随笔分类 - python学习笔记
python
摘要：1.登录163 https://blog.csdn.net/weixin_44342166/article/details/99635635 2.自动登录网站（较全） https://blog.csdn.net/qiudechao1/article/details/89234582 3.web_dr
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摘要：1._init_() https://www.cnblogs.com/wobujiaonaoxin/articles/11163800.html 2.类的@statismethod 和 @classmethod
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摘要：学习链接： 一：https://www.jianshu.com/p/820cb5300fc1 二：https://www.jianshu.com/p/5e5b368eea53 三：https://www.jianshu.com/p/fe22393024d2 1.os.path.join()函数 ht
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摘要：1.dataframe操作 https://zhuanlan.zhihu.com/p/144699799 2.使用read_table
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摘要：1.np.linalg.lstsq 详见： https://vimsky.com/examples/usage/python-numpy.linalg.lstsq.html 2.OLS，最小二乘回归 https://blog.csdn.net/kk185800961/article/details/
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摘要：1.导入要画图文件示例： #获取路径方式一：输入 #place=input('请输入路径') #place1=input('请输入要选择的sheet') #pic_data=pd.read_excel(place, # sheet_name=place1) #获取路径方式二：直接写入 #pic_da
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摘要：将dataframe的列转化为时间序列#https://www.cnblogs.com/bolgbjg/p/14013300.html#datetime.now()获取现在的时间，now.year,获取现在的年份，其他以此类推 #timedelta()表示两个datetime之间的时间差,默认单位是
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摘要：假设df是dataframe,'key1'位其中一列 df.groupby('key1').mean() pivot_table函数 详见链接：https://www.cnblogs.com/Yanjy-OnlyOne/p/11195621.html
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摘要：1.merge()函数 #若未指定在哪一列上进行连接，则自动将重叠列名作为连接的键,指定键，用on='' # print(pd.merge(df1,df2,on='key'))#innerjoin,交集 # print(pd.merge(df1,df2,how='outer'))#联合了左连接和右连
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摘要：1。常用函数： re.group() import re a = "123abc456" print re.search( "([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)" ,a).group( 0 ) #123abc456,返回整体 print re.search( "([0-9]*)([a-
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摘要：1.基本的读取与写入frame=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(100)})path='/Users/youshiqi/lianghaiming/Desktop/examples/mydata9.hdf5' store=pd.HDFStore(path)# sto
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摘要：1.json.loads()加载json文件为python对象 obj='''{"name":"wes", "places_lived":["united states","german","spain"], "pet":"a", "siblings":[{"name":"scott","age":
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摘要：1.read_csv 2.csv.reader()参数 3.csv.writer 用法 #定义dialect class my_dialect(csv.Dialect): lineterminator='\n' delimiter='|' quotechar='"' quoting=csv.QUOT
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摘要：zip:https://www.runoob.com/python3/python3-func-zip.html sys.stout: https://www.cnblogs.com/keye/p/7859181.html 3.dt.year 标准时间中选取年，月日类似 4.value_counts
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摘要：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49515215 各类分布函数在python中的用法https://blog.csdn.net/lucien_zong/article/details/50041341认识beta函数
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摘要：pandas提供了⼀些⽤于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。表6-1对它们进⾏了总结，其中read_csv和read_table可能会是你今后⽤得最多的。 1.read_csv 1. In [9]: df = pd.read_csv('examples/ex1.csv') In [10
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摘要：DataFrame索引选项 2.在算数方法中填充值 ser=DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),columns=list('abc')) ser1=DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=list('abcd'))
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摘要：1. 纯python In [247]: import random .....: position = 0 .....: walk = [position] .....: steps = 1000 .....: for i in range(steps): .....: step = 1 if r
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