var start = '2016-01-01 12:12:12'; var date = new Date(start); 得到的时间为NaN: 解决方法: 1.自定义方法 自定义一个NewDate方法,通过调用NewDate方法获得毫秒数 function NewDate(str){ if(!str){ return 0; } arr=str.split(" "); d=arr[0].split("-"); t=arr[1].split(":"

from __future__ import print_function import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(1) dates = pd.date_range('20130101', periods=6) df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) df.iloc[0,1] = np.n

1.创建含NaN的矩阵 >>> dates = pd.date_range(', periods=6) >>> df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D']) >>> df.iloc[0,1] = np.nan >>> df.iloc[1,2] = np.nan >>> print(df) A

当任何匹配特定值的数据(NaN/缺失值,尽管可以选择任何值)被省略时,稀疏对象被“压缩”. 一个特殊的SparseIndex对象跟踪数据被“稀疏”的地方. 这将在一个例子中更有意义. 所有的标准Pandas数据结构都应用了to_sparse方法 - import pandas as pd import numpy as np ts = pd.Series(np.random.randn(10)) ts[2:-2] = np.nan sts = ts.to_sparse() print (sts)

import pandas as pd import numpy as np ''' 有时候我们导入或处理数据, 会产生一些空的或者是 NaN 数据,如何删除或者是填补这些 NaN 数据就是我们今天所要提到的内容. 建立了一个6X4的矩阵数据并且把两个位置置为空. ''' dates = pd.date_range('20130101', periods=6) df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=

Number类型的值:整数/浮点数值 整数 十进制  e.g.: var intNum = 50; 八进制  (严格模式下无效,解析错误)字面值首位必须是0,之后的数字序列为0-7  e.g.: var intNum = 070; //解析为十进制56 (如果字面值数值超出了范围,前导0将被忽略,后面的数值将被当做十进制数值解析 e.g.: var intNum = 078; //无效的八进制数字,解析为十进制78) 十六进制  字面值的前两位必须是0x(或0X),之后的数据序列为0~7或A~F

R 是一门拥有统计分析及作图功能的免费软件,主要用于数学建模.统计计算.数据处理.可视化等方向.据 IEEE Spectrum发布的2016年编程语言前10位排名来看,R语言由2015年排名第6位上升级2016年的第5位.目前在CRAN 上发布的算法包已经超过8000+多个.R体系涉及到高等数据.概率学.统计学.IT技术等多种知识的综合应用,虽然看起来超级复杂,但学过程还是得从基础开始. 解释:CRAN (The Comprehensive R Archive NetWork): 提供下载软件安

调用robustfit函数作稳健回归 regress函数和regstats函数利用普通最小二乘法估计模型中的参数,参数的估计值受异常值的影响比较大.robustfit函数采用加权最小二乘法估计模型中的参数,受异常值的影响就比较小.robustfit函数用来作稳健的多重线性或广义线性回归分析,下面介绍robustfit函数的用法.1.4.1．robustfit函数的用法robustfit函数有以下几种调用方式:b = robustfit(X,y)b = robustfit(X,y,wfun,tun

Number类型的值:整数/浮点数值 整数 十进制  e.g.: var intNum = 50; 八进制  (严格模式下无效,解析错误)字面值首位必须是0,之后的数字序列为0-7  e.g.: var intNum = 070; //解析为十进制56 (如果字面值数值超出了范围,前导0将被忽略,后面的数值将被当做十进制数值解析 e.g.: var intNum = 078; //无效的八进制数字,解析为十进制78) 十六进制  字面值的前两位必须是0x(或0X),之后的数据序列为0~7或A~F

Numpy & Pandas 简介 此篇笔记参考来源为<莫烦Python> 运算速度快:numpy 和 pandas 都是采用 C 语言编写, pandas 又是基于 numpy, 是 numpy 的升级版本. 消耗资源少:采用的是矩阵运算,会比 python 自带的字典或者列表快好多 Numpy 学习 2.1 numpy属性 ndim:维度 shape:行数和列数 size:元素个数 举例说明: import numpy as np array = np.array([[1,2,3]

利用Python进行数据分析--pandas入门 基于NumPy建立的 from pandas importSeries,DataFrame,import pandas as pd 一.两种数据结构 1.Series 类似于Python的字典,有索引和值 创建Series #不指定索引,默认创建0-N In [54]: obj = Series([1,2,3,4,5]) In [55]: obj Out[55]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64 #指定索引 In

简介 import pandas as pd # 在数据挖掘前一个数据分析.筛选.清理的多功能工具 ''' pandas 可以读入excel.csv等文件:可以创建Series序列,DataFrame表格,日期数组data_range ''' 数据类型 # 将excel文件,csv文件读取并转换为pandas的DataFrame # df_score = pd.read_csv() df_score = pd.read_excel('./score.xlsx') # df_score.value

numpy: import numpy as np np.array([1,2,3]) 创建数组 np.arange(10).reshape(2,5) 类似于range(起始,终止,步长),可以加reshape(2,5)定义形状.必须是相乘等于前面的size np.linsapace(1,10,10) 参数为:起始,终止,平分多少个 zeros((2,4)) 根据指定形状和dtype创建全0数组 ones((2,4)) 根据指定形状和dtype创建全1数组 empty((2,4)) 根据指定形状

1.基础属性: array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #列表转化为矩阵 print('number of dim:',array.ndim) # 维度 # number of dim: 2 print('shape :',array.shape) # 行数和列数 # shape : (2, 3) print('size:',array.size) # 元素个数 # size: 6 创建array:注意其形式为([,,,])      ,若为矩阵其形式为([[,,

1 取整运算 在编程实现的时候有时会碰到对数值取整的需求,而取整的方式却多种多样,依赖于具体问题,不过在R中已经配备了种类齐全的相关函数,主要包括以下五种: floor():向下取整: ceiling(): 向上取整: round(): 四舍五入取整: turnc(): 向0取整: signif(): 保留给定位数的精度. 2 浮点数 关于浮点数的问题几乎在每一本关于数值分析的书中都会在第一章中提及,而因为浮点数导致的计算精度问题也几乎在各式各样的数学和统计软件中碰到,不妨看一个比较简单的例子

用Python做数据分析,涉及到的函数实在是太多了,容易忘记,去网上查中文基本上差不到,英文有时候描述不清楚问题. 这里搞个针对个人习惯的函数汇总速查手册,下次需要用一个什么功能,就在这里面查到对应的函数名字,然后取搜索具体用法.随时更新. Numpy 创建: 创建一个随机数组x*y: np.empty(x,y) 产生随机数组,产生指定大小随机数组,指定范围随机数组,均匀分布,数组元素在0到1之间 np.random.uniform(0,100,size=5) -----------Pandas

1.Pandas 基本介绍 Numpy 和 Pandas 有什么不同? 如果用 python 的列表和字典来作比较, 那么可以说 Numpy 是列表形式的,没有数值标签,而 Pandas 就是字典形式.Pandas是基于Numpy构建的,让Numpy为中心的应用变得更加简单. pandas基本功能和使用方法有哪些? 要使用pandas,首先需要了解他主要两个数据结构:Series和DataFrame. Series的 创建: import pandas as pd import numpy as

1.R中NA,NaN,Inf代表什么? NA:缺失数据 NaN:无意义的数,比如sqrt(-2) Inf:正无穷大 -Inf:负无穷大 2.确定一个数值型vector的第一个最值(最大/最小)的下标: which.min(x) which.max(x) x numeric (logical, integer or double) vector or an R object for which the internal coercion to double works whose min or m

最近在使用AVPlayer播放网络流媒体,发现一个坑: 就是playerItem.duration有可能不返回该网络多媒体资源的播放总时间长度,而是返回了一个奇怪的数据:nan, 因为我通过CMTimeGetSeconds(playerItem.duration)得到的一直是nan, 而几经周折费劲,发现CMTimeGetSeconds(playerItem.asset.duration)返回的却是该网络多媒体资源的正确的播放总时间长度. 这大概可能是AVPlayerItem类的一个bug, 在

当任何匹配特定值的数据(NaN/缺失值,尽管可以选择任何值)被省略时,稀疏对象被“压缩”. 一个特殊的SparseIndex对象跟踪数据被“稀疏”的地方. 这将在一个例子中更有意义. 所有的标准Pandas数据结构都应用了to_sparse方法 - import pandas as pd import numpy as np ts = pd.Series(np.random.randn(10)) ts[2:-2] = np.nan sts = ts.to_sparse() print (sts)

pandas 安装方法:pip3 install pandas pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,它是基于NumPy构建的模块. pandas的主要功能: 具备对其功能的数据结构DataFrame.Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作(实质是NumPy提供的) 灵活处理缺失数据(NaN) 引用方法:import pandas as pd Series Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成.索引可以自定义如果