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pandas中concat()的几种拼接方式?

pandas 中concat()的几种用法?

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14小时前

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sort_values中ascending参数时做什么的?

ascending = True 代表按从小到大的方式排序 , ascending = False 代表按从大到小的方式排序

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15小时前

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pandas中DataFrame如何重新设置索引?

可以使用d1.reindex函数,d1.reindex(['a','b','c','d']) #重索引行,引入缺失值

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15小时前

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pandas中DataFrame如何设置索引?

1 set_index:设置索引2 reset_index:恢复默认索引

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15小时前

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怎样截取二维列表中的数据?

首先索引出列表内部的列表,之后再进行索引。

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15小时前

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怎样把 pandas中的dataframe中 bool 数据类型转换为 Nan

采用replace方法即可,data.replace(False,np.nan)

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15小时前

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如何把两个列表中的字符串拼接起来?

我直接上代码了

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15小时前

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Python 中global 和 nonlocal 的用法?

第一,两者的功能不同。global关键字修饰变量后标识该变量是全局变量,对该变量进行修改就是修改全局变量,而nonlocal关键字修饰变量后标识该变量是上一级函数中的局部变量,如果上一级函数中不存在该局部变量,nonlocal位置会发生错误(最上层的函数使用nonlocal修饰变量必定会报错)。第二,两者使用的范围不同。global关键字可以用在任何地方,包括最上层函数中和嵌套函数中,即使之前未定

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4天前

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带有 宏 的excel应该怎么保存?

把文件另存为:并从保存类型下拉列表中选择“Excel启用宏的工作簿”,如下图所示。

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4天前

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pandas module 'pandas' has no attribute 'series' 报错原因?

大小写出错 , pd.Series()中的Series首字母需要大写

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2020-09-16

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python 使用字典统计列表的个数?

values = [1,2,3,2,3,1,4]values_cnt = {}for value in values: values_cnt[value] = values_cnt.get(value,0)+1values_cnt

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1周前

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anaconda 怎么查看d盘中的课件?

anaconda默认打开的是C盘user下的文件,想打开其他盘课件,可以在cmd中输入win + r ----> cmd ----> 输入 d:再输入jupyter notebook

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1周前

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numpy 中 dtype 加"" 与不加""的区别

a = np.array([3.14, 4, 2, 4], dtype=int) a = np.array([3.14, 4, 2, 4], dtype="int")这里的int不加"" ,指定的是python内的数据类型,加""指的是numpy的数据类型

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1周前

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打开jupyter notebook出现这种报错的原因?

添加环境变量即可选中path ,然后点击编辑,将光标移到最后面,将键盘转换为英文输入法,输入一个分号 ( ; ),然后将复制的路径,粘贴在分号后面,点击确定,保存后关闭就可以,启动anaconda就可以使用了。

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1周前

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​在函数内部可以去使用全局变量,但是不能修改全局变量?为什么使用global后变量又修改了?

在函数内部可以去使用全局变量,但是不能修改全局变量,global语句实际上是声明一个或多个变量为全局变量,并不是把全局变量变成了具备变量.而是声明使用的变量是全局变量.

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1周前

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join函数使用时应该注意的一个问题?

join()函数的用法可以用在拼接字符串中 , 不可以拼接列表,或其他非字符串类型.如图所示,a列表中含有数值型 , bool型,所以会报错

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1周前

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math.divmod()运行显示divmod函数没有怎么办?

divmod是Python内置的函数,直接用divmod (10,2)就可以了.

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1周前

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函数的形参和实参的区别?

跟绝大多数语言类似,形参是指函数创建和定义过程中的参数,而实参则是指函数在调用过程中实际传递的参数。定义时小括号中的参数,用来接收参数用的,称为 “形参”调用时小括号中的参数,用来传递给函数用的,称为 “实参”

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1周前

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使用numpy实现线性回归并绘图?

#生成一系列线性相关的数据 dataset_size = 100000#干扰幅度, 干扰越小, ab越准确amplitute = 200#预测 y = 2x+3 的线性函数x = np.random.randint(0,1000,dataset_size)y = 2 * x + 3 + np.random.normal(size=dataset_size)*amplitute#使用最小二乘法求解线

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1周前

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如何使用numpy实现线性回归?

#生成一系列线性相关的数据 dataset_size = 100000#干扰幅度, 干扰越小, ab越准确amplitute = 200#预测 y = 2x+3 的线性函数x = np.random.randint(0,1000,dataset_size)y = 2 * x + 3 + np.random.normal(size=dataset_size)*amplitute#使用最小二乘法求解线

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1周前

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