摘要：
3.7 合并数据集： Concat与Append操作将不同的数据源进行合并是数据科学中最有趣的事情之一， 这既包括将两个不同的数据集非常简单地拼接在一起， 也包括用数据库那样的连接（join） 与合并（merge） 操作处理有重叠字段的数据集。 Series 与DataFrame 都具备这类操作， 阅读全文
posted @ 2020-01-03 21:32
BobbyZhang
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摘要：
Pandas 是在NumPy 基础上建立的新程序库， 提供了一种高效的 DataFrame 数据结构。 DataFrame 本质上是一种带行标签和列标签、 支持相同类型数据和缺失值的多维数组。 Pandas 不仅为带各种标签的数据提供了便利的存储界面， 还实现了许多强大的操作， 这些操作对数据库框架 阅读全文
posted @ 2020-01-03 21:02
BobbyZhang
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摘要：
表2-2： NumPy实现的算术运算符 运算符 对应的通用函数 描述 + np.add 加法运算（即 1 + 1 = 2） - np.subtract 减法运算（即 3 - 2 = 1） - np.negative 负数运算（ 即 -2） * np.multiply 乘法运算（即 2 \* 3 = 阅读全文
posted @ 2020-01-03 20:37
BobbyZhang
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摘要：
In[12]: # 创建一个长度为10的数组， 数组的值都是0np.zeros(10, dtype=int)Out[12]: array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])In[13]: # 创建一个3×5的浮点型数组， 数组的值都是1np.ones((3, 5), dt 阅读全文
posted @ 2020-01-03 19:29
BobbyZhang
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