2018年5月26日
摘要: 1、axes返回标签列表 2、empty示例,返回布尔值,表示对象是否为空。返回True则表示对象为空 print(df.empty) 3、 阅读全文
posted @ 2018-05-26 10:23 裸睡的猪 阅读(175) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、可以使用单个列表或列表列表创建数据帧(DataFrame)。 单个列表 列表列表 2、从ndarrays/Lists的字典来创建DataFrame 3、字典列表可作为输入数据传递以用来创建数据帧(DataFrame),字典键默认为列名。 4、从系列的字典来创建DataFrame 阅读全文
posted @ 2018-05-26 09:52 裸睡的猪 阅读(283) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年5月25日
摘要: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/5/24 15:03 # @Author : zhang chao # @File : s.py from scipy import linalg as lg #按标签选择 #通过标签选择多轴 import pandas as pd import numpy ... 阅读全文
posted @ 2018-05-25 19:25 裸睡的猪 阅读(6427) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: D:\Download\python3\python3.exe D:/Download/pycharmworkspace/s.pydf: A B C D2017-01-01 -1.353900 -0.737163 -0.266858 -0.2191162017-01-02 -2.328935 0.2 阅读全文
posted @ 2018-05-25 18:46 裸睡的猪 阅读(5417) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、通过传递numpy数组,使用datetime索引和标记列来创建DataFrame 2、通过传递可以转换为类似系列的对象的字典来创建DataFrame 3、 4、 5、描述显示数据的快速统计摘要 6、调换数据 行列转换 类似矩阵转置 7、通过轴排序 8、 9、 8、排序算法 阅读全文
posted @ 2018-05-25 18:45 裸睡的猪 阅读(1640) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 系列(Series) 数据帧(DataFrame) 面板(Panel) 这些数据结构构建在Numpy数组之上,这意味着它们很快。 考虑这些数据结构的最好方法是,较高维数据结构是其较低维数据结构的容器。 例如,DataFrame是Series的容器,Panel是DataFrame的容器。 构建和处理两 阅读全文
posted @ 2018-05-25 18:06 裸睡的猪 阅读(269) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数,字符串,浮点数,Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为索引。 Pandas系列可以使用以下构造函数创建 - 可以使用各种输入创建一个系列,如 数组、字典、标量值、或、常数 2、 阅读全文
posted @ 2018-05-25 16:05 裸睡的猪 阅读(379) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #liner import numpy as np from scipy import linalg as lg arr=np.array([[1,1],[0,1]]) matr=np.mat('[1,2;0,2]') print ("matrix:",matr)#matrix: [[1 2],[0 2]] print ("Det:",lg.det(arr))#array行列式 print ("... 阅读全文
posted @ 2018-05-25 15:40 裸睡的猪 阅读(294) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画格。 用法: [X,Y]=meshgrid(x,y) [X,Y]=meshgrid(x)与[X,Y]=meshgrid(x,x)是等同的 [X,Y,Z]=meshgrid(x,y,z)生成三维数组,可用来计算三变量的函数和绘制三维立体图 例如例题1 阅读全文
posted @ 2018-05-25 15:22 裸睡的猪 阅读(282) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2018年5月24日
摘要: >>> from scipy.interpolate import interp1d#interp1d表示1维插值 >>> from scipy.interpolate import interp1d#interp1d表示1维插值 >>> >>> x = np.linspace(0, 10, num 阅读全文
posted @ 2018-05-24 16:00 裸睡的猪 阅读(4557) 评论(0) 推荐(0) 编辑