# coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d data = pd.read_excel('指数.xlsx',header=None,index_col=None) # 数据信息 # print(data.info()) # 查看空值 isnull = data[1].isnull() # pri

排序量比较大时: 数据量比较小时: 所以结论就是: 数据量大时选用nlargest,数据量小时选用sort_values() 具体数据量怎么算大:10000条时两个方法的时间差不多,所以可以按10000为界限.

从头到尾都是手码的,文中的所有示例也都是在Pycharm中运行过的,自己整理笔记的最大好处在于可以按照自己的思路来构建矿建,等到将来在需要的时候能够以最快的速度看懂并应用=_= 注:为方便表述,本章设s为pandas.core.series.Series的一个实例化对象,设df为pandas.core.frame.DataFrame的一个实例化对象 1. Pandas简介 Pandas是基于NumPy的python数据分析库,最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提

沉淀,再出发:python中的pandas包 一.前言 python中有很多的包,正是因为这些包工具才使得python能够如此强大,无论是在数据处理还是在web开发,python都发挥着重要的作用,下面我们看一下python用于数据处理的pandas包以及相应的用法. 二.pandas的使用 2.1.pandas简介 Numpy.Matplotlib,Pandas是Python科学计算的支柱. NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供

目录 VUE框架介绍 what?什么是vue? why?为什么要学习vue? special特点? how如何使用? 下载安装? 导入方式? 挂在点el 插值表达式 delimiters自定义插值表达式括号 过滤器 VUE框架介绍 what?什么是vue? 渐进式 javaScript框架 渐进式?:可以通过vue控制某个标签,那么一个网页可以把所以内容写进一个标签,就可以通过vue控制整个页面. 渐进式:可以控制一个页面的一个标签,也可以控制一系列标签,也可以控制整个页面,甚至可以控制整个前台

[Vue入门及介绍,基础使用.MVVM架构.插值表达式.文本指令.事件指令] 1)定义:javascript渐进式框架 ​ 渐进式:可以控制一个页面的一个标签,也可以控制一系列标签,也可以控制整个页面,甚至可以控制整个前台项目 官网:https://cn.vuejs.org/ 文档:https://cn.vuejs.org/v2/guide/ 版本 1.X:使用得较少 2.X:普遍使用 3.X:刚出没多久,只有Beta版 2)优势: ​ 有指令(分支结构,循环结构...),复用页面结构等 有实例

 Pandas是一个基于python中Numpy模块的一个模块 Python在数据处理和准备⽅⾯⼀直做得很好,但在数据分析和建模⽅⾯就差⼀些.pandas帮助填补了这⼀空⽩,使您能够在Python中执⾏整个数据分析⼯作流程,⽽不必切换到更特定于领域的语⾔,如R.与出⾊的 jupyter⼯具包和其他库相结合,Python中⽤于进⾏数据分析的环境在性能.⽣产率和协作能⼒⽅⾯都是卓越的. pandas是 Python 的核⼼数据分析⽀持库,提供了快速.灵活.明确的数据结构,旨在简单.直观地处理关系型.

哈哈,题目取得这么绕,其实就是自己写了一个很渣的类似图像放大的算法.已知矩阵四周的4点,扩展成更大的矩阵,中间的元素值均匀插入,例如: 矩阵: 1  2 3  4 扩展成3x3的: 1  1.5  2 2  2.5  3 3  3.5  4 不说废话,直接上代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ 蒋方正二维插值算法. """ import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt

在数据分析领域,pandas是python数据分析基础工具,SQL是数据库最常用分析语言.二者有相通的地方,也有很大的语法不同,做起数据分析来,谁将更胜一筹呢? 做过业务开发.跟数据库打交道比较多的小伙伴,经常会提到"增删改查"操作,分别对应数据的增加.删除.修改.查询,这4个操作. 下面,我将从查.增.删.改四个维度,依次比对pandas和SQL的实现步骤,比较二者的优劣. 文末含获取Python源码文件方式! [讲解视频]此文章同步讲解视频: https://www.zhihu.c

一.画二维图 1.原始数据(x,y) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #数据 X = np.array(list(i for i in range(6))) Y = np.array([10,30,20,50,100,120]) 2.先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace #插值 from scipy.interpolate import spline X_new = np.linspace(X.min(),X.ma

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. 第一 重新索引 Series的reindex方法 In [15]: obj = Series([3,2,5,7,6,9,0,1,4,8],index=['a','b','c','d','e','f','g', ...: 'h','i','j']) In [16]: obj1 = obj.reindex(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','

Vue框架 定义:渐进式 JavaScript 框架 渐进式:可以控制一个页面的一个标签,可以控制一系列标签,也可以控制整个页面,甚至可以控制整个前台项目. 通过对框架的了解与运用程度,来决定其在整个项目中的应用范围,最终可以独立以框架方式完成整个web前端项目 一.Vue基础 1.什么是Vue 可以独立完成前后端分离式web项目的JavaScript框架 2.为什么要学习Vue 三大主流框架之一:Angular(庞大) React(精通移动端) Vue(吸取前两者优势,轻量级) 先进的前端设计

数据分析-02 数据分析-02 pandas pandas介绍 pandas核心数据结构 Series DataFrame 核心数据结构操作 复合索引 Jupyter notebook 数据加载 处理普通文本 处理JSON 数据分析-02 pandas pandas介绍 Python Data Analysis Library pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入 了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型结构化数据集所需的工

想实现个循环缓冲区(Circular Buffer),搜了些资料多数是基于循环队列的实现方式.使用一个变量存放缓冲区中的数据长度或者空出来一个空间来判断缓冲区是否满了.偶然间看到分析Linux内核的循环缓冲队列kfifo的实现,确实极其巧妙.kfifo主要有以下特点: 保证缓冲空间的大小为2的次幂,不是的向上取整为2的次幂. 使用无符号整数保存输入(in)和输出(out)的位置,在输入输出时不对in和out的值进行模运算,而让其自然溢出,并能够保证in-out的结果为缓冲区中已存放的数据长度,这

前言 网购已经不再是现在的时髦,而变成了我们每天的日常生活.上网已经和买买买紧密地联系在了一起,成为了我们的人生信条.而逛街一词,越来越多地变成了一种情怀.有时候我们去逛街,要么是为了打发时间,要么是想亲手摸摸商品本身,要么就是想看看不同的商品,放在眼前或者在脑海里比较一下.毕竟现在网上琳琅满目的商品让人眼花缭乱,一次展示一个,看完这个,忘了上一个:看完了最后一个,已经没有力气再打开长长的历史列表一个一个看回去.如果没有石猴的火眼金睛,如何万里挑一,找到自己中意的那个‘它’呢?毕竟我们大多数人,

一.ORACLE的启动和关闭 1.在单机环境下 要想启动或关闭ORACLE系统必须首先切换到ORACLE用户,如下 su - oracle a.启动ORACLE系统 oracle>svrmgrl SVRMGR>connect internal SVRMGR>startup SVRMGR>quit b.关闭ORACLE系统 oracle>svrmgrl SVRMGR>connect internal SVRMGR>shutdown SVRMGR>quit 启动

一.前言 前面我们已经分析了HashMap的源码,已经知道了HashMap可以用在哪种场合,如果这样一种情形,我们需要按照元素插入的顺序来访问元素,此时,LinkedHashMap就派上用场了,它保存着元素插入的顺序,并且可以按照我们插入的顺序进行访问. 二.LinkedHashMap用法 import java.util.Map; import java.util.LinkedHashMap; public class Test { public static void main(String

Chapter6 Controlling Database Location,Creation Process, and Seed Data 第6章 控制数据库位置,创建过程和种子数据 In previous chapters you have seen how convention and configuration can be used to affect the model and the resulting database schema. In this chapter you wi

三.查看数据库的SQL 1 .查看表空间的名称及大小 select  t.tablespace_name,  round ( sum (bytes / ( 1024 * 1024 )), 0 ) ts_size from  dba_tablespaces t, dba_data_files d where  t.tablespace_name  =  d.tablespace_name group   by  t.tablespace_name; 2 .查看表空间物理文件的名称及大小 selec

临近春节,接到了一个导入数据的任务,在Linux客户端中的数据有50G,大约3亿3千万行: 刚开始很天真,把原始的txt/csv文件用sh脚本转化成了oralce 的insert into 语句,然后分割原始文件,用sqlplus@文件名导入. step1 txt 转化为sql cnt= cat /nfsdata/table/dayinsert.txt | awk -F' ' '{ if (cnt<100) { cnt=cnt+1; } else { cnt=0; print "commi

http://www.blogjava.net/kiant/articles/234781.html Oracle 笔记(四).SQL 几个要点 附录: 1.SQL 简介 2.SQL 操作符 3.Oracle 常用数据类型 4.Oracle 函数 5.[转] Oracle 常用SQL语法 字符串函数 LENGTH() 字符长度 LENTTHB() 字节长度:一个汉字内存中占用 2字节 LTRIM.RTRIM.TRIM 截串 SUBSTR(表达式,位置,长度) Oracle 无左右取串函数,但可以