摘要：
concat是一种基本的合并方式，但是concat有很多参数可以调整 axis=0是预设值，也就是默认就为vertical合并 ignore_index=true 这个参数用于忽略以前的index，生成新的有序的index join合并 join=‘outer’为预设值，按照column做纵向合并， 阅读全文
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出处：https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/3-5-pd-to/ 阅读全文
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去掉有空值的行或者列 dateframe.fillna(value= ) 替代控制为value的值 dateframe.isnull() 这个返回的是一个dateframe 里面的只有false，true 当存在na的时候就是true np.any(dateframe.isnull() ) 判断这个 阅读全文
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简单的一些赋值，增添行数据和列数据等 出处：https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/3-3-pd-assign/ 阅读全文
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dates = pd.date_range('20130101', periods=6)df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D']) 创建了一个dataframe date 阅读全文
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出处：https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/3-1-pd-intro/ pandas主要的两个数据结构series，dataframe 可以说numpy是列表形式的，没有数据标签，pandas是字典类型的，表格形 阅读全文
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= 的赋值方式会带有关联性（a=b，当b改变a随之改变），copy没有 阅读全文
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分割的作用 在卷积神经网络中 卷积的过程就要用到array的分割，因为是一小块一小块的卷积的 阅读全文
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np.vstack((a,b))将数组上下合并 np.hstack((a,b))将数组左右合并 可以有选择性的对数组进行合并操作，输入的参数是一个元组 A[np.newaxis,:]表示增加一个新的维度，因为知道一位数组不是矩阵，无法进行转置 当有多个矩阵或者数列需要合并的时候选择concatena 阅读全文