2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值的）。...构建Series或DataFrame时，所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一个Index。 Index对象是不可修改的。...操作Series和DataFrame中的数据的基本手段 5.1 重新索引 reindex 5.2 丢弃指定轴上的项 drop 5.3 索引、选取和过滤（.ix） 5.4 算数运算和数据对齐 DataFrame...函数应用和映射 NumPy的ufuncs（元素级数组方法）也可用操作pandas对象 DataFrame中将函数应用到由各列或各行所行成的一维数组上可用apply方法。 7....)填充缺失数据 isnull 返回一个含有布尔值的对象，这些布尔值表示哪些值是缺失值/NA，该对象的类型与源类型一样 notnull isnull的否定式 10.
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集 基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算 提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法 应用于数据挖掘，数据分析 提供数据清洗功能 ---- 2.Pandas...索引对象不可变，保证了数据的安全 示例代码： # 索引对象不可变 df_obj2.index[0] = 2 运行结果： -----------------------------------------...布尔索引 示例代码： # 布尔索引 ser_bool = ser_obj > 2 print(ser_bool) print(ser_obj[ser_bool]) print(ser_obj[ser_obj...，可将其看作ndarray的索引操作 标签的切片索引是包含末尾位置的 ---- 4.Pandas的对齐运算 是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充
，语法如下： 初始条件设置，通常是计数器 while 条件(判断计数器是否达到目标次数): 条件满足时候执行的代码 ......，由于元组的数据无法修改，因此提供的方法也比较少： 序号 分类 方法 说明 实例 01 查询 tuple.index(obj) 从元组中找出某个值第一个匹配项的索引位置 program_tuple.index...，并使用空格填充宽度至长度width的新字符串 06 文本对齐 str.rjust(width) 返回一个原字符串右对齐，并使用空格填充宽度至长度width的新字符串 07 文本对齐 str.center...03 str.join(seq) 以 字符串作为分隔符，将 列表seq 中所有的元素(用字符串表示)合并为一个新的字符串 公共方法 内置函数 对于列表，元组，字典，字符串，python也提供了一些公共方法...min(item) 返回元素的最小值 字典只针对key比较 运算符 高级数据类型同样支持以下常见的运算符： 序号 运算符 描述 支持的数据类型 01 + 合并 列表，元组，字符串 02 * 重复 列表
，为我们提供强大而丰富的字符串格式化功能，为了不止步于简单调用 String.format("Hello %s", "John"); ，下面将笔记整理并记录下来。...[index$] ，位置索引从1开始计算，用于指定对索引相应的实参进行格式化并替换掉该占位符。 [标识] ，用于增强格式化能力，可同时使用多个 [标识] ，但某些标识是不能同时使用的。...b，布尔类型，只要实参为非false的布尔类型，均格式化为字符串true，否则为字符串false。...,不可以与0标识一起使用。...,不可以与0标识一起使用。
如果你已经决定把Python作为你的编程语言，那么，你脑海中的下一个问题会是：“进行数据分析有哪些Python库可用？” Python有很多库可用来进行数据分析。...NumPy不提供高级数据分析功能，但有了对NumPy数组和面向数组的计算的理解，能帮助你更有效地使用像Pandas之类的工具。 教程： 1. Scipy.org提供了Numpy库的简要说明 ?...教程： 我找不到比Scipy.org更好的教程了，它学习Scipy的最佳教程 ? 3.Pandas Pandas包含高级数据结构，以及和让数据分析变得快速、简单的工具。...它建立在NumPy之上，使以NumPy为中心的应用变得简单。 1. 带有坐标轴的数据结构，支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据没有对齐，以及处理不同来源的、采用不同索引的数据而产生的常见错误。...还有，不可错过Shane Neeley提供的教程视频，它全面介绍了Numpy, Scipy和Matplotlib ? Matplotlib Matlplotlib是Python的一个可视化模块。
比如，TI Stellaris Cortex-M3和Cortex-M4微控制器使用优先级配置寄存器的3个位，能提供8级优先级。...再比如，NXP LPC17xx Cortex-M3微控制器使用优先级配置寄存器的5个位，能提供32级优先级。...Cortex-M优先级寄存器最多有8位，如果一个微控制器只使用了其中的3位，那么这3位是以最高位对齐的，见下图： ?...CMSIS以及不同的微控制器供应商提供了可以设置某个中断优先级的库函数。一些库函数的参数使用最低位对齐，另一些库函数的参数可能使用最高位对齐，所以，使用时应该查阅库函数的应用手册进行正确设置。...寄存器来实现临界区（注：BASEPRI为优先级屏蔽寄存器，优先级数值大于或等于该寄存器的中断都会被屏蔽，优先级数值越大，逻辑优先级越低，但是为零时不屏蔽任何中断）。
，通常是计数器 while 条件(判断计数器是否达到目标次数): 条件满足时候执行的代码 ......不可变类型 可变类型 整型(int)/ 浮点型(float)/ 布尔型(bool)/ 复数型(complex)/ 字符串(str)/ 元组(tuple) 列表(list)/ 字典(dict...，以及保护列表数据，由于元组的数据无法修改，因此提供的方法也比较少： 序号 分类 方法 说明 实例 01 查询 tuple.index(obj) 从元组中找出某个值第一个匹配项的索引位置...)通常用于描述一个物体的相关信息，使用键值对存储数据，键必须唯一，由于要使用hash算法，只有不可变类型才能用作键，字典的符号是大括号{}，初始化一个字典的语法如下： human_dic = {"name...(width) 返回一个原字符串左对齐，并使用空格填充宽度至长度width的新字符串 06 文本对齐 str.rjust(width) 返回一个原字符串右对齐，并使用空格填充宽度至长度
作者：manu jeevan prakash 编译：姚佳灵，康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 如果你已经决定把Python作为你的编程语言，那么，你脑海中的下一个问题会是...NumPy不提供高级数据分析功能，但有了对NumPy数组和面向数组的计算的理解，能帮助你更有效地使用像Pandas之类的工具。 教程： 1. Scipy.org提供了Numpy库的简要说明 ?...http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/ 3 Pandas Pandas包含高级数据结构，以及和让数据分析变得快速、简单的工具。...它建立在NumPy之上，使以NumPy为中心的应用变得简单。 1. 带有坐标轴的数据结构，支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据没有对齐，以及处理不同来源的、采用不同索引的数据而产生的常见错误。...还有，不可错过Shane Neeley提供的教程视频，它全面介绍了Numpy, Scipy和Matplotlib ? https://www.youtube.com/watch?
pandas 兼具 NumPy 高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。...，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...虽然 DataFrame 是以二维结构保存数据的，但你仍然可以轻松地将其表示为更高维度的数据（层次化索引的表格型结构，这是 pandas中许多高级数据处理功能的关键要素 ） 创建 DataFrame 的办法有很多...作为 del 的例子，这里先添加一个新的布尔值的列，state 是否为 ‘Ohio’，代码示例： frame2['eastern'] = frame2.state=='Ohio' frame2 DataFrame...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给 DataFrame，pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引，代码示例： #DataFrame另一种常见的数据形式是嵌套字典
作为del的例子，先添加一个新的布尔值的列，state是否为'Ohio'： import pandas as pd data = {'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio',...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给DataFrame， Pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引： import pandas as pd pop1 = {'...---- 2.6 算术运算和数据对齐 Pandas 最重要的一个功能是，它可以对不同索引的对象进行算术运算。在将对象相加时，如果存在不同的索引对，则结果的索引就是该索引对的并集。...结果是一个Series，使用frame的列作为索引。...： 方法 描述 isin 计算一个表示“Series各值是否包含于传入的值序列中”的布尔型数组 match 计算一个数组中的各值到另一个不同值数组的整数索引；对于数据对齐和连接类型的操作十分有用 unique
一、引入Pandas进行数据处理的必要性 NumPy 通过把大量同类数据组织成 ndarray 数组对象，并引入可以支持逐元素操作和广播机制的通用函数，为数值计算提供了许多不可或缺的功能。...，也属于隐式索引——字典的键作为索引。...index：允许指定索引。如果不指定就用从0开始的整数作为隐式索引（或位置索引），指定了就是显式索引（或标签索引）；注意：索引由有序、允许重复并且不可变的数据构成！ dtype：允许指定元素类型。...print(score[score>85]) # 使用布尔数组做索引，得到的仍是Series对象 print(data[[2,0,1]]) # 使用花式索引（整数列表），得到的仍是Series对象...由于NaN是一个特殊的浮点数，因此结果对象的元素被转换为float64类型。自动对齐标签是一个非常有用的功能。
字符串是一种直接量或者说是一种标量，这意味着 Python解释器在处理字符串时是把它作为单一值并且不会包含其他 Python类型的。...字符串是不可变类型，就是说改变一个字符串的元素需要新建一个新的字符串。字符串是由独立的字符组成的，并且这些字符可以通过切片操作顺序地访问。...操作符 标准类型操作符 对象值的比较 所有的内建类型均支持比较运算，比较运算返回布尔值True或False。 布尔类型 在做比较的时候，字符串按照ASCII码的大小来进行比较。...如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。...(width) : 返回width长度的字符串，左对齐，不足的用空格补充 2 str.rjust(width) : 返回width长度的字符串，右对齐，不足的用空格补充 3 str.center(width
Web 服务器将识别您的浏览器的操作系统，并为您提供该平台的相应软件下载文件。 在浏览器中打开此 URL 时，将看到一个类似于以下内容的页面： 单击适合您平台的安装程序的链接。...使用head，tail和take访问值 通过索引标签和位置查找值 切片和常用切片模式 通过索引标签来对齐 执行布尔选择 重新索引Series 原地修改值 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例...对齐基于索引标签提供多个序列对象中相关值的自动关联。 使用标准的过程技术，可以在多个集合中节省很多容易出错的工作量匹配数据。 为了演示对齐，让我们举一个在两个Series对象中添加值的示例。...为了处理这种情况，Pandas 为我们提供了布尔选择。 布尔选择将逻辑表达式应用于Series的值，并在每个值上返回新的布尔值序列，这些布尔值表示该表达式的结果。...然后，我们检查了如何按索引查找数据，以及如何根据数据（布尔表达式）执行查询。 然后，我们结束了对如何使用重新索引来更改索引和对齐数据的研究。
Jupyter notebook，pandas DataFrame对象会以对浏览器友好的HTML表格的方式呈现。...作为del的例子，我先添加一个新的布尔值的列，state是否为'Ohio'： In [61]: frame2['eastern'] = frame2.state == 'Ohio' In [62]:...: 1.7, 2002: 3.6}} 如果嵌套字典传给DataFrame，pandas就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引： In [66]: frame3 = pd.DataFrame...结果是一个Series，使用frame的列作为索引。...方法用于计算两个Series中重叠的、非NA的、按索引对齐的值的相关系数。
) 5.python基础 1)Python的语法比较简单，采用缩进方式对齐的方式，进行执行 Python使用缩进来组织代码块，请务必遵守约定俗成的习惯，坚持使用4个空格的缩进。...在文本编辑器中，需要设置把Tab自动转换为4个空格，确保不混用Tab和空格 2)以#开头的语句是注释，注释是给人看的，可以是任意内容，解释器会忽略掉注释。...的格式表示多行内容 10.布尔值 1)布尔值和布尔代数的表示完全一致，一个布尔值只有True、False两种值，要么是True，要么是False， 2)在Python中，可以直接用True...要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。...2)要创建一个set，需要提供一个list作为输入集合： >>> s = set([1, 2, 3]) >>> s {1, 2, 3} 注意
查看更多内容请参考按位置选择，高级索引和高级分层。 .loc、.iloc，以及[]索引可以接受callable作为索引器。查看更多内容请参考按 callable 选择。...警告 当您提供与索引类型不兼容（或可转换）的切片器时，.loc是严格的。例如，在DatetimeIndex中使用整数。这将引发TypeError。...`callable`作为索引器。...如果索引器是布尔Series，则会引发错误。例如，在以下示例中，df.iloc[s.values, 1]是可以的。布尔索引器是一个数组。但df.iloc[s, 1]会引发ValueError。...## 索引对象 Index 类及其子类可以被视为实现了有序多重集。允许重复。 Index 还提供了查找、数据对齐和重新索引所需的基础设施。
df.iloc[3::4,7::-2]#.head() ⑥ 函数式索引 注意: 由于是iloc,返回值必须是由默认整数索引作为元素构成的类list的数据结构。...因为lambda函数返回值是索引, 索引通过方括号传递给s,就可以取回s的相应索引位置的元素。 s[16::-6].index 作为对比, 最普通的形式其实是这样的---这里的16是默认整数索引。...df.iloc[3:5] ③ 单列索引 使用列名标签来返回单列，之所以选择列的语法如此简单, 是因为df本质上是将多个Series作为列拼接起来的。...： 如果不加values就会索引对齐发生错误，Pandas中的索引对齐是一个重要特征，很多时候非常使用。...区间索引 此处介绍并不是说只能在单级索引中使用区间索引，只是作为一种特殊类型的索引方式，在此处先行介绍。 1.
是包含的user_id,而且这个user_id 是不可能重复的....第一步: 拿到rankingList的dom实例. 这里我们通过vue3提供ref拿到dom....scrollIntoView(alignToTop)：接受一个布尔值参数，决定元素是与滚动区的顶部还是底部对齐。...scrollIntoView(scrollIntoViewOptions)：接受一个对象作为参数，提供了更多的滚动选项。 参数 alignToTop（可选）：布尔值，控制元素滚动到顶部还是底部对齐。...block：定义垂直方向的对齐方式，可取值有 start、center、end 或 nearest。默认为 start。
一、向量化操作的概述 对于文本数据的处理(清洗)，是现实工作中的数据时不可或缺的功能，在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。...如果 False ，则返回包含字符串列表的系列/索引。 regex：布尔值，默认无。...使用带有pat 的regex=False 作为编译的正则表达式会引发错误。...sep 拆分，并作为虚拟/指标变量的 DataFrame 返回。...要禁用对齐，请在 others 中的任何系列/索引/数据帧上使用 .values。
Python 数据分析第三版》现已作为印刷版和数字版的伴侣提供。...提供了全面且有文档的 C API，因此将数据传递给用低级语言编写的外部库，以及让外部库将数据作为 NumPy 数组返回给 Python 是很简单的。...为一般数值数据处理提供了计算基础，但许多读者将希望使用 pandas 作为大多数统计或分析的基础，尤其是在表格数据上。...数据分析第三版》现已作为印刷版和数字版的伴侣提供。...，以便将其对齐到另一个不同值的数组；有助于数据对齐和连接类型操作 unique 计算 Series 中唯一值的数组，按观察顺序返回 value_counts 返回一个 Series，其唯一值作为索引，频率作为值
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