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pandas入门—基本功能 138页 排序和排名 根据条件对数据集排序也是一种重要的内置运算。要对行或列索引进行排序（按字典顺序)（a,b,c,d)，可使用sort_index()方法，它将返回一个已排序的新对象： 而对于DataFrame，则可以根据任意一个轴上的索引进行排序： 数据默认是按升序排 阅读全文
posted @ 2019-12-30 11:45
JasonPeng1
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更详细的资料请看课程的课程资料哦！ 数据分析的三大类型： 探索型：简单点说就是画图 验证型 预测型 探索型：数据收集—>数据处理—>数据清理 数据处理和数据清理是通过探索型的图表来进行相互对照，可以进行多次的 探索型数据分析作用： 通过探索型数据分析可以对下一步进行验证型数据分析以及预测型数据分析起 阅读全文
posted @ 2019-12-30 11:44
JasonPeng1
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这里只选取视频中的部分，详细资料还是去Datacastle下载看吧 数据清理的一些内容： 格式转换： 比如Excel和数据库中关于时间的记录；它是字符串的格式来进行保存的，如果想对时间进行一些运算的话，就必须利用Python里的一些包。 缺失数据： 可以说是数据清理的最重要的一个问题。 那么，如何应 阅读全文
posted @ 2019-12-30 11:43
JasonPeng1
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pandas的数据结构介绍 要使用pandas,你首先要熟悉它的两个主要数据结构：Series和DataFrame。虽然它们并不能解决所有问题，但它们为大多数应用提供了一种可靠的、易于使用的基础 Series Series的字符串表现形式为：索引在左，值在右。由于我们没有为数据指定索引，于是会自动创 阅读全文
posted @ 2019-12-30 11:42
JasonPeng1
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布尔型索引 将使用numpy.random中randn函数来生成一些正态分布的随机数据 此外，还可以将布尔型数组跟切片、整数混合使用 选取这三个名字中的两个需要组合应用多个布尔条件：使用&、|、之类的布尔运算符即可 通过布尔类型索引选取数组中的元素，将总是创建数据的副本，即使返回一模一样的数组也是如 阅读全文
posted @ 2019-12-30 11:41
JasonPeng1
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NumPy的ndarray:一种多维数组对象 本章会介绍Numpy的基本用法，虽然大多数数据分析工作不需要深入理解NumPy，但是精通面向数组的编程和思维方式是成为Python科学计算牛人的一大关键步骤 创建ndarray 创建数组最简单的方法就是使用array函数。它接受一切序列型的对象（包括其他 阅读全文
posted @ 2019-12-30 11:40
JasonPeng1
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DFS递归实现： 递归的终止条件多种多样。可以用条件语句，也可以用while(),for()循环，本题中是在for()循环中。递归只是单纯的自己调用自己。在DFS中需要回溯。如何确定回溯的表达式很重要。 class Solution { public: vector<vector<int>> sub 阅读全文
posted @ 2019-12-30 11:37
JasonPeng1
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最简单的二分查找。最基层！ class Solution { public: int search(vector<int>& nums, int target) { int left=0; int right=nums.size()-1; while(left<=right){ int mid=le 阅读全文
posted @ 2019-12-30 11:36
JasonPeng1
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动态规划问题还不是很会，需要再加深 解法1： 思路：双指针。 两个方法很重要！ isalnum(char c):判断字符变量c是否为字母或数字，若是则返回非零，否则返回零。 tolower(char c):把字母字符转换成小写,非字母字符不做出处理。 class Solution { public: 阅读全文
posted @ 2019-12-30 11:34
JasonPeng1
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参考题解：https://leetcode-cn.com/problems/rotate-image/solution/xuan-zhuan-tu-xiang-by-leetcode/ 解法1： 最容易理解 JAVA版 class Solution { public void rotate(int[ 阅读全文
posted @ 2019-12-30 11:32
JasonPeng1
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