1 创建多层索引 1）隐式构造 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组 · Series也可以创建多层索引 一般情况下，两层索引就够用了 2）显式构造 pd.MultiIndex · 使用数组 · 使用tuple · 使用product 最简单，推荐使用 2 ...
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2018-05-25 11:12:12
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处理丢失数据 有两种丢失数据： · None · np.nan(NaN) 1 None None是Python自带的，其类型为Python object。因此，None不能参与到任何计算中。 object类型的运算要比int类型的运算慢得多 计算不同数据类型求和时间 2 np.nan（NaN） np ...
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2018-05-23 17:08:15
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1.requests 获取 建立pd矩阵处理数据 pd.DataFrame()，pd.read_csv() 2.Webapi获取,如豆瓣API 3.NLTK语料库获取 5.4 数据选择 通过标签或者位置 djidf.code 或者djidf[‘code’] loc 通过标签来选择行或者列 也可以通过... ...
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2018-05-20 21:26:00
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1. 默认的pandas不能读取excel。需要安装xlrd, xlwt才能支持excel的读写 2.pandas基本数据结构是Series 和 DataFrame Series序列，类似与一维数组； Data Frame则相当于一张二维表格，类似于二维数组，它的每一列都是一个Series，每个se ...
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2018-05-20 18:16:50
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问题描述：运行下面的程序，在当前文件夹中生成饭店营业额模拟数据文件data.csv 然后完成下面的任务： 1）使用pandas读取文件data.csv中的数据，创建DataFrame对象，并删除其中所有缺失值； 2）使用matplotlib生成折线图，反应该饭店每天的营业额情况，并把图形保存为本地文 ...
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编程语言 时间：
2018-05-18 23:35:29
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frame = DataFrame(np.random.randn(4,3),columns=list('bde'),index=['Utah','Ohio','Texas','Oregon']) def f4(x): return DataFrame({'value':{'min':x.min() ...
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移动开发 时间：
2018-05-17 15:16:29
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以上是我们常用的dataframe的基础操作 具体见一下博客 https://blog.csdn.net/dabokele/article/details/52802150 SparkSQL官网 http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/scala/index.h ...
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数据库 时间：
2018-05-16 13:17:24
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https://www.scipy.org/ 1. numpy 矩阵 2. matplotlib 绘图库 3. pandas 高效的Series和DataFrame数据结构4.5 ndarry .ndim#秩 .shape#维度 .size#元素个数 切片 运算 4.6 变长字典Se... ...
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2018-05-13 00:32:07
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df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB')) df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=list('AB')) c=pd.concat([df,df2],ignore_index=Fal... ...
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2018-05-12 18:29:06
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