随笔分类 - 数据分析
摘要:原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/59767914
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摘要:相关文章: 1、https://blog.csdn.net/qq_41035283/article/details/127821222 2、docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ 相关结论: 1、基础索引->view,高级索引->copy 2、判断view与copy的
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摘要:https://zhuanlan.zhihu.com/p/350334110 https://zhuanlan.zhihu.com/p/59543716
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摘要:https://zhuanlan.zhihu.com/p/261455420 https://www.zhihu.com/question/36677396
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摘要:1、Numba 0.44 中文文档:https://www.kancloud.cn/apachecn/numba-doc-zh 2、Github:https://github.com/apachecn/numba-doc-zh 1和2内容相容,网址不同而已!
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摘要:一、pandas常用函数 df.sort_values()——按行列数据排序df.sort_index()——按行列标签排序df.duplicated()——判断重复数据df.drop_duplicates()——去重df.reset_index()——重新设置索引df.set_index()——把
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摘要:Notes If passing an existing ExcelWriter object, then the sheet will be added to the existing workbook. This can be used to save different DataFrames
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摘要:对于我们宽客相对重要一些,在本地实现回测和交易的宽客,需要自己清洗数据。 而证券行情数据是时间序列数据,和时间索引又分不开,下面这篇文章,帮助我们更好的使用pandas处理和日期时间相关的数据。 该文引自:http://www.mamicode.com/info-detail-1822406.htm
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摘要:1、pandas简介 Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据
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摘要:1、numpy.genfromtxt读取txt文件 输出为: <class 'numpy.ndarray'>[['Year' 'WHO region' 'Country' 'Beverage Types' 'Display Value'] ['1986' 'Western Pacific' 'Vie
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