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python-数据描述与分析(1)

数据描述与分析在进行数据分析之前，我们需要做的事情是对数据有初步的了解，这个了解就涉及对行业的了解和对数据本身的敏感程度，通俗来说就是对数据的分布有大概的理解，此时我们需要工具进行数据的描述，观测数据的形状等；而后才是对数据进行建模分析，挖掘数据中隐藏的位置信息。目前在

Python数据分析教程（二）：Pandas

Pandas导入 Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具 Pandas基于NumPy实现，常与NumPy和Matplotlib一同使用两个数据类型：Series, DataFrameimport pandas as pdPandas与numpy的比较Pandas的Series类型由一组数据及与之相关的数据索引组成Pandas的Series类型的创建Se

pandas.Series(),pd.Series()

pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) 　　 Pandas 主要的数据结构是 Series（一维）与 DataFrame（二维） Series是带标签的一维数组，可存储整数、浮点数、字符串、Python 对象等类型的数据，轴标签统称为索引.。 Pandas Series

第一周

使用R进行时间序列分析读取外部数据对于不是表格形式的单变量的数据，用scan()达到将数据按每行的方式读取为向量形式的数据对于表格形式的多变量数据 : 如果是文本文件格式的数据，使用read.table()进行读入。如果第一行是变量名，需要添加header=TRUE说明. 如果是.csv文件需要使用

pandas_series和正则和去重一些学习

pandas的一些基本概念整体表格叫做DataFrame 行叫做row 列叫做column 由数组创建series index是行索引创建series index是行索引 name='age'是这个series的名称,也可以说成是列名 pandas正则提取行数据 6-8k中提取6和8 2.使用了正则表达式的分组提

9.3

DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 该函数最有用的是第一个参数，这个参数是函数，相当于C/C++的函数指针。这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据结构传入给自己实现

[Oracle] LeetCode 1802 Maximum Value at a Given Index in a Bounded Array

You are given three positive integers: n, index, and maxSum. You want to construct an array nums (0-indexed) that satisfies the following conditions: nums.length == n nums[i] is a positive integer where 0 <= i < n. abs(nums[i] - nums[i+1]) <= 1

pandas 的 apply() 函数

一、apply() 函数 DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds) 参数解释：（1）func：就是函数，不管是自定义的函数，还是匿名函数lambda （2）axis：0表示以列作为一组计算，结果按行排序→，1表示以行作为一组（每条记录）计算，结果按列排序↓，默认ax

python合并俩列Series

import pandas as pd import csv path='test.csv' data=pd.read_csv(path) x=data['label'] xt=x.drop_duplicates( keep='first', inplace=False) path1='val.csv' data1=pd.read_csv(path1) x1=data1['label'] xv=x1.dro

pandas Series矢量化的字符串函数——Series.str

在清理文本数据时，对pandas Series（序列）可以使用map函数，所有的字符串都可以应用字符串函数或正则表达式，但是如果存在NA，就会报错。为了解决这个问题，Series有一些可以跳过NA值的字符串操作方法，这可以通过Series的str属性来访问。 s1 = pd.Series(['Mouse', 'dog', 'house and parrot'

1.Pandas是什么

Pandas 是一个开源的第三方 Python 库，从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来，享有数据分析“三剑客之一”的盛名（NumPy、Matplotlib、Pandas）。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具，它的目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具。图1：Pandas Logo Pa

IfcTimeSeriesDataTypeEnum

IfcTimeSeriesDataTypeEnum IFCTimeSriesDataTypeEnum描述了一种时间序列数据类型，用于确定未明确指定的时间序列期间的值。 IFC2x2中的新枚举。 Enumeration definition ConstantDescription CONTINUOUS The time series data is continuous. DISCRETE The time series

Echart柱状图背景板

。。这种连续的背景板需要自己写背景series echart只提供斑马线背景板 areaStyle 重点： 1.需要写两个y轴 2.需要多写一个series 并把data处设为[100,100,100,100,...] 3.需要为每个series都写上yAxisIndex或者xAxisIndex看需求是横向柱状图还是纵向柱状图双Y轴： y

series其他参数介绍

这样顺序就会改变，但是c对应的还是3，b对应2，a对应1，不过是c在前 2、可以给这个Series对象起一个大名字，还可以给标签这一列起一个名字直接用名称去取数据 3、如果是数组，只是视图的复制，不会开辟新的内存

环形饼图进度条弧形头部

如果用bar做进度条的话： series.roundCap: true. 是否在环形柱条两侧使用圆弧效果。仅对极坐标系柱状图有效。用pie做进度条的话： borderRadius: 10

IfcTimeSeries

IfcTimeSeries 实体定义时间序列是一组带有时间戳的数据项。它允许在一段时间内收集数据的自然关联。时间序列可以是规则的，也可以是不规则的。在常规时间序列中，数据以预定义的间隔可预测地到达。在不规则时间序列中，一些或所有时间戳不遵循重复模式，不可预测的数据突发可能会到达未

【ENVI入门系列】19-1 时空分析工具

IfcIrregularTimeSeries

IfcIrregularTimeSeries 实体定义在不规则的时间序列中，不可预测的数据突发会到达未指定的时间点，或者大多数时间戳不能以重复模式为特征。例如，循环泵根据管道系统的要求在不可预测的时间循环开启和关闭；教室中的光量取决于手动打开和关闭灯光的时间以及每个开关控制的灯光数量

echarts 树图滚轮放大缩小文字

放大缩小代码使用getZr()注册和取消mousewheel事件 this.myChart.getZr().off("mousewheel") this.myChart.getZr().on("mousewheel", (param) => { let option2 = this.myChart.getOption(); if (option2.series[0]) { let zoom = option2.series

IfcTimeSeriesDataTypeEnum

IfcTimeSeriesDataTypeEnum 类型定义 IFCTimeSriesDataTypeEnum描述了一种时间序列数据类型，用于确定未明确指定的时间序列期间的值。 IFC2x2中的新枚举。 Enumeration definition ConstantDescription CONTINUOUS The time series data is continuous. DISCRETE The ti

从傅里叶级数（Fourier series）到离散傅里叶变换（Discrete Fourier transform）

从傅里叶级数（Fourier series）到离散傅里叶变换（Discrete Fourier transform）一. 傅里叶级数（FS）首先从最直观的开始，我们有一个信号\(x(t)\)（满足Dirichelet条件），先假设它是周期的，为了研究它，我们使用级数将之展开，展开方法如下 \[x(t)=\sum_{k=0}^{\infty}a_ke^{jkw_0t}\tag{1} \]现在问

Pandas: title函数的作用

代码演示将首字母大写，其余小写效果演示参考链接 https://www.w3resource.com/pandas/series/series-str-title.php

pandas数据结构

1.Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据和索引组成 1.1 仅有数据列表即可产生最简单的Series import pandas as pd s1 = pd.Series([1,'a',5.2,7]) print(s1） - 操作 s1.index##获取索引 #RangeIndex(start=0, stop=4, step=1) s1.values #array([1, 'a', 5.2, 7], d

【PyQt6】Python使用QtCharts画图修改背景色的问题

问题想在软件界面用PyQt6的QtChart新画一张饼图，自定义一个饼图类继承QChartView： class PyPieChart(QChartView): def __init__( self, series, bg_visible=False, bg_color="#44475a" ): self.pie_series = QPieSeries()

element+Echarts绘图记录

1.数据视图表格样式自定义： JS toolbox: { feature: { dataView: { show: true, readOnly: false, optionToContent(opt) { let axisData = opt.xAxis[0].data; //坐标数据 let series = opt.series; //折线图数据