随笔分类 - python数据分析
摘要：import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'] } df = pd.DataFrame(data) # 修改列 'A' 的值 new_values = [10, 20, 30] df
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摘要：import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'] } df = pd.DataFrame(data) # 增加新列 'C' new_data = [10, 20, 30] df['C'
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摘要：import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'C': [10, 20, 30, 40, 50] } df = pd.DataFrame(data
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摘要：import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'C': [10, 20, 30, 40, 50] } df = pd.DataFrame(data
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摘要：import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'C': [10, 20, 30, 40, 50] } df = pd.DataFrame(data
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摘要：import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [10, 20, 30] } df = pd.DataFrame(data) # 选择多列 'A' 和 'C' selec
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摘要：import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'] } df = pd.DataFrame(data) # 选择单列 'A' column_A = df['A'] print(colum
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摘要：import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'] } df = pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row3']) # 查看 Data
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摘要：import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [10, 20, 30] } df = pd.DataFrame(data) # 查看 DataFrame 的列名 col
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摘要：import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50] } df = pd.DataFrame(data) # 查看 DataFrame 的基本统计信息 print(d
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摘要：import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] } df = pd.DataFrame(data) # 默认显示后5行 print(d
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摘要：import pandas as pd # 创建示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] } df = pd.DataFrame(data) # 默认显示前5行 print(d
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摘要：random_index = random.randint(0, df.shape[0]) # 获取随机行 print(df.iloc[random_index]) # 获取随机行数据
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摘要：df.shape[0] # 获取行数 df.shape[1] # 获取列数
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摘要：import pandas as pd from pandas.testing import assert_frame_equal df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b': [3, 4]}) df2 = pd.DataFrame({'a': [1, 2], 'b':
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摘要：递归错误：超过最大递归深度解决方案：设置下最大次数 import sys sys.setrecursionlimit(1000000)
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摘要：D：Day 每日历日 B：BusinessDay 每工作日 H：Hour 每小时 T/min：Minute 每分 S：Second 每秒 M：MonthEnd 每月最后一个日历日 BM：BusinessMonthEnd 每月最后一个工作日 MS：MonthBegin 每月第一个日历日 BMS：Bus
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摘要：import datetime stamp = datetime.datetime(2021,9,1,15,23,56) print("%Y 4位数年:",stamp.strftime("%Y")) # %Y 4位数年: 2021 print("%y 2位数年:",stamp.strftime("%
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pandas import DataFrame df = DataFrame([[1,5,3,4], [4,1,2,1], [2,2,3,4], [2,3,2,1], [1,3,4,2]
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series, DataFrame # 线形图 s = Series(np.random.randn(10).cumsu
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