飞翔的南瓜

摘要： df['w'] #选择表格中的'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 df.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 df[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame属性 data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前闭后开，包括前不包 阅读全文

摘要： df1 = df.drop(index = df[df['侧向加速度响应时间'].isna()].index) #删除是nan的数值使用isna进行判断，效果刚刚的，其余的办法经常报错 阅读全文

摘要： a = [1,2,3] ...: b = [4,5,6] ...: e = np.array(list(zip(a,b))) ...: print(e) ...: print(np.mean(e,axis=0)) ...: print(np.mean(e, axis=1)) ...: [[1 4] 阅读全文

摘要： 比如说有一个名为 df1 的dataframe要统计某一列（比如说列名是city）中各个值出现的次数 #可以通过df.colname 来指定某个列，value_counts()在这里进行计数 df2 = df1.city.value_counts() print(df2) 1 2 3 还有一个是统计 阅读全文

摘要： 1、查看DataFrame的数据类型 df.dtypes#查看各列数据类型 df[A].dtypes#查看A列数据类型 2、转换DataFrame的数据类型 df[A].astypes(int)#将A列数据类型转换为intdata['note_n'] = pd.to_numeric(data['no 阅读全文

摘要： https://www.cnblogs.com/lelexiong/p/8994037.html 阅读全文

摘要： https://www.cnblogs.com/huangcong/archive/2011/08/29/2158268.html 阅读全文

摘要： https://www.jb51.net/article/168935.htm 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/Poul_henry/article/details/82533569 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(10) print x fig = plt.figur 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/Poul_henry/article/details/82533569 阅读全文