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一、基本命令1.1 关机和重启关机 shutdown -h now 立刻关机 shutdown -h 5 5分钟后关机 poweroff 立刻关机重启 shutdown -r now 立刻重启 shutdown -r 5 5分钟后重启 reboot 立刻重启 1.2 帮助命令--help命令 shu 阅读全文
posted @ 2021-12-05 19:36
菩提浪子
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Windows系统编程Python是一门强大的脚本语言，它可以把其他语言编写的程序粘合在一起，可以很容易地调用外部程序，以及调用其他语言编写的动态链接库中的代码，甚至可以将Python程序打包为.exe可执行程序以便在没有安装Python的Windows系统中运行。 1. 注册表编程对于Window 阅读全文
posted @ 2021-12-05 14:43
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我们知道，使用 SQL 语句能够完成对 table 的增删改查操作，Pandas 同样也可以实现 SQL 语句的基本功能。本节主要讲解 Pandas 如何执行 SQL 操作。首先加载一个某连锁咖啡厅地址分布的数据集，通过该数据集对本节内容进行讲解。 import pandas as pd url = 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:48
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索引（index）是 Pandas 的重要工具，通过索引可以从 DataFame 中选择特定的行数和列数，这种选择数据的方式称为“子集选择”。在 Pandas 中，索引值也被称为标签（label），它在 Jupyter 笔记本中以粗体字进行显示。索引可以加快数据访问的速度，它就好比数据的书签，通过它 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:47
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Excel 是由微软公司开发的办公软件之一，它在日常工作中得到了广泛的应用。在数据量较少的情况下，Excel 对于数据的处理、分析、可视化有其独特的优势，因此可以显著提升您的工作效率。但是，当数据量非常大时，Excel 的劣势就暴露出来了，比如，操作重复、数据分析难等问题。Pandas 提供了操作 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:45
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当使用 Pandas 做数据分析的时，需要读取事先准备好的数据集，这是做数据分析的第一步。Panda 提供了多种读取数据的方法： read_csv() 用于读取文本文件 read_json() 用于读取 json 文件 read_sql_query() 读取 sql 语句的， 本节将对上述方法做详细 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:44
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Pandas 在数据分析、数据可视化方面有着较为广泛的应用，Pandas 对 Matplotlib 绘图软件包的基础上单独封装了一个plot()接口，通过调用该接口可以实现常用的绘图操作。本节我们深入讲解一下 Pandas 的绘图操作。Pandas 之所以能够实现了数据可视化，主要利用了 Matpl 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:42
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通常情况下，数据集中会存在许多同一类别的信息，比如相同国家、相同行政编码、相同性别等，当这些相同类别的数据多次出现时，就会给数据处理增添许多麻烦，导致数据集变得臃肿，不能直观、清晰地展示数据。 针对上述问题，Pandas 提供了分类对象（Categorical Object），该对象能够实现有序排列 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:41
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随机抽样，是统计学中常用的一种方法，它可以帮助我们从大量的数据中快速地构建出一组数据分析模型。在 Pandas 中，如果想要对数据集进行随机抽样，需要使用 sample() 函数。sample() 函数的语法格式如下： DataFrame.sample(n=None, frac=None, repl 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:40
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顾名思义，时间序列（time series），就是由时间构成的序列，它指的是在一定时间内按照时间顺序测量的某个变量的取值序列，比如一天内的温度会随时间而发生变化，或者股票的价格会随着时间不断的波动，这里用到的一系列时间，就可以看做时间序列。时间序列包含三种应用场景，分别是： 特定的时刻（timest 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:39
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Pandas 通过 concat() 函数能够轻松地将 Series 与 DataFrame 对象组合在一起，函数的语法格式如下： pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False) 参数说明如下所示： 参数名称 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:34
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Pandas 提供的 merge() 函数能够进行高效的合并操作，这与 SQL 关系型数据库的 MERGE 用法非常相似。从字面意思上不难理解，merge 翻译为“合并”，指的是将两个 DataFrame 数据表按照指定的规则进行连接，最后拼接成一个新的 DataFrame 数据表。 merge() 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:33
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在数据分析中，经常会遇到这样的情况：根据某一列（或多列）标签把数据划分为不同的组别，然后再对其进行数据分析。比如，某网站对注册用户的性别或者年龄等进行分组，从而研究出网站用户的画像（特点）。在 Pandas 中，要完成数据的分组操作，需要使用 groupby() 函数，它和 SQL 的GROUP B 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:32
菩提浪子
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在一些数据分析业务中，数据缺失是我们经常遇见的问题，缺失值会导致数据质量的下降，从而影响模型预测的准确性，这对于机器学习和数据挖掘影响尤为严重。因此妥善的处理缺失值能够使模型预测更为准确和有效。 为什么会存在缺失值？ 前面章节的示例中，我们遇到过很多 NaN 值，关于缺失值您可能会有很多疑问，数据为 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:31
菩提浪子
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在《Python Pandas窗口函数》一节，我们重点介绍了窗口函数。我们知道，窗口函数可以与聚合函数一起使用，聚合函数指的是对一组数据求总和、最大值、最小值以及平均值的操作，本节重点讲解聚合函数的应用。 应用聚合函数 首先让我们创建一个 DataFrame 对象，然后对聚合函数进行应用。 impo 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:30
菩提浪子
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为了能更好地处理数值型数据，Pandas 提供了几种窗口函数，比如移动函数（rolling）、扩展函数（expanding）和指数加权函数（ewm）。窗口函数应用场景非常多。举一个简单的例子：现在有 10 天的销售额，而您想每 3 天求一次销售总和，也就说第五天的销售额等于（第三天 + 第四天 + 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:29
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Pandas 的本质是统计学原理在计算机领域的一种应用实现，通过编程的方式达到分析、描述数据的目的。而统计函数则是统计学中用于计算和分析数据的一种工具。在数据分析的过程中，使用统计函数有助于我们理解和分析数据。本节将学习几个常见的统计函数，比如百分比函数、协方差函数、相关系数等。 百分比变化(pct 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:28
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在数据分析过程中，很多时候需要从数据表中提取出相应的数据，而这么做的前提是需要先“索引”出这一部分数据。虽然通过 Python 提供的索引操作符"[]"和属性操作符"."可以访问 Series 或者 DataFrame 中的数据，但这种方式只适应与少量的数据，为了解决这一问题，Pandas 提供了两 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:27
菩提浪子
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在用 Pandas 做数据分析的过程中，总需要打印数据分析的结果，如果数据体量较大就会存在输出内容不全（部分内容省略）或者换行错误等问题。Pandas 为了解决上述问题，允许你对数据显示格式进行设置。下面列出了五个用来设置显示格式的函数，分别是： get_option() set_option() 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:25
菩提浪子
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Pandas 提供了一系列的字符串函数，因此能够很方便地对字符串进行处理。在本节，我们使用 Series 对象对常用的字符串函数进行讲解。常用的字符串处理函数如下表所示： 函数名称函数功能和描述 lower() 将的字符串转换为小写。 upper() 将的字符串转换为大写。 len() 得出字符串的 阅读全文
posted @ 2021-12-05 13:24
菩提浪子
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