concat 与其说是连接,更准确的说是拼接.就是把两个表直接合在一起.于是有一个突出的问题,是横向拼接还是纵向拼接,所以concat 函数的关键参数是axis . 函数的具体参数是: concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verigy_integrity=False) objs 是需要拼接的对象集合,一般为列表或者字典 axis=0 是

目录 1. 拼接 1.1 append 1.2 concat 2. 关联 2.1 merge 2.2 join 数据准备 # 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd """ 拼接 有两个DataFrame,都存储了用户的一些信息,现在要拼接起来,组成一个DataFrame,如何实现呢? """ data1 = { "name": ["Tom", "

本来打算学习pandas模块,并写一个博客记录一下自己的学习,但是不知道怎么了,最近好像有点急功近利,就想把别人的东西复制过来,当心沉下来,自己自觉地将原本写满的pandas学习笔记删除了,这次打算写上自己的学习记录,这里送给自己一句话,同时送给看这篇博客的人,共勉 当你迷茫的时候,当你饱受煎熬的时候,请停下来,想想自己学习的初衷,想想自己写博客的初衷,爱你所爱,行你所行,听从你心,无问西东. 好了,正文开始. pandas是做数据分析非常重要的一个模块,它使得数据分析的工作变得更快更简单.由于

常用合并 通常用pandas进行数据拼接.合并的方法有: pandas.merge() pandas.concat() pandas.append() 还有一种方式就是通过 pd.to_csv() 中的追加写入方式 追加写入 import pandas as pd for inputfile in os.listdir(inputfile_dir): pd.read_csv(inputfile, header=None) #header=None表示原始文件数据没有列索引,这样的话read_cs

# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 拼接 有两个 DataFrame,都存储了用户的一些信息,现在要拼接起来,组成一个 DataFrame. 如何实现? 创建数据 data1 = { www.neuedu.com "name": ["Tom", "Bob"], "age": [18, 30], "city": ["Bei Jing &quo

基本运算 exp: e sqrt:开放 floor:向下取整 ravel:矩阵拉成一个向 T:转置(行和列变换) 改变形状: resize: 更改其形状(返回值为None)a.resize(6,2) a.shape = (6, 2) a.reshape(6, 2) ndarray 拼接: hstack( (a,b) ),横着拼接 ndarray vstack( (a,b) ),纵着拼接 ndarray 拆分: hsplit(a, n) : n: 为整数,横着均分3部分,为元组:按元组中元素的位置

Numpy API 矩阵操作 np.squeeze(mat): 将mat降维 np.linalg.norm(x, axis=1, keepdims=True): keepdim=True是防止出现shape为(3,)奇怪的秩为1的数组, 如果axis=1, 计算每一行的向量的模 np.power(A1, 2): 矩阵A1中的每一个元素的幂次方 np.c_[A, B]: 将矩阵A与矩阵B竖下来拼接, 得到的结果在转置 np.r_[A, B]: 将矩阵A与矩阵B横着拼接 img.reshape(im

一.内置指令 ①v-text:和 {{}} 一样,唯一的区别是,{{}} 会造成闪烁问题,而 v-text 不会有闪烁问题 <div id="app"> <h1 v-text='message'></h1> <h1 v-text='message'></h1> <h1 v-text='message'></h1> </div> <script src="node_module

numpy(Numerical Python)提供了python对多维数组对象的支持:ndarray,具有矢量运算能力,快速.节省空间.numpy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大量的数学函数库. 一.一维数组 import numpy as np #导入numpy模块 # 一维数组的表现形式 = np.array([1, 2, 3, 4]) #创建一维数组---------------[1 2 3 4] np.ndim(a) #显示a的维数--------------1

下面要说的基本都是<动手学深度学习>这本花书上的内容,图也采用的书上的 首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) 模型选择 验证数据集(validation data set),又叫验证集(validation set),指用于模型选择的在train set和test set之外预留的一小部分数据集 若训练数据不够时,预留验证集也是一种luxury.常采用的方法为K折交叉验证.原理为:把train set分割成k个不重合

在本人之前的博文中,我们学习了 I/O流.NIO流的相关概念. 那么,在JDK8的更新内容中,提出了一个新的流 -- stream流 那么,现在,本人就来讲解下这个流: 目录 stream流 常用API: 创建Stream的方式: Stream的 中间操作: Stream的 终止操作: 并行流 与 串行流: stream流 概述: 是数据渠道,用于操作数据源(集合.数组等)所生成的元素序列. 集合讲的是数据,流讲的是计算! 注意: ①Stream 自己不会存储元素: ②Stream 不会改变源对

前言 因为之前我电脑安装的是windows10家庭版,然而windows10家庭没有Hyper-v功能. 搜索了几篇windows10家庭版安装docker相关的博客,了解一些前辈们走过的坑. 很多人回复评论windows10家庭版真能启动Hyper-v,成功安装上dockerdesktop. 本来略有信心的,然而道路很曲折,几乎把全网的解决办法都尝试了,最后也没有成功. 算下来花费的的时间,还不如重装系统划算. 因为操作系统的限制,没有安装上dockerdesktop,所有我很长一段时间 ,都

张量 Tensors 1.torch.is_tensor torch.is_tensor(obj) 用法:判断是否为张量,如果是 pytorch 张量,则返回 True. 参数:obj (Object) – 判断对象 例子: torch.is_tensor(torch.rand(2,3)) True 2. torch.is_storage torch.is_storage(obj) 用法:判断是否为pytorch Storage,如何是,则返回True 参数:input (Object) – 判

数据分析 生成器 迭代器 装饰器 (两层传参) 单例模式() ios七层 io多路 数据分析:是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律 pandas的拼接操作 pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join 使用pd.concat()级联 pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似,只是多了一些参数: objs axis=0 join='outer'

pandas的拼接操作 pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame,Series 一. 使用pd.concat()级联 pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似,只是多了一些参数: objs axis=0 keys join='outer' / 'i

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学

pandas的拼接操作 #重点 pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join 0. 回顾numpy的级联 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame ============================================ 练习12: 生成2个3*3的矩阵,对其分别进行两个维度上的级联 ========

14 抽样 df.sample(10, replace = True) df.sample(3) df.sample(frac = 0.5) # 按比例抽样 df.sample(frac = 10, replace = True,weights = np.random.randint(1,10,6)) # 对样本加权 df.sample(3, axis = 1) # 变量抽样 15 join(即 merge) pd.merge(df.sample(4), df.sample(4), how =

一.Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形. 它主要用来回事图形,用来展现一些数据,更加直观的展示,让你第一眼就只要数据的呈现趋势 二.Matplotlib 的基本用法 # !/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib from matplotlib import pyplot x = [1, 2, 3, 4, 7, 5, 6, 7, 4, 6

今天是pandas数据处理第8篇文章,我们一起来聊聊dataframe的合并. 常见的数据合并操作主要有两种,第一种是我们新生成了新的特征,想要把它和旧的特征合并在一起.第二种是我们新获取了一份数据集,想要扩充旧的数据集.这两种合并操作在我们日常的工作当中非常寻常,那么究竟应该怎么操作呢?让我们一个一个来看. merge 首先我们来看dataframe当中的merge操作,merge操作类似于数据库当中两张表的join,可以通过一个或者多个key将多个dataframe链接起来. 我们首先来创建