摘要：
效果图： 阅读全文
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 阅读全文
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", 阅读全文
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 阅读全文
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, 阅读全文
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 阅读全文
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 阅读全文
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 阅读全文