一、数据合并 数据合并主要包括两种操作： 轴向连接（concatenation）：pd.concat()可以沿一个轴将多个DataFrame对象连接在一起，形成一个新的DataFrame对象 融合（merging）：pd.merge()方法可以根据一个或多个键将不同的DataFrame中的行连接在一 ...
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2021-07-02 16:38:21
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from pandas import DataFrame,Series import pandas as pd import numpy as np ages = [20, 22, 25, 27, 21, 23, 37, 31, 61, 45, 41, 32] bins = [18,25,35,60 ...
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2021-07-02 15:25:42
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面向过程编程 初学者编程时多半采用直接耦合的方式编程，即在类中直接new一个对象，或者将代码逻辑大段的写在一个方法里，有点儿类似于面向过程。 问题出现 这样虽然可以满足当下的需求，但是一旦需求变化，比如： 场景一：覆盖 PD提了新的需求，这时需要增加一个新的逻辑替代原有逻辑，则需要手动覆盖大段原代码 ...
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2021-06-25 17:17:14
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1.简单图形 数据： 代码： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt catering = r'C:\Users\xxx\Desktop\data\课题.xls' df = pd.read_excel(catering) plt.rcP ...
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2021-06-24 18:08:55
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20个常用的函数方法 1.读取数据 marketing = pd.read_csv("DirectMarketing.csv") groceries = pd.read_csv("Groceries_dataset.csv") df = pd.read_csv("Churn_Modelling.cs ...
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2021-06-21 20:39:48
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1-1,结构化数据建模流程范例 一，准备数据 titanic数据集的目标是根据乘客信息预测他们在Titanic号撞击冰山沉没后能否生存。 结构化数据一般会使用Pandas中的DataFrame进行预处理。 import numpy as np import pandas as pd import m ...
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2021-06-13 09:38:59
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#encoding=utf-8 import pandas as pd import os import csv def concat_csv(filename,dirpath): with open(filename,'w') as f: cw=csv.writer(f) cw.writerow( ...
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2021-06-09 15:30:20
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test_data = pd.read_csv('news_data.csv', encoding='utf8',header=None) test_data.columns=['id','content'] print(test_data) 主要就是header=None 以及columns ...
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2021-06-08 22:50:08
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1. 使用 drop_duplicates 去重 1.1 初始化数据 df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Tom', 'Tony', 'Jack', 'Jack', np.nan], 'stu_age': [16, 16, 15, np.nan, 21]}) stu_n ...
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2021-06-06 19:31:16
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Python3 pandas DataFrame 基本功能讲解 import pandas as pd 导入库 df = pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) 创建一个DataFrame 代 ...
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2021-06-06 18:58:17
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