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Python可视化(8):Pandas—数据的分组与聚合groupby,agg,apply

1. 分组与聚合的原理2. 使用 groupby()方法拆分数据2.1 按列名进行分组2.2 按Series对象进行分组2.3 按字典进行分组2.4 按函数进行分组3. 聚合数据3.1 使用内置统计方法聚合数据3.2 使用agg方法聚合数据3.3 使用apply方法聚合数据3.4 使用transform方法聚合数据【练习】运动员信息表操作

#python#数据分析
学编程:Python入门考级必备[4]

条件判断语句,if 的多种用法,if 条件嵌套

#python#青少年编程
Python可视化(5):Pandas -- 读写数据操作

1. 读写数据库数据1.1 创建mysql连接1.2 数据库读取1.3 数据库数据的存储2. 读写文本文件2.1 文本文件的读取2.2 文本文件的存储3. 读写Excel文件3.1 Excel文件读取3.2 Excel文件存储

#python#mysql
Python——线性回归模型

1、线性回归模型2. 销售收入预测3. 导入数据4. 处理日期数据5. 建立线性回归模型,利用线性拟合函数进行预测

#python
python:如果我们想把numpy数组中小于10的数字替换为0,把大于10的替换为10,应该怎么做??

1、创建二维数组2、通过布尔索引确定 True or False,替换0\103、重新赋值4、输出数组arr = np.arange(24).reshape(4,6)print("替换前数组:",arr)print(arr>10)arr[arr<10] =0arr[arr>10] =10print("替换后数组:",arr)...

#python#numpy
Python可视化:数据可视化之 NumPy——ndarray (详细集全)(1)

1.1.1 创建NumPy 数组、查看数组的属性1.1.1.1 np.array()函数1.1.1.2 其它内置函数创建数组1.1.2.3 numpy.random模块:创建随机数数组1.1.2 ndarry对象的数据类型1.1.2.1 创建数据类型:1.1.2.2 转换数据类型1.1.3 数组的切片与索引1.1.4 展开函数1.1.4.1 数组的拼接和分裂

#python#numpy
★ Scala ★——方法def 与 函数 细则,99乘法表案例实现

1. 掌握方法的格式和用法2. 掌握函数的格式和用法3. 掌握九九乘法表案例

#scala
Scala:用 scala 定义小计算器类(Calcuator),实现加减乘除四个功能

定义小计算器类(Calcuator),实现加减乘除四个功能实现形式1:分四个方法完成:实现形式2:用一个方法搞定

#scala
《数据结构》—— 树、森林的遍历

树的先根、后根遍历、层次遍历;森林的先序遍历、中序遍历。

#数据结构#算法
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