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2018.03.29 python-matplotlib 图表生成

'''Matplotlib -> 一个python版的matlab绘图接口，以2D为主，支持python，numpy，pandas基本数据结构，高效图标库''' #图表窗口：魔法窗口可以交互的matplotlib窗口 % matplotlib notebook s = pd.Series(np.r

python

matplotlib

图表

d3

基本数据结构

原创 2022-01-11 17:04:28 276 阅读

2018.04.02 matplotlib 图名，图例，轴标签，轴边界，轴刻度，轴刻度标签

A B 0 0.194396 0.158268 1 0.441188 0.381923 2 0.302473 0.426713 3 0.090546 0.049909 4 0.11 0.679785 5 0.414922 0.090133 6 0.456562 0.735721 7 0.94

matplotlib

图例

赋值

坐标轴

原创 2022-01-11 17:03:35 1678 阅读

2018.03.28 python-pandas groupby使用

groupby 分组统计 1.根据某些条件将数据分组 2.对每个组独立应用函数 3.将结果合并到一个数据结构中 Dataframe在行或列上分组，将一个函数应用到各个分组并产生一个新值，然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中结果: A B C D0 foo one 0.429615 -0.708

迭代

数据

2d

原创 2022-01-11 16:54:29 136 阅读

2018.03.27 pandas concat 和 combin_first使用

结果：结果：结果: one two a 1.0 NaN b 2.0 2.0 c 4.0 3.0 d NaN 4.0 one a 1 b 2 c 4 two b 2 c 3 d 4 dtype: int64 #修补 df1 = pd.DataFrame([[np.nan,3,5],[-1,6,np

python

pandas

concat

combin_first

it技术

原创 2022-01-11 16:53:18 91 阅读

2018.03.26 Python-Pandas 字符串常用方法

结果： 0 jack 1 jill 2 jease 3 feank dtype: object Index([' Column A', ' Column B'], dtype='object') ['jack ' 'jill' 'jease ' 'feank'] [' jack' 'jill' '

python

pandas

字符串

常用方法

替换字符串

原创 2022-01-11 16:53:18 133 阅读

2018.03.27 python pandas merge join 使用

结果：结果：结果: 结果: 结果：结果： A B key 0 A0 B0 k0 1 A1 B1 k1 2 A2 B2 k0 3 A3 B3 k3 C D k0 C0 D0 k1 C1 D1 A B key C D 0 A0 B0 k0 C0 D0 1 A1 B1 k1 C1 D1 2 A2 B

python

pandas

join

merge

d3

原创 2022-01-11 16:53:18 67 阅读

2018.03.29 python-pandas 数据透视pivot table / 交叉表crosstab

结果： date key values0 2017-05-01 a 2.5621571 2017-05-02 b 9.6048232 2017-05-03 c 4.7709683 2017-05-01 d 0.6548784 2017-05-02 a 8.8392815 2017-05-03 b 1

python

pandas

pivot

crosstab

数据

原创 2022-01-11 16:53:17 107 阅读

2018.03.29 python-pandas transform/apply 的使用

结果： data1 data2 key1 key20 0.845365 0.411704 a one1 0.300226 0.411719 a two2 0.476632 0.628493 b one3 0.985675 0.304024 b two4 0.418804 0.229940 a one

python

pandas

transform

apply

数据

原创 2022-01-11 16:53:17 101 阅读

2018.03.27 pandas duplicated 和 replace 使用

结果：结果：

python

pandas

duplicated

replace

it技术

原创 2022-01-11 16:53:17 92 阅读

2018.03.29 python-pandas 数据读取

#数据读取# read_table,read_csv,read_excel 结果： va1 va2 va3 va40 1 2 3 41 2 3 4 52 3 4 5 63 4 5 6 7 va2 va3 va4va1 1 2 3 42 3 4 53 4 5 64 5 6 7

pandas

excel

csv

读取数据

数据

原创 2022-01-11 16:53:16 182 阅读

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2018.03.27 python pandas merge join 使用

2018.03.29 python-pandas 数据透视pivot table / 交叉表crosstab

2018.03.29 python-pandas transform/apply 的使用

2018.03.27 pandas duplicated 和 replace 使用

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