梦徒

摘要： 上一篇我们用 Pandas 读取了数据，还摸清了数据的“家底”——但实际工作中，你拿到的往往是“脏数据”：比如电商订单表里“销售额”列空了几行、同一订单重复录了3次、销量突然出现10000件（明显是多输了个0）…… 这些“脏数据”会直接导致分析结果出错：比如用含空值的销售额算总和，结果会是“NaN” 阅读全文

摘要： 学习python数据分析之前， 如果你已经搞懂了Python 基础语法，那么现在就可以进入数据分析的“核心环节”——和真实数据打交道！初学者拿到数据时，会陷入“手动翻 Excel”的误区：面对几百行甚至几千行的销售表、用户表，一遍遍滚动鼠标看数据，既浪费时间又容易漏掉关键信息（比如“这列数据有多少空 阅读全文

摘要： f-string方式出自PEP 498（Literal String Interpolation，字面字符串插值），从Python3.6版本引入。其特点是在字符串前加 f 标识，字符串中间则用花括号{}包裹其它字符串变量。 这种方式在可读性上秒杀format()方式，处理长字符串的拼接时，速度与jo 阅读全文

摘要： 条件筛选（布尔索引） 布尔索引是Pandas中最强大的数据筛选方式，它允许我们使用逻辑条件快速过滤数据。 基本布尔筛选 import pandas as pd import numpy as np data = { '姓名': ['张三','李四','王五','赵六','田七'], '年龄': [2 阅读全文

摘要： Pandas是什么？ Pandas是Python中最强大的数据分析库，它的名字来源于"Panel Data"（面板数据）和"Python Data Analysis"（Python数据分析）的组合。Pandas在金融、统计、社会科学、工程等领域都有广泛应用。 Pandas的三大核心优势 高效处理表格 阅读全文

摘要： 说明：我的文件都保存在 /usr/local/PolicyJson/conf/ 目录下，都是以‘hostname.json’的形式命名，想从‘hostname.json’文件名中取出hostname，去掉.json的后缀，都保存到列表中。 #!/usr/bin/env python#coding：u 阅读全文

摘要： python三大特性:封装,继承,多态 掌握三大特性：封装（打包属性方法）→ 继承（复用代码）→ 多态（灵活适配） 一、封装： 1、封装：类将属性和方法封装成私有属性和私有方法，使得类外无法直接更改私有属性，也无法调用私有方法，这就是类的封装性。 封装的优点： （1）封装数据可以很好的保护隐私、 （ 阅读全文

摘要： 在 Python 的面向对象编程（OOP） 中，类（Class） 和 对象（Object） 是核心概念，而属性（Attribute） 和 方法（Method） 是类的基本组成部分。Python 允许在类中定义不同类型的属性（实例属性、类属性）和方法（实例方法、类方法、静态方法），通过它们，可以高效地 阅读全文

摘要： Python内置函数是预定义在Python解释器中的核心函数集合，无需导入即可直接调用，涵盖数学计算、字符串处理、数据结构操作等类别。 学习内置函数前，可以先理解下面两个概念，有助于编程时的思考，同事提高代码的效率和可读性. 什么是可迭代对象？ 在 Python 中，可迭代对象（Iterable）是 阅读全文

摘要： 在Python中，字典（也称为映射或哈希表）是一种存储键值对的数据结构。字典是可变的，这意味着你可以在创建后修改它们。下面是一些基本的操作来处理字典： 字典的特性 键值对结构：{key: value} 的无序集合（Python 3.7+保持插入顺序） 键的唯一性：每个键必须是不可变类型（字符串/数字 阅读全文