一心取信

摘要： 分类（Category）数据：直白来说，就是取值为有限的，或者说是固定数量的可能值。例如：性别、血型 指定数据类型构建分类数据 dtype="category" 以血型为例，创建一个关于血型的分类对象 import pandas as pd index = pd.Index(data=["Tom", 阅读全文

摘要： 先初始化数据 import pandas as pd import numpy as np index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") data = { "age": [18 阅读全文

摘要： 什么是缺失值？ 直观上理解，缺失值表示的是“缺失的数据” 创建数据 index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") data = { "age": [18, 30, np.nan 阅读全文

摘要： Series 和 DataFrame还未构建完成的朋友可以参考我的上一篇博文：https://www.cnblogs.com/zry-yt/p/11794941.html 当我们构建好了 Series 和 DataFrame 之后，我们会经常使用哪些功能呢？引用上一章节中的场景，我们有一些用户的的信 阅读全文

摘要： Pandas 概述 Pandas(Python Data Analysis Library)是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数 阅读全文

摘要： 环境准备 pip install jupyter pip install numpy 终端输入 jupyter notebook 什么是NumPy 一个强大的 N 维数组对象 ndarray，具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组 用于集成由 C、C++、Fortran 等语言类库 阅读全文

摘要： 打码平台的使用 阅读全文

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摘要： jieba分词基础知识 阅读全文