本博客旨在帮助学生自己巩固所学，若能帮得上他人也是荣幸之至 首先以下是借鉴过的几个github库，非常感谢： https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action https://github.com/keefecn/python_practice_of_data_analysis_and_mining https:/
1.pandas的数据结构 1).Series(序列):一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series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。 2).Time- Series:以时间为索引的Series。 3).DataFrame:二维的表
文章目录前言一、基本运算二、运算符1.比较运算符2.三目运算符3.位运算符三、赋值运算四、逻辑运算五、成员运算六、身份运算总结前言 Hello，各位小伙伴大家好，我是紫水晶的微光。本篇文章介绍Python的数据运算，我会在其中穿插与c/c++/JavaScript的对比。快来跟我一起学习吧！一、基本运算+
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2023-08-21 16:49:49
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Pandas 数据帧是数据科学家分析数据时使用最多的工具。其主要功能是放置数据并进行数据分析，但我们可以为数据框的展示样式进行优化，一方面可以让数据更加美观，另一方面突出主题。让我们以如下数据集为例，来一步一步的讲解吧！import pandas as pdimport seaborn as snsplanets = pd.read_csv('seaborn-data-master/planets
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2023-11-04 22:21:13
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第一步：导入本地的目标数据集 使用pandas库中的read_excel()函数导入的数据格式会默认为dataframe(数据框)，可以直接使用数据框支持的所有方法。观察数据可以发现，数据后三列为数值型，但是各个数值的度量单位是不同的，housesize一般以平方米为单位，rental一般以元为单位，houseage一般以年为单位。第二步：截取出需要进行标准化处理的列 第三
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2023-09-06 15:52:40
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import numpy as np
x = np.random.randint(1,60,[30,1])
y = np.zeros(20)
k = 3#1选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心；
def initcen(x,k):
return x[:k]#2对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（
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2023-06-26 10:36:17
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一开始的目的是学习十大挖掘算法（机器学习算法）,并用编码实现一遍，但越往后学习，越往后实现编码，越发现自己的编码水平低下，学习能力低。这一个k-means算法用Python实现竟用了三天时间，可见编码水平之低，而且在编码的过程中看了别人的编码，才发现自己对numpy认识和运用的不足，在自己的代码中有很多可以优化的地方，比如求均值的地方可以用mean直接对数组求均值，再比如去最小值的下标，我用的是a
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2024-06-25 22:43:57
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在做数学建模比赛中遇到的一个小问题。已知一个大量离散的数据的excel表，为了简化计算，我们需要将同列项相加。如下图所示（注意，这里的数据量多达2万行，肯定不能手工计算）因此，我们利用python的panda对数据进行分组合并相加，代码如下。import pandas as pd
# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('Tu.xlsx', sheet_name='Shee
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2023-07-08 13:28:01
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Day 1： Python两大特征和四大基本语法Python的两大基本特征：Python 是一门动态的、强类型语言。什么是动态语言？要了解什么是动态语言，要首先了解“类型检查”。类型检查是验证类型约束的过程，编译器或解释器通常在编译阶段或运行阶段做类型检查。类型检查就是查看“变量”和它们的”类型”，然后判断表达式是否合理。例如，不能拿一个 string 类型变量除以浮点数变量。如果类型检查发生在程
## Python 计算行均值
### 1. 介绍
在数据分析和科学计算中，经常需要计算数据集中各行（或列）的平均值。Python作为一种强大的编程语言，拥有丰富的数据处理和分析库，提供了多种方法来计算行均值。
本文将介绍如何使用Python计算行均值，并给出具体的代码示例。同时，还会使用`matplotlib`库绘制饼状图展示计算结果。
### 2. 简单平均值
要计算行均值，首先需要
原创
2023-09-15 06:41:47
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# Python分组计算均值
在数据分析和统计中，我们经常需要对数据进行分组计算。分组计算的一个常见任务是计算每个组的均值。Python提供了多种方法来实现这一目标，本文将介绍其中的几种常用方法，并给出代码示例。
## 1. 使用pandas库
pandas是Python中一个强大的数据分析库，它提供了丰富的数据处理和分析工具。我们可以使用pandas库中的`groupby`方法来实现分组计
原创
2023-08-16 17:41:12
479阅读
from __future__ import print_function
# 均值计算
data = [3.53, 3.47, 3.51, 3.72, 3.43]
average = float(sum(data))/len(data)
print(average)
#方差计算
total = 0
for value in data:
total += (value - avera
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2023-06-20 10:18:43
248阅读
# Python数据框分组求均值会对所有数值
在数据分析中，我们经常需要对数据进行分组并计算各组的统计量，比如平均值、中位数等。Python中有许多强大的工具可以帮助我们实现这一目的，其中pandas库是一个非常实用的工具，它提供了丰富的数据分析功能，包括数据框的分组操作。
当我们使用pandas对数据框进行分组操作时，有时会遇到一个问题：对于非数值型数据，pandas会自动忽略这些列，只对数
原创
2024-05-19 05:19:51
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创建dataframe。df = pd.DataFrame()遍历pandas每一行。for index,row in df.iterrows():
print(index,type(row),row['code'],row['name'])
#对于每一行，通过列名访问对应的元素
print("-----")pandas 按行遍历Dataframeloc,iloc的使用。
# Python计算数据中非nan的均值
## 引言
欢迎来到本篇教程，本文将教会你如何使用Python计算数据中非NaN（Not a Number）的均值。在日常的数据处理中，我们经常会遇到数据中存在缺失值的情况，而NaN就是代表缺失值的一种表示方式。计算数据中非NaN的均值是一个常见的操作，本文将通过一个简单的步骤来实现这个功能。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整体的流程。下面的
原创
2024-01-06 06:21:50
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# Python计算nc数据平均值
## 简介
在科学计算领域，nc（NetCDF）文件是一种常见的数据格式，它可以存储多维数组和一些相关的元数据。本文将教你如何使用Python计算nc数据的平均值。
## 流程概述
下面是整个计算过程的流程图：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 打开nc文件 |
| 3 | 读取nc数据 |
|
原创
2023-12-15 05:42:56
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基本统计分析：描述性统计分析，用来概括失误整体状况以及事物间联系，以便发现其内在的规律的统计分析方法
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2023-05-31 21:35:05
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1 均值均值表示信号中直流分量的大小，用E(x)表示。对于高斯白噪声信号而言，它的均值为0，所以它只有交流分量。2 均值的平方均值的平方，用{E(x)}^2表示，它表示的是信号中直流分量的功率。3 均方值均方值表示信号平方后的均值，用E(x^2)表示。均方值表示信号的平均功率。信号的平均功率 = 信号交流分量功率信号直流分量功率例如：x、y、z 3项求均方值。均方值=（x的平方 y的平方 z的平方
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2023-06-20 20:40:35
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# Python计算单波段栅格数据均值的指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够向你介绍如何用Python计算单波段栅格数据的均值。为了帮助你更好地理解这个过程，我将为你提供一个详细的步骤指南，代码示例，以及必要的图表说明。
## 流程概述
我们可以将整个过程分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2
# 如何实现python数据框分组求均值
## 流程概述
为了实现对数据框中的数值型变量进行分组求均值，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 1 | 导入pandas库 |
| 2 | 读取数据为数据框 |
| 3 | 按照需要对数据框进行分组 |
| 4 | 对分组后的数据框进行求均值操作 |
## 详细步骤与代码
### 步骤1：导入pa
原创
2024-05-13 04:11:55
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