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RSS订阅原创 python 03，matplotlib高级
import numpy as npimport matplotlib .pyplot as pltimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame# 处理中文正常显示plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']# 处理负号显示plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False柱状图# 取出一张纸plt.figure(1)# plt.subplot
2020-08-24 19:05:31
191
原创 python 02，matplotlib-综合演练
import numpy as npimport matplotlib .pyplot as plt# 处理中文正常显示plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']# 处理负号显示plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsestep1 创建三角函数图像# np.linespace()x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)# 对 x 进行 cos 计算
2020-08-24 18:51:02
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原创 python 01，matplotlib-新手入门
import numpy as npimport matplotlib .pyplot as plt# 处理中文正常显示plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']# 处理负号显示折线图plt.plot()# 准备画布 参数 figsize 规定画布的大小。如下是8x4英寸。1英寸=72像素dpiplt.figure(figsize=(8,4),facecolor='cyan')# plot 折线图plt.plot([-1,
2020-08-23 19:12:03
122
原创 python高级-22.pandas-数据聚合和分组计算
import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFramefrom numpy import nan as NAimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']df1=DataFrame( { 'key1':list('aabba'), 'key2':
2020-08-23 19:09:42
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原创 python高级-23.pandas-分组计算-apply-透视表
import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFramefrom numpy import nan as NAimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']神奇的apply# 读取文件tips=pd.read_csv('data/tips.csv')# 显示前五行tips.hea
2020-08-23 19:08:16
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原创 python-pandas-读取与写入文件
import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFramefrom numpy import nan as NAimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']读取csv# pd.read_csv() 默认 逗号为分隔符 ，默认首行作为 columnsNamepd.read_csv('d
2020-08-23 18:37:36
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原创 python高级-21.pandas - 数据拆分
目录数据拆分pd.cut()duplicates: str = 'raise' / 'drop'pd.qcut()检查和过滤异常值18-60有多少人Series.apply(某个函数)DataFrame.applymap(某个函数)import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFramefrom numpy import nan as NAimport matplotlib.pyplot as pltplt.
2020-08-22 11:00:10
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原创 python高级-20.pandas - 去重 --函数与映射--替换值
目录清除重复数据创建有重复的数据通过 xxx.duplicated() 返回一个 是否是 重复数据的布尔序列DataFrame.drop_duplicates(subset=[] ,keep='first' ,inplace = 'False')给df1 增加一列在 k1 前增加 k0 ，值 0 100 -900函数映射已知 上述 abcd对应四种 动物 的简称。现在有个 字典中有四种，把四种动物增加到新列，首字母进行匹配df2.nickname.str.lower()df2.nickname.apply
2020-08-22 09:58:36
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原创 python高级-19.pandas - 重塑与轴向选择
目录4.2 数据规整化 - 重塑与轴向选择 多层索引的数据dataframe 的多层索引xxx.stack(level=-1, dropna=True) 将列索引转为行索引xxx.unstack(level=-1, fill_value=None) 将行索引转为列索引 unstack创建一个数据用来查看不同列为主的效果import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFramefrom numpy import na
2020-08-21 20:00:13
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原创 python高级-18.pandas - 合并数据集
目录4.1 合并数据集创建2个dataframe用来连接pd.merge 采用 inner 连接，取交集。没有交集的舍弃默认是以相同的列名称 为 键 进行合并， 一般情况下 建议 用 on='' 指定一下如果没有相同的列没有相同的列 , 可以用 left_on= '' right_on=' '默认参数 how = 'inner' 去交集, how='outer' 取并集how = left 以左边为主 ,how=right 右边为主 .mysql 左连接与右连接多列 合并创建数据多列如果完全没有
2020-08-21 19:50:03
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原创 python进阶-17.pandas中的日期处理
目录创建一个对象获取当前是时间时间戳将当前时间格式化显示只要年月日只要时分秒时间是减法的 ，得到 timedelta 对象有时候是个特殊 的时间str原封不动的复制与修改, 想要什么就换成 特殊占位符 。str product time本地时间:2020-7-6 09:01:02dateutil.parser.parsepandas 中被转换的值有缺失值import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame
2020-08-21 19:37:23
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原创 python进阶-16.pandas - 字符串处理
import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFramefrom numpy import nan as NAimport re3.11 字符串操作str1 = 'a , b , c'思路： strip(obj) 去除左右字符， 默认空 ，也可指定 字符obj将 str1 变成去除空格的列表 [‘a’,‘b’,‘c’]result1 = [each.strip() for each in str1
2020-08-21 19:30:33
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原创 Python转义字符和字符串内建函数
目录Python转义字符python的字符串内建函数Python转义字符在需要在字符中使用特殊字符时，python用反斜杠()转义字符。如下表：转义字符描述\(在行尾时)续行符\\反斜杠符号’单引号"双引号\a响铃\b退格(Backspace)\e转义\000空\n换行\v纵向制表符\t横向制表符\r回车\f换页\oyy八进制数，yy代表的字符，例如：\o12代表换行
2020-08-16 21:41:15
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原创 python进阶-15.pandas-汇总计算，描述统计-唯一值，值计算-缺失值处理
文章目录3.7 汇总计算 与 描述统计累计求和描述统计3.8 唯一值，值计数，成员资格value count!!!! Series.value_counts()用于统计每个值的数量，默认按照数量的降序排序显示频率bins 参数 ， 用在数字数据上，做分区间统计!!!!! 还有一个值统计函数 pandas.value_count()成员资格(注意：巧的是本人在这个地方运行刚好没有出现2和4)3.9 缺失值处理import pandas as pdimport numpy as npfrom panda
2020-08-16 20:42:00
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原创 python进阶-14.pandas-排序-重复轴判断
文章目录3.5排序pandas 排序模拟创建一个成绩表，语文，数学，英语。各科成绩有重复。对df4 按照 语文降序排序按照多个值排序 by = [ 列1， 列2，。。。。。。。]3.6 重复的 轴 的 判断Series.is_unique 判断 Series 的值 是否 唯一。3.5排序list.sort() 操作于原值ndarray.sort() 操作于原值np.sort(ndarray) 原值不变 ，返回新值pandas 排序obj.sort_index(ascending =
2020-08-16 20:22:44
260
原创 python进阶-13.pandas-函数应用和映射
文章目录3.4 函数应用和映射!!!!!obj.appiy(func,axis=0/1)xxx.applymap(func) 把 func 应用到 xxx 每个元素3.5排序pandas 排序import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame3.4 函数应用和映射df1 = DataFrame( np.random.choice(range(20),size=(4,3),replace=False
2020-08-16 20:09:54
241
原创 python进阶-12.pandas-索引操作-算术运算
import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame文章目录3.1索引索引的删除索引的选取与过滤Series 支持 bool 序列读取3.2 算数运算与数据对齐DataFrame 算术运算df1.add(df2,fill_value=xxx)其他几个运算符的函数DataFrame 与 Series 运算3.1索引s1=Series(range(1,5),index=list('ABCD'))s1A
2020-08-15 09:20:00
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原创 python进阶-11.pandas基本数据类型（2）
import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFrame通过字典中 包含字典 创建个DataFramedict_city={ 'shanghai':{2019:54000,2020:56000}, 'beijing':{2018:66666,2019:77777}}df_city=DataFrame(dict_city)df_city shanghai beijing2019 5400
2020-08-15 08:52:30
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原创 python进阶-10.pandas基本数据类型（1）
import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFrame1,Seriespandas.Series() 返回一个有 index 和 values 属性的数对象s=pd.Series([4,5,-7,3])s0 41 52 -73 3dtype: int64s.indexRangeIndex(start=0, stop=4, step=1)s.valuesa
2020-08-14 22:07:34
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原创 python进阶-09.改变数组维度，组合与拆分
import numpy as np存储数据arr=np.arange(4)*2arrarray([0, 2, 4, 6])np.savetxt('arr.txt',arr)np.savetxt('arr.csv',arr)读取文件np.loadtxt(fname, 文件名dtype=<class ‘float’>, 默认为float，如果读文本类数据，dtype=objectcomments=’#’,delimiter=None, 分隔符convert
2020-08-14 21:52:15
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原创 python进阶-08.改变数组维度，组合与拆分
import numpy as np改变数组维度方法一：reshape（）不改变原数组arr1=np.arange(24)arr1array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])result1=arr1.reshape(2,3,4)result1array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5,
2020-08-14 21:36:26
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原创 python进阶-07.数组的创建于读取
创建数组对象语法：np.array(object, dtype=None, *, copy=True, order=‘K’, subok=False,ndmin=0)object:转换的对象dtype：数组数据的类型，如：‘int32’‘int64’copy：是否被复制ndmin：维度help（np.array） 可以查看文档？np.array 可以查看文档import numpy as npc=np.array([1,2,3,4,5,6],dtype=int,ndmin=3)c
2020-08-14 21:23:58
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原创 python进阶-06,效率验证以及 numpy 数组创建
创建numpy数组np.array(list)会返回一个数组对象出来创建一个一维的数组## 标题a=np.array([1,2,3,4,5,6])a*2array([ 2, 4, 6, 8, 10, 12])a+2array([3, 4, 5, 6, 7, 8])创建一个二维数组b=np.array([ [1,2,3,4],[5,6,7,8]])barray([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])查看数组的属性 def show
2020-08-14 21:12:05
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原创 openpyxl加载已有Excel
from openpyxl import load_workbookwb = load_workbook('heihei.xlsx')''' 工作簿的属性与方法:sheetnames = wb.get_sheet_names()print(sheetnames)wb.get_sheet_by_name(sheetnames[0])print( wb.worksheets ) print( wb.sheetnames )'''从一个工作簿内读取某张表可以使用 字典读取的形式 w
2020-08-14 20:30:24
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原创 python九九乘法表
创建新的工作簿import xlwtworkbook=xlwt.Workbook()sheet=workbook.add_sheet('九九乘法表')for i in range(1,10): for j in range(1,i+1): sheet.write(i-1,j-1,'%d*%d=%d'%(i,j,i*j))workbook.save('九九乘法表.xls')复制已有数据表，生成新的excel，并修改内容import xlrdfrom xlutils.c
2020-08-14 18:43:07
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原创 python进阶-05，openpythxl加载已有Excel
导入模块from openpyxl import load_workbookwb=load_workbook('op.xlsx')‘’’工作簿的属性与方法:sheetnames=wb.get_sheet_names()print(sheetnames)wb.get_sheet_by_name(sheetnames[0])‘’’从一个工作簿内读取某张表可以使用字典读取得形式 wb[‘sheetname’]sheet=wb[‘Sheet’]sheet=wb.get_sheet_by_n
2020-08-14 09:08:01
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原创 python进阶-04,openpys操作excel
用来创建from openpyxl import Workbook用来打开已有的from openpyxl import load_workbook实例化 工作簿 对象wb=Workbook()工作表对象,wb.active默认激活第一张表sheet=wb.active写入的语法 sheet.append(一维list) 将list一次写入一行sheet.append('q,w,e,r,t'.split(','))sheet.append('1,2,3,4,5,6'.split
2020-08-14 09:03:05
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原创 python进阶-02，匿名函数
函数def get(x): return xdef getFisrt(x): return x[0]def getS(): return '哈哈哈'匿名函数语法：lambda [参数1，参数2…]：返回值lambda x:xlambda x:x[0]lambda :'哈哈哈'scores=[[82, 79, 89], [60, 60, 63], [89, 98, 75], [72, 64, 63], [93, 71, 74]]使用匿名函数，对最后一个成绩进行排序scor
2020-08-13 22:56:30
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原创 python进阶-01，list相关内容
列表的常用方法体育课，一个小组group='张三,李四,王五,赵六'.split(',')print(group)来了个孙七 站到队伍的结尾group.append(obj)group.append('孙七')来了三个鸣人一次增加到结尾语法： xxx.extend（ obj ）将obj的内容，一次性增加三个人到结尾group.extend(['鸣人']*3)print(group)来个钱八，站到孙七后面xxx.index（yyy） 返回 yyy 在 xxx中的 索引xxx.
2020-08-13 22:51:11
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原创 python进阶-03，面向对象
编写类， 把自己当成造物主，类就是个模型’’'语法：class 类名称：类的实体‘’'class myClass():name = 'python'def printInfo(self): print('正在发展')类的实例化,得到一个对象x=myClass()print(x.name)对象调用方法x.printInfo()from datetime import datetimetime1=datetime(2020,8,10,11,46,50)print(ti
2020-08-13 22:38:19
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原创 selenium 爬网易云排行
网易云本次爬取在2020/08/11进行成果引进模块from selenium import webdriver调取模块内容browser=webdriver.Chrome()进入链接browser.get('http://music.163.com/#/discover/toplist')进入页面中页面iframe=browser.find_element_by_id('g_iframe')browser.switch_to.frame(iframe)找到要查找的大块par
2020-08-13 22:26:15
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原创 代码一些简单的错误
1. 语法错误 SyntaxError ：原因：一般都是符号问题 ,如漏 符号或者出现中文符号data=DataFrame(np.random.randn(250,4), index=pd。date_range('20190101',periods=250), columns='天-地-玄-黄'.split('-') )data2.属性错误 AttributeError：原因，读取对象不存在属性 或者 使用不存在的函数a = 2p
2020-08-13 22:12:29
301
原创 python基本内容与python容器类型及应用
python第一章1，python简介，安装介绍有关人工智能引用 与python的联系 还有就是Python的安装和编辑环境2，python语法基础画图： import turtle pen=turtle.Pen()笔名字 pen.speed()速度 ~size()粗细 ~color()颜色 ~penup()抬起~pendown()落笔 ~left right 左右 ~forward()向前走/backward()向后走第二章1，填充 ~
2020-08-12 22:11:41
146
原创 tableau基本操作
tableau基本操作数据源重命名字段更改别名数据的具体内容初级字段的筛选工作表维度和度量拖拽可更改或者单击右键可视化图形的制作方式选择相应的字段放置在行列上标记面板颜色大小标签详细信息工具提示路径智能显示帮你选择合适当前数据的图形如果想要改变图形的显示需要在标记面板中的自动中更改具体形状排序工具栏x轴，y轴行字段，y轴既可以对数值排序，也可以对文本排序行字段可以排序手动排序分层字段的范围由大到小进行分层手动分层产品分类产品子分
2020-08-12 21:59:59
498
原创 Power BI 可视化的图表
Power BI 可视化的图表可视化图表柱状图1.柱状图 适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。‘’堆积柱状图,百分比堆积柱状图 不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合条
2020-08-10 21:56:23
1391
原创 MYSQL（3）（模糊查询，视图，索引）
MYSQL模糊查询模糊查询，查询name 以张开头的数据select *from t1 where name like ‘张%’；查询姓名包含’三’的记录select *from t1 where name like ‘%三%’;查询姓名以‘刚’结尾的两个字符的名字select *from t1 where name like ‘_刚’；查询头两条记录select *from t1 limit 2;查询索引从1开头的3条记录select *from t1 limit
2020-08-10 19:40:49
379
原创 MYSQL（2）（连接数据库--插入数据-关系函数）
MYSQL连接数据库连接数据库mysql -uroot -p显示数据库show databases;创建数据库create database userinfo character set’utf8’; userinfo是创建的名字显示创建数据库信息show create database userinfo;删除数据库drop database userinfo;进入（使用数据库）use test; test 是创建的名字显示当前打开的数据
2020-08-10 19:38:03
238
原创 MYSQL（1）
MYSQL启动，停止MYSQL服务通过系统服务器启动和停止MYSQL服务器命令提示符下启动和停止MYSQL服务器net start mysqlnet stop mysql连接，断开MYSQL服务连接MYSQL服务器mysql -u root -h localhost -p password断开MYSQL服务mysql>quit;数值类型日期时间类型字符数据类型MYSQL数据库操作创建数据库 create database产看数据库 show dat
2020-08-10 19:31:29
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原创 Power Query
Power QueryPower BI四个插件Power Query 获取和整理数据Power Pivot 分析建模Power View 交互式报表Power Map 三维地图Power Query获取和整理数据位置 数据菜单下——获取和转换数据数据获取文本 txt csv数据库自网站自Excel 因为后面需要用到查询编辑器 整理和清洗数据 如果数据量小 自表格进入
2020-08-09 21:16:36
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空空如也
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