03 2018 档案
摘要:1、统计se中各个元素出现的次数: 这个命令就非常重要!(df没有这个命令) 另外series转dict是to_dict(),注意与数组转list的tolist()区别。 2、pct_change()函数将每个元素与其前一个元素进行比较,并计算变化百分比。 3、
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摘要:1. *args 允许将一个非键值对的可变数量的参数列表(元组)传递给一个函数。 2. **kwargs 允许将一个键值对的可变数量的参数字典传递给一个函数。 综合: 调用时
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摘要:如果想在函数内部改变函数外的变量值,用global语句完成: 在不传该变量值入函数的情况下要改变它的值: 如果不声明global将会报错未找到: 如果是将该变量传参进入函数时,则该变量不变: 注意,这仅当a为数的时候,当a为list,set,dict,等可切片的时,不用声明global也会改变。 a
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摘要:matplotlib subplots绘图时 设置总标题 :fig.suptitle(name)
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摘要:对于matplotlib.pyplot( as plt ) 先输入主体数据部分: 我们先做二维图:(取前两维) 首先容易想到plt.plot, 但这个是默认生成折线图的: 但如果我们对线条指定为o的话: 令一种做散点图的方式就是,用scatter: 从上可以看到,除了我指定了的颜色外,其他均一致!
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摘要:不管对于read_csv还是read_excel,现在都有: usecols : int or list, default None If None then parse all columns, If int then indicates last column to be parsed If l
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摘要:pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) 首先介绍一下基本的: 创建一个series: 可以更改index: 将index列命名: 转化为dataframe: 选出一
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摘要:很多情况下,我们会根据一个dataframe里面的值来查找而不是根据索引来查找。 首先我们创建一个dataframe: 如果我们要选年龄大于等于20岁的,这个好办: 或者选出所有女生(sex=0的),也好办: 也可用where,但不太方便:(一般不会这样用) 但是如果要按名字来选出,就不能这样了,得
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摘要:np.random.rand(a, b): np.random.randint(a, b, size=(c, d)): 二项分布函数 np.random.binomial(n,p,size=N),函数的返回值表示n中成功的次数,且以Cn^x*p^x*(1-p)^(n-x)的概率选择成功x次
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