05 2020 档案

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posted @ 2020-05-19 16:25 li-shan 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：一个模式匹配包含了一系列备选项，每个都开始于关键字 case。每个备选项都包含了一个模式及一到多个表达式。箭头符号 => 隔开了模式和表达式。 1. package scalaprogram.May07 import scala.util.Random //模式匹配升级版的switch语句 obj 阅读全文

posted @ 2020-05-12 19:14 li-shan 阅读(140) 评论(0) 推荐(0) 编辑

scala_Trait

摘要：Trait 的基本概念在 Scala中Trait 为重用代码的一个基本单位。一个 Traits 封装了方法和变量，和 Interface 相比，它的方法可以有实现，这一点有点和抽象类定义类似。但和类继承不同的是，Scala 中类继承为单一继承，也就是说子类只能有一个父类。当一个类可以和多个 Tra 阅读全文

posted @ 2020-05-09 19:27 li-shan 阅读(214) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pandas_HDF5

摘要：HDF5适用于处理不适合在内存中存储地超大型数据，可以使你高效读写大型数据的一小块。 1.Pandas使用HDFStore类来实现这一功能，类似字典一样的工作方式 import numpy as np df = pd.DataFrame({'a':np.random.randn(100)}) # 有阅读全文

posted @ 2020-05-07 23:40 li-shan 阅读(428) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pandas_JSON和Pickle

摘要：1.使用read_json函数可以自动将JSON数据集按照指定的顺序转换为Series或者DataFrame对象，其默认做法是假设JSON数据中的每个对象是表里的一行 # [{"a": 1, "b": 2, "c": 3}, # {"a": 4, "b": 5, "c": 6}, # {"a": 7 阅读全文

posted @ 2020-05-07 22:03 li-shan 阅读(206) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Pandas文件读取

摘要：数据交换主要有以下几种类型：读取文本文件或磁盘上的其它高效文件格式与数据库交互与网络资源，比如Web API进行交互在Pandas的使用场景中，最多的是将表格型的数据读取为DataFrame对象。实现这一功能的函数有很多，最常用的是read_csv和read_table。 1. import 阅读全文

posted @ 2020-05-07 21:26 li-shan 阅读(271) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python函数_map()、filter()和reduce()

摘要：仅作学习记录！阅读全文

posted @ 2020-05-03 00:18 li-shan 阅读(253) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python eval()和exec()函数

摘要：相同点：eval()和exec()在一定命名空间范围内执行字符串形式的代码不同点：exec()无返回值；eval()有返回值格式： eval(expression, globals=None, locals=None, /)exec(expression, globals=None, local 阅读全文

posted @ 2020-05-02 23:39 li-shan 阅读(271) 评论(0) 推荐(0) 编辑