数据维度(一维用Series,二维用DataFrame) Pandas灵活的数据结构创建方式使其成为数据科学工作流中不可或缺的工具。掌握这些基础创建方法后,可以更高效地进行数据清洗、转换和分析工作。
arr=np.array([1,2,3,4,5])# 计算数组元素总和print(np.sum(arr))# 计算数组元素平均值print(np.mean(arr))# 计算数组元素的平方根print(np.sqrt(arr)) (二)Pandas 数据处理 Pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的重要工具,它提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数...
接着深入讲解 Python 基础语法,如变量类型(整数、浮点数、字符串、列表、元组、集合、字典)、运算符优先级以及控制流语句(if 语句、for 循环、while 循环)。然后强调编写规范代码的重要性,介绍 PEP8 规范及 PyLint 工具,涵盖 PEP8 的代码缩进、命名规则、代码注释等细节,以及 PyLint 的安装、使用和配置。再通过代...
pclass_rows = titanic_survival[titanic_survival["Pclass"] == this_class] #当this_class = 1时,返回的是所有一等舱的船客的信息 #this_class = 2/3时同理 pclass_fares = pclass_rows["Fare"] #再从每次取得的信息中,返回“Fare”(票价)这列的数据 fare_for_class = pclass_fares.mean() #...
Jul 12, 2023 pandas ENH: Implement pandas.read_iceberg (#61383) May 15, 2025 scripts DEPS: Clean unused dependencies (#61331) May 9, 2025 tooling/debug DEPS: Use ipython run_cell instead of run_code; remove pytest-asyncio (…
在Pandas 中,获取中位数是使用 median() 函数:同样, median() 函数也可以通过 axis 参数来按照行进行获取。 众数 众数就是出现次数最多的那个数,这里我们使用到的函数是 mode() :方差标准差 方差和标准差其实都是用来表示数据的离散程度,标准差是方差的平方根。 在Pandas 中,计算方差是使用 var() 函数,而计...
import numpy as npimport pandas as pd class PricePredictor: def __init__(self): # 模拟生成一些历史价格数据 np.random.seed(42) dates = pd.date_range(start='2023-01-01', periods=50) self.historical_prices = pd.DataFrame({'Date': dates, 'Price': np.cumsum(np.random.randn(50)) + ...
pandas numpy asyncio python是什么类型语言 python是强类型、动态类型、解释型 GIL锁 python语法糖 常用的库 因人而异,写下我自己常用的库: 标准库:re datetime copy random os.path zipfile hashlib os time logging threading json unittest venv Web框架:flask django 其他:celery redis mongoengine xlwt xlrd ...
Seaborn基于matplotlib封装了许多高级绘图函数,且能直接使用pandas的dataframe类型数据作为数据源,非常方便。(重点是更好看,优雅!) Seaborn可以通过以下函数去改变绘图风格、颜色主题及元素缩放比例等: 绘图风格:sns.set_style() 或sns.set_theme()。其中的style参数可选:whitegrid, darkgrid, dark, white, ticks。 颜...
使用工具:Python+requests+lxml+pandas+time 网站解析方式:Xpath 1)导入相关库 import requests import pandas as pd from pprint import pprint from lxml import etree import time import warnings warnings.filterwarnings("ignore") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2)关于翻页的说明 # 第一页的特点 https://se...