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7.1 Pandas 原文：Pandas 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 致谢：这个笔记摘自 Wes McKinney 的著作 《Python 数据分析》（Python for Data Analysis） 序列（Series）数据帧（DataFrame）重索引删除条目索引，选择和 阅读全文
posted @ 2019-01-13 21:49
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9.11 结构化数据：NumPy 的结构化数组 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 虽然我们的数据通常可以通过同构数组来很好地表示，但有时并非如此。 本节演示了 NumPy 结构化 阅读全文
posted @ 2019-01-05 14:18
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9.9 花式索引 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 在前面的章节中，我们看到了如何使用简单的索引（例如，arr [0]），切片（例如，arr [：5]）和布尔掩码来访问和修改数组 阅读全文
posted @ 2019-01-05 14:16
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9.8 比较，掩码和布尔逻辑 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节介绍如何使用布尔掩码，来检查和操作 NumPy 数组中的值。当你想要根据某些标准，提取，修改，计算或以其他方式 阅读全文
posted @ 2019-01-05 14:15
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9.7 数组上的计算：广播 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 我们在上一节中看到，NumPy 的通用函数如何用于向量化操作，从而消除缓慢的 Python 循环。向量化操作的另一种 阅读全文
posted @ 2019-01-05 14:14
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9.6 聚合：最小、最大和之间的任何东西 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 通常，当面对大量数据时，第一步是计算相关数据的汇总统计信息。也许最常见的汇总统计数据是均值和标准差，它 阅读全文
posted @ 2019-01-05 14:13
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9.5 NumPy 数组上的计算：通用函数 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 到目前为止，我们一直在讨论 NumPy 的一些基本要点；在接下来的几节中，我们将深入探讨 NumPy 阅读全文
posted @ 2019-01-05 14:12
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十九、数据整理（下） 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 连接和合并数据帧 # 导入模块 import pandas as pd from IPython.display import display from IPython.display import 阅读全文
posted @ 2019-01-01 22:05
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十九、数据整理（上） 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 在 Pandas 中通过分组应用函数 import pandas as pd # 创建示例数据帧 data = {'Platoon': ['A','A','A','A','A','A','B','B 阅读全文
posted @ 2019-01-01 17:17
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作者：王蘑菇 看到这么多人黑生物，我觉得不能再沉默了。很多人把自己个人的无能嫁祸给了生物，实在是生物的悲哀，也是时代的悲哀。 评论一个事物，我们要先了解这个事物。生物，本就是属于未来的伟大学科。关于现在，生物根本不放在眼里。很早以前我们就知道，21世纪是生物的世纪。现在我们知道，22世纪是生物的世纪 阅读全文
posted @ 2018-12-31 16:44
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