2019年12月29日
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1 import pandas as pd 2 3 # 文本数据 人能够识别的有序的文件 4 # csv 文件 以逗号分隔的，文本文件 5 # pd.read_csv() 6 # filepath_or_buffer 文件路径 + 名称 7 # sep delimiter 都是分隔符 8 # hea 阅读全文
posted @ 2019-12-29 19:16
可西可彻
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1 import pandas as pd 2 3 # 创建一个df 4 df = pd.DataFrame( 5 data={ 6 "name": ["zs", "ls", "ww", "zl"], 7 "age": [18, 19, 29, 11], 8 "score": [92.5, 93, 阅读全文
posted @ 2019-12-29 19:14
可西可彻
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一、dataframe的增加操作 1 import pandas as pd 2 3 # 加载数据 4 users = pd.read_excel("./users.xlsx") 5 print("users:\n", users) 6 print("users 的类型：\n", type(user 阅读全文
posted @ 2019-12-29 19:09
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1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 5 def show_data(columns, values): 6 """ 7 绘图展示 8 :param columns: 名称 9 :param values: 真实数据 1 阅读全文
posted @ 2019-12-29 19:07
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1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 def draw_data(n, a, b, d, values, fig, plt, t, l, cl): 5 fig.add_subplot(2, 2, n) 6 x = val 阅读全文
posted @ 2019-12-29 19:03
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1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 5 # 构建数据 6 def build_data(): 7 res = np.load("./国民经济核算季度数据.npz", allow_pickle=True) 8 colum 阅读全文
posted @ 2019-12-29 19:01
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1 # 某公司 员工的薪资水平 在[3500,35000] 之间，而且公司共有55个人 2 # 让大家 自己自定分组，来查看大部分员工的薪水水平，来给公司做薪水指导。 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 import numpy as np 5 6 plt.fig 阅读全文
posted @ 2019-12-29 18:59
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1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 def draw_data(n, a, b, c, d, values, fig, plt, t, xl, ticks): 5 fig.add_subplot(2, 2, n) 6 阅读全文
posted @ 2019-12-29 18:56
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1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 def draw_data(n, a, b, l, values, fig, plt): 5 fig.add_subplot(2, 1, n) 6 x = values[:, 0] 阅读全文
posted @ 2019-12-29 18:51
可西可彻
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1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 # 加载数据 5 res = np.load("./国民经济核算季度数据.npz", allow_pickle=True) 6 7 columns = res["columns"] 阅读全文
posted @ 2019-12-29 18:49
可西可彻
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