Bonne_chance

摘要： #### python画折线图 为了刻画自变量和因变量的关系，通常将二者可视化出来。折线图是比较好的方法。主要的关键点是将x轴和y轴坐标搞出来 代码： ``` import matplotlib.pyplot as plt x = [] y1 = [] y2 = [] y3 = [] y4 = [] 阅读全文

摘要： ### Python的参数 Python的参数包含三种，默认参数、可变参数、关键字参数 #### 默认参数 默认参数允许你在调用函数时省略参数或者更新参数，在省略参数时，为你提供一个默认值 示例1： ``` def eat(food="baozi"): return "Eat, " + food + 阅读全文

摘要： ### 创建空的dataframe #### 方式1 `dataframe_empty = pd.DataFrame()` 结果显示： ``` Empty DataFrame Columns: [] Index: [] ``` #### 方式2--增加列名 `dataframe_empty = pd 阅读全文

摘要： #### dataframe删除特定条件的行 ##### 单条件删除行 ``` import pandas as pd a = ['Mary', 'Sellina','Zaca', 'mike', 'golla'] b = [26, 28, 27, 30, 40] data = {'name': a 阅读全文

摘要： #### 将dataframe两列转为字典 ``` import pandas as pd a = ['Mary','Sellina','Zaca'] b = [26,28,27] data = {'name':a,'age':b} df = pd.DataFrame(data) ``` 将两列转为 阅读全文

摘要： #### 魏晋南北朝400年历史的王朝更替  阅读全文

摘要： #### `Dataframe`随机选行 （1）`dataframe`实例： ``` city_data = {'city': ['beijing', 'shanghai', 'xining', 'dalian', 'xian', 'chongqing'], 'location': ['north' 阅读全文

摘要： #### Dataframe筛选多行 在实际数据筛选的时候，有时候需要选择多行，例如，有一个列表数据，需要在Dataframe里筛选，某列中在列表数据中的行。 在这种情况下可以使用`isin`语法。具体如下： ``` obj_df = df[df['obj_col'].isin(obj_list)] 阅读全文

摘要： #### 1. 冒泡排序法 就是数组中相邻两个数进行比较，小的不动，大的后移。  ``` # include int 阅读全文

摘要： ### 取字典中最大最小值对应的键 ``` # 取最大值对应的键 tmp_dict = {"a": 1, "b": 3, "c": 9, "d": 13} max_key = max(tmp_dict, key=lambda x: tmp_dict[x]) print(f"max key: {max 阅读全文