摘要：
代码托管中心_本地库和远程库的交互方式 1、代码托管中心是干嘛的？ 我们已经有了本地库，本地库可以帮我们进行版本控制，为什么还需要代码托管中心呢？ 它的任务是帮我们维护远程库， 下面说一下本地库和远程库的交互方式，也分为两种： （1）团队内部协作 （2）跨团队协作 2、托管中心种类 局域网环境下： 阅读全文
posted @ 2021-11-27 16:32
坤坤无敌
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摘要：
Git结构 本地结构 工作区：就是写代码的地方，写的文件都存在工作区 暂存区：打算提交的东西还没提交，作为暂时存储的区域，可以将代码提交到本地库，或者撤回工作区 本地库：存储的是真正的每个版本的信息 阅读全文
posted @ 2021-11-27 15:56
坤坤无敌
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摘要：
git安装 1、Git官网 https://git-scm.com/ 2、安装过程 点击Git Bash Here打开Git终端： 阅读全文
posted @ 2021-11-27 15:49
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摘要：
1、Git技术： 公司必备，一定要会 2、Git概念： Git是一个免费的、开源的分布式版本控制系统，可以快速高效地处理从小型到大型的项目。 3、什么是版本控制 版本控制是一种记录一个或者若干个文件内容变化，以便将来查阅特定版本修订情况的系统 SVN（集中化版本控制系统） Git（分布式版本控制系统 阅读全文
posted @ 2021-11-27 15:34
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摘要：
数据清洗和准备 二、数据转换 移除重复数据 data = pd.DataFrame({'k1':['one','two']*3+['two'], 'k2':[1,1,2,3,3,4,4]}) data Out: k1 k2 0 one 1 1 two 1 2 one 2 3 two 3 4 one 阅读全文
posted @ 2021-11-16 00:32
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摘要：
数据清洗和准备 一、处理缺失数据 data1 = pd.Series(['a','b',np.nan,'d']) data1 Out: 0 a 1 b 2 NaN 3 d dtype: object data1.isnull() Out: 0 False 1 False 2 True 3 False 阅读全文
posted @ 2021-11-16 00:11
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摘要：
数据聚合与分组 什么是分组聚合？如图： groupby:(by=None,as_index=True) by:根据什么进行分组，用于确定groupby的组 as_index:对于聚合输出,返回以组便签为索引的对象，仅对DataFrame df1 = pd.DataFrame({'fruit':['a 阅读全文
posted @ 2021-11-15 01:00
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摘要：
数据清洗 一、数据清洗和准备 数据清洗是数据分析关键的一步，直接影响之后的处理工作 数据需要修改吗？有什么需要修改的吗？数据应该怎么调整才能适用于接下来的分析和挖掘？ 是一个迭代的过程，实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作 1. 处理缺失数据: pd.fillna() pd.dropna() 阅读全文
posted @ 2021-11-15 00:58
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摘要：
数据读取与存储 csv文件 1、读取csv文件read_csv(file_path or buf,usecols,encoding):file_path：文件路径,usecols:指定读取的列名，encoding:编码 data = pd.read_csv('d:/test_data/food_ra 阅读全文
posted @ 2021-11-15 00:21
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摘要：
Pandas统计计算和描述 arr1 = np.random.rand(4,3) pd1 = pd.DataFrame(arr1,columns=list('ABC'),index=list('abcd')) f = lambda x: '%.2f'% x pd2 = pd1.applymap(f) 阅读全文
posted @ 2021-11-15 00:14
坤坤无敌
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