行各种数据操作和转换。本文将介绍如何进行Series类型的转换，并给出相应的代码示例。
## 什么是Series类型？
在开始之前，我们先来了解一下什么是Series类型。Series是一种带有标签的一维数组，它可以
原创
2024-01-26 16:12:11
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列表概念列表又称：list是处理一组有序项目的数据结构，即你可以在一个列表中存储一个序列的项目。List（列表） 是 Python 中使用最频繁的数据类型。列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。列表用 “ [ ] " 标识。是python最通用的复合数据类型，它支持字符，数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套）。列表中的值得分割，也可以用到变量[头下标:尾下标]，又称切片
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2024-07-15 07:34:33
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数据转换：给定一个已有的“数据集”（dataset）和一个“转换方法”（transform），echarts 能生成一个新的“数据集”并使用这个新的“数据集”绘制图表。outData = f(inputData) f 是转换方法，例如：filter、sort、regression、boxplot、cluster、aggregate(todo) 等数据转换基础使用var option = {
d
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2024-10-17 17:23:58
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在日常开发中，我们会定义多种不同的Javabean，比如DTO（Data Transfer Object：数据传输对象），DO（Data Object：数据库映射对象，与数据库一一映射），VO（View Object：显示层对象，通常是 Web 向模板渲染引擎层传输的对象）等等这些对象。在这些对象与对象之间转换通常是调对象的set和get方法进行复制，这种转换通常也是很无聊的操作，如果有一个专门的
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2024-06-12 07:55:09
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1.什么是EChartsECharts，缩写Enterprise Charts，商业级数据图表，是百度商业前端数据可视化团队EFE的一个开源的纯的图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9 /10/11，chrome，firefox，Safari等），底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度
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2024-08-19 01:53:26
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Apache ECharts图表类型以及示例代码ECharts的图表类型是由每个系列通过 type 决定的：ECharts的图表类型有：柱状/条形图，折线/面积图，饼图，南丁格尔图，散点（气泡）图，带有涟漪特效动画的散点（气泡），雷达图，树型图，旭日图，箱形图，K线图，热力图，地图，平行坐标系的系列，线图，关系图，桑基图，漏斗图，仪表盘，象形柱图，主题河流，自定义系列；series: [{
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2024-04-21 08:17:38
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文章目录Pandas两种数据结构SeriesSeries转DataframeDataFrame调试设置：显示所有列DataFrame基本操作1. DataFrame索引2. Dataframe删除列3. df.replace() 替换维度内的内容4. 时间戳处理pd.to_datetime || datetime5. pd.get_dummies()独热向量/哑变量处理6. csv操作7. 超大
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2024-05-10 10:19:52
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文章目录一、Series的创建由ndarray创建Series由python字典创建Series由常量创建Series二、Series的取值三、Series的属性四、Series的方法1、loc与iloc方法2、tolist()方法3、items()方法4、keys()方法5、min()和max()方法6、to_numpy()方法7、get()方法8、rename()方法9、sort_value
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2024-06-09 09:21:43
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