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正则表达式的使用正则表达式的基础符号在python中使用正则findallsearch“.*”和“.*?”的区别正则表达式（Regular Expression）是一段字符串，它可以表示一段有规律的信息。Python自带一个正则表达式模块，通过这个模块可以查找、提取、替换一段有规律的信息。在程序开发中，要让计算机程序从一大段文本中找到需要的内容，就可以
Python长宽表的转换使用melt将宽表转换成长表使用pivot_tbale将长表转换成宽表先创建一组数据data=pd.DataFrame({"Name":["苹果","谷歌","脸书","亚马逊","腾讯"],
Pandas的基本使用pandas的常用数据类型Series：一维，带标签的数组Series的创建方法Series常用的属性DataFrame：二维，Series容器DataFrame的创建方法DataFrame的常用属性和Series相同数据的获取和保存os包的简单使用读取csv文件读取excel文件保存成文件数据选择选择行或列使用条件查询数据的增删和修改删除插入修改数据库数据读取和保存需要导入的包pandas的常用数据类型Series：一维，带标签的数组由一组数据以及一组与之对应的数据标签即索引
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python--->关于Numpy的应用读取文件实现转置的三种方式numpy值的修改数组的拼接读取文件# 分隔符为 ‘，’，第一行不读，数据类型为intt1 = np.loadtxt('resource/data',delimiter=',',skiprows=1,dtype='int')#下面是转置t2 = np.loadtxt('resource/data',delimiter=',',skiprows=1,dtype='int',unpack=True)实现转置的三种方式t =
Numpy的基本使用方法numpy属性和创建方法Numpy基本运算和常用方法Numpy的索引和数据的选择Numpy的合并、分割与复制Numpy数组元素的添加和删除Numpy删除和去重Numpy字符串相关的处理Numpy数学函数Numpy统计函数按轴进行获取最大值最小值 a = np.array([[3,7,5],[8,4,3],[2,4,9]]) aNumpy的IO操作numpy属性和创建方法# 导入numpy模块# 一般采用np简写import numpy as np # 定义一个二维数组
Pandas时间序列练习题数据样式查看每一列的数据类型将Date这个列转换为datetime类型将Date设置为索引有重复的日期吗？将index设置为升序找到每个月的最后一个交易日(business day)数据集中最早的日期和最晚的日期相差多少天？在数据中一共有多少个月？数据样式查看每一列的数据类型apple.dtypes将Date这个列转换为datetime类型apple["Date"] = pd.to_datetime(apple["Date"])将Date设置为索引apple
python的一些基本使用python的数据类型列表元组和集合字典控制语句之条件语句和循环python的数据类型# 为a赋值,并且查看他的数据类型a = 5type(a)# 为b赋值,并且查看他的数据类型b = 3.4type(b)# 常量Πnp.pi# 自然底数np.e# 类型转化，将整数型转换成浮点型float(a)# 整除4//3# 余数6%2# 无穷值print("正无穷",float('inf'))print("负无穷",flo
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