简单的查询其实根本不能满足实际开发的需求 需求可能是让你查一下2018年的销售额啊，2019年温度超过30℃的天数啊等等的 这些需求都是有异曲同工的，就是带条件的查询 这里我们先自己设计一个表格，并将其读取出来 import pandas as pd df = pd.read_excel('test ...
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2020-07-25 23:28:49
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有的时候，表格自带的数据根本没有办法满足我们，我们经常会新加一列数据或者对原有的数据进行修改 还是接着上篇文章的数据进行操作 直接赋值 我想算一下每一天的温差 df.loc[:, 'wencha'] = df['wendu_max'] - df['wendu_min'] wendu_min wend ...
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2020-07-25 23:18:06
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#时间戳格式改为YYYY-mm-DD hh:MM:ss df['pdate']=pd.to_datetime(df['Timestamp'],unit='s') #从日期中快速取出月份 df_group=df.groupby([df["pdate"].dt.month,"Rating"])["Use ...
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2020-07-23 23:15:48
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Task2 数据读取与数据分析 一、数据读取 1 import pandas as pd 2 train_df = pd.read_csv('./train_set.csv', sep='\t') 首先对read_csv的函数有个清晰的认识，具体的参数的情况如下： filepath_or_buffe ...
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2020-07-23 16:48:28
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##Task2 数据读取与数据分析 ####1.学习目标 学习使用Pandas读取赛题数据 分析赛题数据的分布规律 ####2.数据读取 代码示例： import pandas as pd file_dir = "nlp_data_list" train_df = pd.read_csv("./{} ...
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2020-07-23 01:45:01
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replace() 既可以替换某列，也可以替换某行，还可以全表替换 df.replace() 或者 df[col]replace() #参数如下： df.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=Fal ...
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2020-07-22 20:36:06
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Pandas的Merge相当于sql的join，将不同的表关联在一个表 #读取电影数据,sep为分割符 df_ratings=pd.read_csv(r'...\datas\movielens-1m\ratings.dat',sep='',engine='python',names='UserIDM ...
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2020-07-21 23:22:47
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按数值、列表、区间、条件、函数五种方法。 Pandas查询数据的几种方法 1.df.loc(),根据行、列的标签值查询（推荐使用） 2.df.iloc（）,根据行、列的数值查询（不推荐使用） 3.df.where()方法 4.df.query（）方法 重点 Pandas使用df.loc查询数据的方法 ...
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2020-07-20 22:43:13
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直接赋值、apply、assign、分条件赋值 仍旧以天气数据为案例 第一步：清洗数据 df.loc[:,'bWendu']=df['bWendu].str.replace('C','').astype('int32') 上图包含了直接赋值方法 第二、apply方法 df['wendu_type'] ...
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2020-07-20 22:29:31
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Linux 磁盘管理 Linux磁盘管理好坏直接关系到整个系统的性能问题。 Linux磁盘管理常用三个命令为df、du和fdisk。 df：列出文件系统的整体磁盘使用量 du：检查磁盘空间使用量 fdisk：用于磁盘分区 df df命令参数功能：检查文件系统的磁盘空间占用情况。可以利用该命令来获取硬 ...
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2020-07-18 21:50:58
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