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北风忆夕
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2019年2月1日
用python给图片添加半透明水印
摘要: 效果图:
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posted @ 2019-02-01 14:58 北风忆夕
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2018年12月17日
pandas知识点(处理缺失数据)
摘要: pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组中的缺失数据: In [14]: string_data = Series(['aardvark','artichoke',np.nan,'avocado']) In [15]: string_data Out[15]: 0 aardvark 1 ar
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posted @ 2018-12-17 14:18 北风忆夕
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2018年12月12日
pandas知识点(汇总和计算描述统计)
摘要: 调用DataFrame的sum方法会返还一个含有列的Series: In [5]: df = DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index=["a","b","c","d"],columns=["one",
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posted @ 2018-12-12 10:15 北风忆夕
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2018年11月27日
pandas知识点(基本功能)
摘要: 1.重新索引 如果reindex会根据新索引重新排序,不存在的则引入缺省: In [3]: obj = Series([4.5,7.2,-5.3,3.6], index=["d","b","a","c"]) In [4]: obj Out[4]: d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 d
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posted @ 2018-11-27 09:22 北风忆夕
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2018年11月22日
pandas知识点(数据结构)
摘要: 1.Series 生成一维数组,左边索引,右边值: In [3]: obj = Series([1,2,3,4,5]) In [4]: obj Out[4]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64 In [5]: obj.values Out[5]: array([1,
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posted @ 2018-11-22 13:49 北风忆夕
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2018年11月12日
Numpy知识点
摘要: 最近在学习python数据分析的书籍《利用python进行数据分析》,以下是第四章总结的一些知识点 1.ndarray ndarray是一个N维数组对象。 创建ndarray: In [5]: data = [[1,2,3],[4,5,6]] In [6]: arr = numpy.array(da
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posted @ 2018-11-12 16:28 北风忆夕
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2018年11月7日
Federated引擎
摘要: Federated就像他的名字所说“联盟”,其作用就是把两个不同区域的数据库联系起来,以至可以访问在远程数据库的表中的数据,而不是本地的表。 1.进入mysql命令行,查看是否已安装Federated引擎(Support未NO则未安装)。 2.安装Federated 3.sudo gedit /et
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posted @ 2018-11-07 09:36 北风忆夕
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2018年10月15日
python实现导出excel表(前端+后端)
摘要: 之前在做项目管理系统的时候需要实现将数据导出到excel表的功能,搜索之后发现了python的xlwt模块可以很好的实现这项功能。 首先是导入xlwt模块: 将处理好的数据写入excel并且传给前端 在前端我发现如果是通过a标签的href来请求对应的API接口,可以直接下载到excel文件,但是如果
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posted @ 2018-10-15 10:33 北风忆夕
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