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RSS订阅原创 Pandas基础（3）
赋值用索引自动对齐新增列的数据：s1 = pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=pd.date_range('20200102',periods=6))output:按标签赋值：df.at[dates[0],'A'] = 0按位置赋值：df.iat[0,1] = 0按numpy数组赋值：df.loc[:,'D'] = np.array([5]*len(df))output:用where条件赋值：df2 = df.copy
2020-09-27 13:51:42
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原创 Pandas基础（2）
dfdescribe()可以快速查看数据的统计摘要。df.describa()output:转置数据：df.Toutput:按轴排序df.sort_index(axis=1,ascending=False)output:选择获取数据选择单列，产生Series，与df.A等效。df['A']output:使用[ ]切片行：df[0:3]output:df['20200101':'20200104']
2020-09-24 13:52:34
89
原创 pandas基础（1）
导入Pandas与Numpyimport numpy as npimport pandas as pd生成对象用值列表生成Series时，Pandas默认自动生成整数索引：new = pd.Series([1,2,3,4,np.nan,6,9])output:用含日期时间索引与标签的Numpy数组生成的DataFrame：dates = pd.date_range('20200101',periods = 6)outputdf = pd.DataF
2020-09-23 15:16:44
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原创 5个实用的pandas操作
1.explodeexplode用于将一行数据展开成多行。dataFrame中某一行其中一个元素包含多个类型的数据，可以使其分别展开。语法：DataFrame.explode(self,column:Union[str,Tuple])参数作用：column：str或tuple使用explode轻松将[2,3,8]转换成多行，且行内其他元素保持不变。2.NuniqueNunique用于计算行或列上唯一值的数量，即去重后计数。用法：Series.nunique(drop = True
2020-09-23 10:16:12
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原创 keras和tensorflow对应版本
TensorFlow 1.14.0 + Keras 2.2.5 on Python 3.6. TensorFlow 1.13.0 + Keras 2.2.4 on Python 3.6. TensorFlow 1.12.0 + Keras 2.2.4 on Python 3.6. TensorFlow 1.12.0 + Keras 2.2.4 on Python 2. TensorFlow 1.11.0 + Keras 2.2.4 on Python 3.6. TensorFlow 1.11.0
2020-09-13 16:20:21
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原创 numpy随机生成数据
用numpy.random模块来生成随机数组1.np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数， 当没有参数时，返回一个随机浮点数，当有一个参数时，返回该参数长度大小的一维随机浮点数数组，参数建议是整数型。import numpy as npnp.random.rand(8)output [ 0.55958421 0.97358761 0.77753246 0.28072869 0.18467794 0.857553360.03976048 0.08161
2020-09-13 15:41:34
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原创 anaconda 报错HTTPSConnectionPool(host=‘www.anaconda.com‘, port=443): Read timed out
anaconda 报错HTTPSConnectionPool(host='www.anaconda.com', port=443): Read timed out. (read timeout=5)错误的原因：默认镜像源访问速度过慢，会导致超时从而导致更新和下载失败。解决方法：更换镜像源为清华镜像源，并且删除默认镜像源。conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/.
2020-09-09 20:00:12
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原创 -bash:dirname:command not found的解决办法
-bash：dirname：command not found解决方法：#Ubuntuapt-get install coreutils#CentOSyum install coreutils#osxbrew install coreutils#anacondaconda install coreutils
2020-09-03 10:56:41
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原创 pandas模块的简单介绍
pandas模块pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。Pandas中常见的数据结构有两种：SeriesDataFrame类似一维数组的对象类似多维数组/表格数组；每列数据可以是不同的类型；索引包括列索引和行索引Series构建Series：ser_obj = pd.Series(range(10))由索引和数据组成（索引在左<自动创建>,数据在右）。
2020-09-03 10:50:02
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空空如也
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