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摘要： 先是对Series来说 import numpy as np import pandas as pd # 两层索引对于Series对象来说，没有columns sum_series=pd.Series([15848,13472,12073.8,7813,7446,6444,15230,8269],i 阅读全文

摘要： 重置索引reindex() 重置索引 DataFrame.reindex(labels=None,index=None,columns=None,axis=None,method=None,copy=True,fill_value=nan,limit=None) method: 插值填充的方式，向前 阅读全文

摘要： # range()打出来的相当于是数列,arange()打出来的相当于是数组 obj_one=pd.Series(range(10,13),index=range(3)) print(obj_one) obj_two=pd.Series(range(10,15),index=range(5)) pr 阅读全文

摘要： Series Series是一个类似于一维数组的对象，它能够保存所有类型的数据。 class pandas.Series(data=None,index=None,dtype=None,name=None,copy=False,fastpath=False) name是指Series对象的名字 co 阅读全文

摘要： 数组的轴 数组的排序 import numpy as np arr = np.array([[1,2,3],[6,4,5],[3,8,9]]) print(arr) # 将数组进行排序,默认按1轴。sort()里面可以加参数，表示按什么轴进行排序 arr.sort() arr ​ ​ # 下面是输出 阅读全文

摘要： 数组运算 import numpy as np # 创建两个数组 data_0 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) data_1 = np.array([[5,6,7],[7,8,9]]) # 将两个数组进行相加 data_0 + data_1 输出结果为: array([[ 阅读全文

摘要： numpy对象的常用属性 第一种方法装好python，然后打开终端输入pip install jupyter（如果觉得速度慢可以加上镜像站 -i https://pypi.douban.com/simple/）,然后再输入pip install notebook (这里和前面一样，觉得慢就加镜像), 阅读全文

摘要： 快捷键 Typora的快捷键 ”#“+空格+标题+回车（这就是一级标题，二级标题往前面再加一个#，以此类推） “” (括号里面填路径，可以是网络图片也可以是本地图片，如果是网络图片则打开浏览器的开发者功能（fn+f12），取找图片的链接) 字体两边加 “**” 表示字体加粗 字体两边加 “*” 表示 阅读全文