写了几天程序，深刻地感受到python语言中（特指numpy、pandas）对于数据强大的索引能力。特此总结一下：
看似简单的索引，有的人不以为然，我们这里采用精准的数字索引，很容易排查错误。若索引是经过计算出的一个变量，就千万要小心了，否则失之毫厘差之千里。
官方文档：https://whoosh.readthedocs.io/en/stable/ pypi：https://pypi.python.org/pypi/Whoosh/#downloads
Pandas是作为Python数据分析著名的工具包，提供了多种数据选取的方法，方便实用。本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法。
** 最近一直在探索着如何用python实现像百度那样的关键词检索功能。说起关键词检索，我们会不由自主地联想到正则表达式。正则表达式是所有检索的基础，python中有个re类，是专门用于正则匹配。然而，光光是正则表达式是不能很好实现检索功能的。
在第二章中，我们详细介绍了在 NumPy 数组中访问，设置和修改值的方法和工具。这些包括索引（例如，arr[2,1]），切片（例如，arr[:, 1:5]），掩码（例如，arr[arr > 0] ），花式索引（例如，arr[0, [1, 5]]）及其组合（例如，arr[:, [1, 5]]）。
今天这篇跟大家分享我的R VS Pyhton学习笔记系列5——数据索引与切片。 我之前分享过的所有学习笔记都不是从完全零基础开始的，因为没有包含任何的数据结构与变量类型等知识点。 因为一直觉得一门编程语言的对象解释，特别是数据结构与变量类型，作为语言的核心底层概念，看似简单，实则贯穿着整门语言的核心思想精髓，所以一直不敢随便乱讲，害怕误人子弟。还是建议每一个初学者（无论是R语言还是Python,都应该用一门权威的入门书好好学习其中最为基础的数据结构、变量类型以及基础语法函数）。 今天我要分享的内容涉及到R语
numpy数组的索引遵循python中x[obj]模式，也就是通过下标来索引对应位置的元素。在numpy数组索引中，以下问题需要主要： 1）对于单个元素索引，索引从0开始，也就是x[0]是第一个元素，x[n-1]对应第n个元素，最后一个元素为x[d-1],d为该维度的大小。 2）对于多个元素索引，索引也是从0开始，但是不包含最后一个索引值对应的元素，属于前闭后开区间索引，x[2,5]表示x的第3，4，5三个元素。 3）对于多个维度索引，维度之间用，（逗号隔开），例如X[1:3,4:6] 。 4）支持切片索引。 5）支持布尔值索引。 6）支持负数索引，-a代表d-a位置，d为该维度大小，例如-1代表最后一个元素的索引。 7）支持空位置，例如 x[:3]代表3前面所有的元素，但是不包括3 x[2：]表示2后面所有元素，并包含2。
最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名的列，且该列也用不到，一般是索引列被换掉后导致的，有强迫症的看着难受，这时候dataframe.drop([columns,])是没法处理的，怎么办呢，
df = pd.DataFrame(data, index=['one', 'two','three'])
最近看到一篇介绍聚类算法的文章（来自海豚数据科学实验室），总结了10种聚类算法及Python实现
分享一篇关于聚类的文章：10种聚类算法和Python代码。文末提供jupyter notebook的完整代码获取方式。
来源：海豚数据科学实验室 转自：数据分析1480 今天给大家分享一篇关于聚类的文章，10种聚类介绍和Python代码。 聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。 完成本教程后，你将知道： 聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。 对于所有数据集，有
来源：海豚数据科学实验室本文约7000字，建议阅读14分钟本文将介绍一篇关于聚类的文章，10种聚类介绍和Python代码。 聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。 完成本教程后，你将知道： 聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。 对于所有数据集，
聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。
前面我们介绍了Numpy的索引和选择操作，Pandas也具有类似的操作，这节我们将介绍Pandas对象的索引和选择操作。
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导读：在数据分析当中，Python用到最多的第三方库就是Numpy。本文内容是「大数据DT」内容合伙人王皓阅读学习《Python 3智能数据分析快速入门》过后的思考和补充，结合这本书一起学习，效果更佳。
在我看来，对于Numpy以及Matplotlib，Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy（会在接下来的帖子中提及）当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库，但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。
成功爬取到我们所需要的数据以后，接下来应该做的是对资料进行清理和转换， 很多人遇到这种情况最自然地反应就是“写个脚本”，当然这也算是一个很好的解决方法，但是，python中还有一些第三方库，像Numpy,Pandas等，不仅可以快速简单地清理数据，还可以让非编程的人员轻松地看见和使用你的数据。接下来就让我们一起学习使用Pandas!
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。
这是「进击的Coder」的第 695 篇技术分享 来源：恋习 Python “ 阅读本文大概需要 8 分钟。 ” 本文将简单介绍 Python 中的一个轻量级搜索工具 Whoosh，并给出相应的使用示例代码。 Whoosh 简介 Whoosh 由 Matt Chaput 创建，它一开始是一个为 Houdini 3D 动画软件包的在线文档提供简单、快速的搜索服务工具，之后便慢慢成为一个成熟的搜索解决工具并已开源。 Whoosh 纯由 Python 编写而成，是一个灵活的，方便的，轻量级的搜索引擎工具
本文将简单介绍Python中的一个轻量级搜索工具Whoosh，并给出相应的使用示例代码。
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使用NumPy可以高效地执行子矩阵运算，从而提高代码的性能。NumPy数组支持切片操作，这使得可以非常高效地提取子矩阵。通过合理使用切片，可以避免不必要的复制，并且能够直接对子矩阵进行操作，而无需遍历整个数组。具体在使用中有啥问题可以看看下面得解决方案。
两个中括号的写法本质是分成了两步，第一步先根据第一个中括号中的下标提取对应的行，返回值为一个一维数组，第二步对第一步提取出的一维数组进行访问，因为产生了临时数组，效率会低一些。
Pandas是面板数据（Panel Data）的简写。它是Python最强大的数据分析和探索工具，因金融数据分析工具而开发，支持类似SQL的数据增删改查，支持时间序列分析，灵活处理缺失数据。 pandas的数据结构 Series Series是一维标记数组，可以存储任意数据类型，如整型、字符串、浮点型和Python对象等，轴标一般指索引。Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。 Series、Numpy中的一维Array、Python基本数据结构List区别：List中的元素可以是不
平时遇到的死锁，绝大多数情况下，都可以根据当时的场景进行重现，然后具体分析解决，下文这个死锁几次尝试测试模拟，均没有成功重现 在尝试用profile跟踪加锁顺序之后，大概可以推断到当时死锁发生的原因，但是仍有无法重现，为了避免不必要的麻烦，这里用测试表的方式，尽可能还原尝试的场景，来做进一步的分析。 死锁发生的场景如下（暂不论表设计合不合理，索引合不合理，sql语句写法合不合理，分析死锁是主要目的，解决死锁是另外一回事）
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如果你在使用 Pandas（Python Data Analysis Library） 的话，下面介绍的对你一定会有帮助的。 首先我们先介绍一些简单的概念 DataFrame：行列数据，类似 Excel 的 sheet，或关系型数据库的表 series：单列数据 axis：0：行，1：列 shape：DataFrame的行列数，（行数，列数） 1. 加载 CSV Read_csv 方法有很多参数，有效的利用这些参数可以减轻数据预处理的工作。谁都不愿意做数据清洗，那么我们就在加载数据的时候做一些简
在上一篇博客中，我们已经仔细讲解了iloc和loc，只是简单了提到了ix。这是因为相比于前2者，ix更复杂，也更让人迷惑。
Python pandas库提供了几种选择和过滤数据的方法，如loc、iloc、[]括号操作符、query、isin、between等等
loc——通过行标签索引行数据 iloc——通过行号索引行数据 ix——通过行标签或者行号索引行数据（基于loc和iloc 的混合）
第一部分会对零零散散进行了两个多月的用户画像评测做个简要回顾和总结，第二部分会对测试中用到的python大数据处理神器pandas做个整体介绍。
今天和大家介绍一个非常厉害的数据处理的工具，Pandas。Python中比较有名的数据处理的库除了Pandas，还有Numpy，Matplotlib。这三个在平时学习的时候的会经常遇到，而且每一个功能都非常强大。对于这类库的学习，开始的时候，总是遇到某个问题的时候，就会去找度娘，所以有必要总结一下，方便自己也方便大家。恩，废话不多说，下面开始。 Pandas主要包括两种数据结构，一个是Series，一个是DataFrame。可以理解为多个Series组合在一起就构成了DataFrame。下面我分别介绍一下，
参考链接： Python中的numpy.apply_along_axis 转：http://blog.csdn.net/lsjseu/article/details/20359201?utm_sour
1：pandas依赖处理Excel的xlrd模块，所以我们需要提前安装这个，安装命令是：pip install xlrd 2:安装pandas模块还需要一定的编码环境，所以我们自己在安装的时候，确保你的电脑有这些环境：Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web，如果大家没有这些软件~可以咨询我们的辅导员索要相关安装工具。 3:步骤1和2 准备好了之后，我们就可以开始安装pandas了，安装命令是：pip install pandas
在阅读这个教程之前，你多少需要知道点python。如果你想重新回忆下，请看看Python Tutorial.
针对 Series 的重新索引操作 重新索引指的是根据index参数重新进行排序。如果传入的索引值在数据里不存在，则不会报错，而是添加缺失值的新行。不想用缺失值，可以用 fill_value 参数指定填充值。
在本节中，我们将讨论使数据分析成为当今快速发展的技术环境中日益重要的工作领域的趋势。
NumPy 比一般的 Python 序列提供更多的索引方式。除了之前看到的用整数和切片的索引外，数组可以由整数数组索引、布尔索引及花式索引。
全局索引 ============ CREATE INDEX month_ix ON sales(sales_month) 本地索引 ============ CREATE INDEX loc_dept_ix ON dept(deptno) LOCAL; 全局分区索引 ============ CREATE INDEX month_ix ON sales(sales_month) GLOBAL PARTITION BY RANGE(sales_month) (PARTITION pm1
即使0在索引列表中出现2次，第0个元素只会增加一次。这是因为Python要求“a + = 1”等同于“a = a + 1”
https://www.cnblogs.com/liulinghua90/p/9935642.html
【磐创AI 导读】：查看关于本专栏历史文章，请点击文末[阅读全文]。查看本章历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。
NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes)，轴的个数叫做秩(rank)。
转自 http://blog.chinaunix.net/uid-21633169-id-4408596.html
在Pandas的早期版本中，ix 是一个方便的索引器，允许用户通过标签和整数位置来索引DataFrame的行和列。然而，随着Pandas版本的更新，为了简化API和提高代码的可读性，ix 索引器在Pandas 0.20.0版本中被弃用，并在后续版本中完全移除。因此，如果你尝试在较新版本的Pandas中使用 ix，你将会遇到一个 AttributeError。
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