摘要: 1 element-ui组件 <el-table>(表格) 如何在表格表头设置背景色等样式? 在el-table中设置 :cell-style="rowClass" :header-cell-style="headClass" 在methods中进行如下设置: // 表头样式设置 headClass 阅读全文
posted @ 2021-06-16 18:38 风hua 阅读(41) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: matplotlib 参考:https://matplotlib.org/index.html In [1]: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.plot()绘制线性图¶ 绘制单条线形图 绘制多条线形图 设置坐标系的比例pl 阅读全文
posted @ 2021-06-16 13:40 风hua 阅读(70) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import numpy as np import pandas as pd #方便大家操作,将月份和参选人以及所在政党进行定义: months = {'JAN' : 1, 'FEB' : 2, 'MAR' : 3, 'APR' : 4, 'MAY' : 5, 'JUN' : 6, 'JUL' : 阅读全文
posted @ 2021-06-16 13:34 风hua 阅读(130) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame 替换操作 替换操作可以同步作用于Series和DataFrame中 单值替换 普通替换: 替换所有符合要求的元素:to_replace=15,value='e' 按 阅读全文
posted @ 2021-06-16 13:32 风hua 阅读(132) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 需求: 导入文件,查看原始数据 将人口数据和各州简称数据进行合并 将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除 查看存在缺失数据的列 找到有哪些state/region使得state的值为NaN,进行去重操作 为找到的这些state/region的state项补上正确的值,从而去除掉sta 阅读全文
posted @ 2021-06-16 13:25 风hua 阅读(242) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import pandas as pd import numpy as np 级联操作 pd.concat, pd.append 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' / 'in 阅读全文
posted @ 2021-06-16 13:23 风hua 阅读(144) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np 处理丢失数据 有两种丢失数据: None np.nan(NaN) 两种丢失数据的区别 type(None) NoneType type(np.nan) float 阅读全文
posted @ 2021-06-16 13:05 风hua 阅读(162) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 需求:股票分析 使用tushare包获取某股票的历史行情数据。 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期。 假如我从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入1手股票,每年最后一个交易日卖出所有股票,到今天为止,我的收益如何? tushare财经 阅读全文
posted @ 2021-06-16 12:57 风hua 阅读(110) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 为什么学习pandas numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了,那么学习pandas的目的是什么呢? numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据,当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据(字符串,时间序列),那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据! 什么是pan 阅读全文
posted @ 2021-06-16 12:45 风hua 阅读(60) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 什么是数据分析 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 使得数据的价值最大化 分析用户的消费行为 制定促销活动的方案 制定促销时间和粒度 计算用户的活跃度 分析产品的回购力度 分析广告点击率 决定投放时间 制定广告定向人群方案 决定相关平台的投放 ...... 阅读全文
posted @ 2021-06-16 12:37 风hua 阅读(63) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 概要 1 常用pandas操作方法 2 pandas操作数据库 1 常用pandas操作方法: 创建DataFrame数据 查看数据相关信息 查看头尾文件 花样取数 切片取数 常见函数使用 首先,导入包 import pandas as pd import numpy as np # 01 创建Da 阅读全文
posted @ 2021-06-16 12:19 风hua 阅读(790) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: requests模块 - 1.什么是requests模块 - python原生一个基于网络请求的模块,模拟浏览器发起请求。 - 2.为什么要使用requests模块 - 1.自动处理url编码 - 2.自动处理post请求的参数 - 3.简化cookie的代理的操作: cookie操作: - 创建一 阅读全文
posted @ 2021-06-16 10:52 风hua 阅读(192) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: JQuery <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta htt 阅读全文
posted @ 2021-06-14 17:17 风hua 阅读(63) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: JS交互特效案例实战 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>图片切换</title> </head> <body> <!-- 4 1 4 --> <img src="images/image01.j 阅读全文
posted @ 2021-06-14 16:38 风hua 阅读(419) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: BOM&DOM BOM <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>BOM对象</title> </head> <body> <!-- 浏览器对象模型 BOM--> <!-- 1.window alert 阅读全文
posted @ 2021-06-14 12:31 风hua 阅读(59) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: JS基础 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>js文件的引入</title> <!-- 内部的js --> <script type="text/javascript"> // 编写js代码 alert('我是mjj 阅读全文
posted @ 2021-06-14 12:12 风hua 阅读(193) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: CSS篇 css选择器 css选择器总结: 语法: 选择符{ 属性:值; } 作用:选中页面上的元素(标签),设置对应的样式 - 基础选择器 + 标签选择器 * 对页面中相同的元素,设置共同的属性 + id选择器 * 任何的元素都可以设置id * id是唯一,并且不能重复,表示选中的是有“特性的元素 阅读全文
posted @ 2021-06-14 00:43 风hua 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: CSS篇 基础 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title></title> <style type="text/css"> /*css样式: 选择符和声明构成 声明:属性名和属性值 */ span{ color: orange; font-size: 30px; } 阅读全文
posted @ 2021-06-14 00:36 风hua 阅读(45) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前端目录 1 HTML篇 2 CSS篇 基础篇 css选择器 3 JS基础 4 JS进阶(BOM&DOM编程) 5 JS交互特效实例 6 jQuery 阅读全文
posted @ 2021-06-13 00:36 风hua 阅读(41) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Pandas聚合统计 链接:https://mp.weixin.qq.com/s/vKsx3nJDxCfqwCaPTWkzpA 导读:Pandas是当前Python数据分析中最为重要的工具,其提供了功能强大且灵活多样的API,可以满足使用者在数据分析和处理中的多种选择和实现方式。今天本文以Panda 阅读全文
posted @ 2021-06-11 14:15 风hua 阅读(219) 评论(0) 推荐(0) 编辑