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一、df的行数和列数获取defdel_pd_data(panda):count=0data=[]nums=panda.shapeforiinrange(0,nums[1]):line_str=''forjinrange(0,nums[0]):_line_str=str(panda.iloc[j,i]

文章目录前言一、DataFrame创建1.1字典创建1.2NumPy二维数组创建二、DataFrame切片2.1行切片2.2列切片2.3行列切片三、DataFrame运算3.1DataFrame和标量的运算3.2DataFrame之间的运算3.3Series和DataFrame之间的运算四、Data

前言其实Kmeans聚类算法在YOLOv2（【YOLO系列】YOLOv2论文超详细解读（翻译＋学习笔记））中我们就见到了，那时候只是简单地了解了一下。后来在这学期的数据挖掘课程的期末汇报中，我又抽中了这个算法，于是又重新学习了一遍。另外最近在看一些改进的论文，很多摘要中也都提到将Kmeans改为Km

垃圾短信检测（端到端的项目）我们都听说过一个流行词——“数据科学”。我们大多数人都对“它是什么？我可以成为数据分析师或数据科学家吗？我需要什么技能？并不是很了解。例如：我想开始一个数据科学项目，但我却不知道如何着手进行。我们大多数人都是通过一些在线课程了解了这个领域。我们对课程中布置的作业和项目感到

所有编程语言都离不开循环。因此，默认情况下，只要有重复操作，我们就会开始执行循环。但是当我们处理大量迭代（数百万/十亿行）时，使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时，后来才意识到它行不通。这就是在python中实现矢量化变得非常关键的地方。什么是矢量化？矢量化是在数据集上实现(NumPy)数组操作

大家好，我是豆芽Pandas的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候。首先，将数据集导入Pandas复制importpandasaspddf=pd.read_csv("Dummy_Sales_Data_v1.csv")df.head()1.2.3.o

大家好！我是虎哥。项目背景作为数据分析师，我们需要经常制作统计分析图表。但是报表太多的时候往往需要花费我们大部分时间去制作报表。这耽误了我们利用大量的时间去进行数据分析。但是作为数据分析师我们应该尽可能去挖掘表格图表数据背后隐藏关联信息，而不是简单的统计表格制作图表再发送报表。一、报表自动化目的1.

导入模块和读取数据那我们第一步仍然是导入模块并且来读取数据，数据集是北美咖啡的销售数据，包括了咖啡的品种、销售的地区、销售的利润和成本、销量以及日期等等。复制importpandasaspddefload_data():returnpd.read_csv('coffee_sales.csv',par

在之前的一篇文章当中，小编当时分享了如何用​​Python​​​当中的​​gif​​​模块来制作​​gif​​格式的图表，厉害了，用Python绘制动态可视化图表，并保存成gif格式今天小编再给大家来介绍一种制作​​gif​​​格式图表的新方法，调用的是​​matplotlib​​的相关模块，其中的

大家好，我是J哥。（文末送书）利用可视化探索图表一、数据可视化与探索图 数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质，以及数据间或属性间的关系，可以轻易地让人看图释义。用户通过探索图（ExploratoryGraph）可以了解数据的特性、寻找数据的趋势、降低数据的

最近在知乎上看到这样一个问题：题主表示pandas用起来很乱，事实真的如此吗?本文就将先如何利用pandas来行数据转换/编码的十种方案，最后再回答这个问题。其实这个操作在机器学习中十分常见，很多算法都需要我们对分类特征进行转换(编码)，即根据某一列的值，新增(修改)一列。为了方便理解，下面创建示例

先来看该电商用户画像用到的标签。数据内容包括user_id(用户身份)、item_id(商品)、IDbehavior_type(用户行为类型，包含点击、收藏、加购物车、支付四种行为，分别用数字1、2、3、4表示)、user_geohash(地理位置)、item_category(品类ID，即商品所属

大家好，我是Python进阶者。前言前几天有个学生娃子找我帮忙做点可视化的作业，作业内容包括采集网易云音乐热评评论内容，数据量1W作业足够，然后就是做点数据分析相关的工作即可。这份大作业里边有网络爬虫，有数据分析和数据处理，还有可视化，算是一个大实验了，还需要上交实验报告。这里拿出来部分知识点，给大

 在数据时代，我们每个人既是数据的生产者，也是数据的使用者，然而初次获取和存储的原始数据杂乱无章、信息冗余、价值较低。要想数据达到生动有趣、让人一目了然、豁然开朗的效果，就需要借助数据可视化。以前给大家介绍过使用Streamlit库制作大屏，今天给大家带来一个新方法。通过Python的Da

 大家好，今天要分享给大家25个Matplotlib图的汇总，在数据分析和可视化中非常有用，文章较长，可以马起来慢慢练手。 复制# !pip install brewer2mpl  import numpy a

Pandas在数据科学领域无需介绍，它提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。但是，在处理过多的数据时，单核上的Pandas就显得心有余而力不足了，大家不得不求助于不同的分布式系统来提高性能。然而，提高性能的权衡常常伴随着陡峭的学习曲线。而大家都在尽可能地避免这种悬崖峭壁，结果可想而知，都转向

通过本文，你将有望发现一到多种用pandas编码的新方法。本文包括以下内容：Pandas发展现状;内存优化;索引;方法链;随机提示。在阅读本文时，我建议你阅读每个你不了解的函数的文档字符串(docstrings)。简单的Google搜索和几秒钟Pandas文档的阅读，都会使你的阅读体验更加愉快。一、

本文为你介绍Pandas隐藏的炫酷小技巧，我相信这些会对你有所帮助。或许本文中的某些命令你早已知晓，只是没意识到它还有这种打开方式。 Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。市面上有很多关于Pandas的经典教程，但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧，我相信这些会对你有所帮助。1

pandas是基于numpy构建的，使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧，学会了分分钟通关变大神!1.read_csv每个人都知道这个命令。但如果你要读取很大的数据，尝试添加这个参数：nrows=5，以便在实际加载整个表之前仅读取表的一小

相信各位同学多多少少在拉钩上投过简历，今天突然想了解一下北京Python开发的薪资水平、招聘要求、福利待遇以及公司地理位置。既然要分析那必然是现有数据样本。本文通过爬虫和数据分析为大家展示一下北京Python开发的现状，希望能够在职业规划方面帮助到大家!!!爬虫爬虫的第一步自然是从分析请求和网页源代