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  2021年1月3日
摘要: 一、缺失值的统计和删除 缺失信息的统计 缺失数据可以使用 isna 或 isnull (两个函数没有区别)来查看每个单元格是否缺失 如果想要查看某一列缺失或者非缺失的行,可以利用 Series 上的 isna 或者 notna 进行布尔索引 如果想要同时对几个列,检索出全部为缺失或者至少有一个缺失或 阅读全文
posted @ 2021-01-03 22:09 markyle 阅读(171) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2021年1月1日
摘要: 【任务一】企业收入的多样性 【题目描述】一个企业的产业收入多样性可以仿照信息熵的概念来定义收入熵指标: 是企业该年某产业收入额占该年所有产业总收入的比重。在company.csv中存有需要计算的企业和年份,在company_data.csv中存有企业、各类收入额和收入年份的信息。现请利用后一张表中的 阅读全文
posted @ 2021-01-01 23:58 markyle 阅读(93) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年12月29日
摘要: 连接 概念 把两张相关的表按照某一个或某一组键连接起来的操作就是连接。 类似于SQL中的连接,pandas 中的关系型连接函数 merge 和 join 中提供了 how 参数来代表连接形式,分为左连接 left 、右连接 right 、内连接 inner 、外连接 outer 。 值连接 基于值的 阅读全文
posted @ 2020-12-29 21:51 markyle 阅读(69) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年12月27日
摘要: 一 列值变列索引 1.1 pivot pivot是把列的值变成列的索引。形象化描述就是变矮,变胖。 pivot有三个参数: 1.index:指定新产生的行索引 2.columns:指定那几列的列值变列索引 3.values:填充新产生的列值 df = pd.DataFrame({'foo': ['o 阅读全文
posted @ 2020-12-27 21:14 markyle 阅读(96) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年12月25日
摘要: 分组 ###一.分组模式及其对象 分组的一般模式: df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作 来看下面这列代码: df = pd.read_csv('data/learn_pandas.csv') df.groupby('Gender')['Height'].median() 根据df 阅读全文
posted @ 2020-12-25 19:09 markyle 阅读(387) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年12月21日
摘要: 一、索引器 1. 表的列索引 列索引是最常见的索引形式,一般通过 [ ] 来实现。通过 [列名] 可以从 DataFrame 中取出相应的列,返回值为 Series。 【例子】从表中取出姓名一列 df['Name'].head() 如果要取出多个列,则可以通过 [列名组成的列表] ,其返回值为一个 阅读全文
posted @ 2020-12-21 22:13 markyle 阅读(1197) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年7月11日
摘要: 网络爬虫Java-Httpclient-Jsoup 阅读全文
posted @ 2020-07-11 11:47 markyle 阅读(316) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年7月10日
摘要: 在v-for 后添加 :key='item' li v-for="i in list" :key="i" div class="item" v-for="(user,index) in datalist" :key='index' 参考文章:https://www.cnblogs.com/zdz82 阅读全文
posted @ 2020-07-10 17:28 markyle 阅读(181) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年6月5日
摘要: Spring Boot Starter 父工程 <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.3.0.RELEAS 阅读全文
posted @ 2020-06-05 10:32 markyle 阅读(489) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年6月4日
摘要: mysql问题解决 阅读全文
posted @ 2020-06-04 10:24 markyle 阅读(2750) 评论(0) 推荐(0) 编辑