前面几篇文章已经介绍了Python自带的list()以及强大的numpy提供的ndarray类型，这些数据类型还不够强大吗？为什么还需要新的数据类型呢？...在学习新的知识的时候，一方面需要了解这个新的概念是什么，另外还需要了解为什么需要学习这个新的知识，以往的知识不能解决问题吗？不能满足需要吗？...只有搞明白了为什么的问题，才能灵活的应用新的知识和技能解决问题。 1....而在python中存放数据常见的有list()以及numpy中功能更加强大的numpy.ndarray()，但是为什么还要使用DataFrame呢？...结语 本文介绍了用Pandas的DataFrame类型来存储电影数据集的数据，并介绍了DataFrame提供的非常方便的数据操作。
对于重新编译过的jar包，引入依赖 ${basedir}/src/main/webapp/WEB-INF/lib/netty-socketio-1.7.7.jar 为什么jar包一定放在lib文件夹下面，我换个地方就不行。...这个其实如果你不是用服务器是没有任何问题的，但是当你使用了web服务器类似于tomcat这种，那么你就要小心了。...jar包导入工作空间这个是由我们人为控制的，我导哪个空间就有哪个，我不导行不行，可以，编译器会自动去寻找他所需要的jar包，但是服务器就不会他只会去寻找lib文件夹下的jar包并将他们拷贝到服务器上（就是在你服务器的当前项目的
前面几篇文章已经介绍了Python自带的list()以及强大的numpy提供的ndarray类型，这些数据类型还不够强大吗？为什么还需要新的数据类型呢？...在学习新的知识的时候，一方面需要了解这个新的概念是什么，另外还需要了解为什么需要学习这个新的知识，以往的知识不能解决问题吗？不能满足需要吗？...只有搞明白了为什么的问题，才能灵活的应用新的知识和技能解决问题。 1....Pandas的DataFrame类型 Pandas是Python开发中常用的第三方库，DataFrame是其中最常用的数据类型，是一种存放数据的容器。...而在python中存放数据常见的有list()以及numpy中功能更加强大的numpy.ndarray()，但是为什么还要使用DataFrame呢？
问： 我有一个调用自己的函数: def get_input(): my_var = input('Enter "a" or "b": ') if my_var !...Type "a" or "b": a got input: None 我不明白为什么 get_input() 函数返回的是 None，因为它本应只返回 my_var。这个 None 是从哪里来的？...我该如何修复我的函数呢？ 答： 它返回 None 是因为当你递归调用它时: if my_var != "a" and my_var !...没有返回那个值。 因此，尽管递归确实发生了，但返回值却被丢弃了，然后你会从函数末尾退出。...Python3 documentation 因此，除了在 if 语句中调用 get_input() 之外，还需要返回递归调用返回的内容。
pivot表中的级别将存储在结果DataFrame的索引和列上的多索引对象(层次索引)中 # index 告诉方法按哪个列分组 # values 是我们要应用计算的列(可选地聚合列) #...100项 # apply 沿着DataFrame的轴应用一个函数。...，返回新的DataFrame，并在索引名下的列中标记信息， # 如果没有，默认为'level_0'、'level_1'等。...100项 # apply 沿着DataFrame的轴应用一个函数。...100项 # apply 沿着DataFrame的轴应用一个函数。
今天在写new Date()时候，无意中发现了一个很有意思的方法，getTime()，百度了一下，有人说是计算从1970年1月1日至今的毫秒数 为什么要是1970年呢？...为什么这个时间会定义在1970年1月1日这个时候呢? 于是开始了Google，中文网页根本找不到答案。...但这依然没很好的解释"为什么",出于好奇，继续Google，总算找到了答案: http://en.wikipedia.org/wiki/Unix_time 这里的解释是: 最初计算机操作系统是32位，而时间也是用...到这里，我想问题的答案已经出来了: 因为用32位来表示时间的最大间隔是68年，而最早出现的UNIX操作系统考虑到计算机产生的年代和应用的时限综合取了1970年1月1日作为UNIX TIME的纪元时间(开始时间...区，故打印的结果是8点。
Math.max() 是 JS 内置的方法，可以从传入的参数中，返回最大的一个。例如： Math.max(1, 2, 3); // => 3 如果Math.max()只使用一个参数，结果是怎么样的？...Math.max(); // => -Infinity 不带参数的 Math.max() 返回的结果是 -Infinity，接下来，我们来看看为什么会这样。...., numN)接受多个数字参数，并返回它们的最大数量。...现在就知道为什么Math.max()在不带参数的情况下调用时返回-Infinity:这是在一个空集合上定义max函数的一种方式。 这与加法类似，max的-Infinity和加法的0是一样的。...Math.min()也具有相同的行为-当不带参数调用时，它将返回Infinity。
[count, setCount] = useState(0) 这里可以看到 useState 返回的是一个数组，那么为什么是返回数组而不是返回对象呢？...为什么是返回数组而不是返回对象 要弄懂这个问题要先明白 ES6 的解构赋值，来看 2 个简单的例子： 数组的解构赋值 const foo = [1, 2, 3]; const [one, two, three...，这个问题就很好解释了 如果 useState 返回的是数组，那么使用者可以对数组中的元素命名，代码看起来也比较干净 如果 useState 返回的是对象，在解构对象的时候必须要和 useState 内部实现返回的对象同名...总结 useState 返回的是 array 而不是 object 的原因就是为了降低使用的复杂度，返回数组的话可以直接根据顺序解构，而返回对象的话要想使用多次就得定义别名了 首发自：为什么 useState...返回的是 array 而不是 object？
简介 利用 read_excel() 的 usecols 参数来指定表的某一列，以方便排除不必要的干扰列 养成数据加载以后，使用 head() 进行预览的习惯 养成使用 shape() 及 info()...需要掌握的主要有两个方法: DataFrame.insert() 方法，用来增加对应的列 DataFrame.pivot_table() 产生透视图，展示重要的数据 具体方法 DataFrame.insert...DataFrame.pivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins...columns : 要重新展示为行的内容，是原来的列或者是其它的属性，可以是列表 aggfunc : 要进行统计的行，可以是 numpy.sum / numpy.mean 等，也可以按列进行统计...aggfunc={'c1' : numpy.mean, 'c2' : numpy.sum} fill_value : 将缺失值替换的值，幽灵将 Nan 换成 0 : fill_value=0 margins
data[[‘a’]] # 返回a列，DataFrame格式 data.iloc[:,0] # 返回a列，Series格式 data.a # 返回a列，Series格式...返回指定行列 pandas的DataFrame非常方便的提取数据框内的数据。...df.groupby(‘g’).sum df.groupby(‘g’)([‘d’]).agg([numpy.sum, numpy.mean, numpy.std]) df.groupby([‘g’, ‘...df[‘i’]=df.apply(compute, axis=1) # a+b>100返回1，否则返回0，存放到新的一列 df[‘i’]=df.apply(compute2, axis=1) # g...包含GD、FJ的，e小于50的，返回1，否则返回0 [在这里插入图片描述] def compute(arr): a = arr['a'] b = arr['b'] if a+b>100
需要掌握的主要有两个方法，一个是 DataFrame.insert() 方法，用来增加对应的列，另一个是 DataFrame.pivot_table() 方法。...insert() DataFrame.insert(self, loc, column, value, allow_duplicates=False) loc : int 表示第几列；0 <= loc...pivot_table() DataFrame.pivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, aggfunc=‘mean’, fill_value...，是原始数据中的某一个行 columns : 要重新展示为行的内容，是原来的列或者是其它的属性，可以是列表 aggfunc : 要进行统计的行，可以是 numpy.sum / numpy.mean 等，...也可以按列进行统计 aggfunc={'c1' : numpy.mean, 'c2' : numpy.sum} fill_value : 将缺失值替换的值，幽灵将 Nan 换成 0 : fill_value
奇怪的Java题：为什么128 == 128返回为false，而127 == 127会返回为true? 在回答这个问题之前，我们先来看看int和Integer的对比，一步步揭开问题的答案。...实际是对象的引用，指向此new的Integer对象；int是直接存储数据值 ； (4) Integer的默认值是null；int的默认值是0。...基本类型（原始数据类型）在传递参数时都是按值传递，而封装类型是按引用传递的(其实“引用也是按值传递的”，传递的是对象的地址)。 由于包装类型都是不可变量，因此没有提供改变它值的方法。...2. int与Integer的深入对比 注：对于引用类型变量，==操作符比较的是两个引用是否指向同一个对象；对于基本类型变量，==操作符比较的是两个变量的值是否相等。...(1) 由于Integer变量实际上是对一个Integer对象的引用，所以两个通过new生成的Integer变量永远是不相等的。
doSomething } public void method(Integer id, String name) { // doSomething } } 为什么不同返回类型不算方法重载...从方法签名的组成规则我们可以看出，方法的返回类型不是方法签名的组成部分，所以当同一个类中出现了多个方法名和参数相同，但返回值类型不同的方法时，JVM 就没办法通过方法签名来判断到底要调用哪个方法了，如下图所示...： 那为什么返回类型不能做为方法签名的一部分呢？...原因其实很简单，试想一下，如果方法的返回类型也作为方法签名的一部分，那么当程序员写了一个代码去调用“重载”的方法时，JVM 就不能分辨要调用哪个方法了，如下代码所示： public class OverloadExample...方法返回类型不能作为方法重载的依据，因为它不是方法签名的组成部分。
+ `stack()`：将（可能是分层的）列标签的一个级别“枢轴”，返回一个带有新的最内层行标签的`DataFrame`。...12 18 2020-01-04 2 8 14 20 2020-01-05 4 10 16 22 请注意，在数据是同质类型的情况下，这将返回对底层数据的视图。...，这将返回基础数据的视图。...stack(): “旋转”（pivot）可能是分层的列标签的一级，返回一个带有新的最内层行标签的DataFrame。...inf, 'A', 'B']
b d e f Utah 0.0 NaN 3.0 NaN Ohio 3.0 NaN 6.0 NaN Texas 6.0 NaN 9.0 NaN Oregon 9.0 NaN 12.0 NaN # 在列上进行广播机制...0 1 7 1 frame.sort_values(by=['a', 'b']) # 同时指定多个列属性 b a 2 -3 0 0 4 0 3 2 1 1 7 1 rank 排名从1开始 返回的是平均排名...3 4.5 4 3.0 5 2.0 6 4.5 dtype: float64 # 根据出现的顺序返回排名 obj.rank(method='first') 0 6.0 1...直接查看索引index的is_unique()属性 索引重复的标签返回多个值 汇总和统计 sum()：返回含有列的和的S型数据 传⼊axis='columns’或axis=1将会按⾏进⾏求和 axis...=0：表示行；axis=1：表示列 skipna：排除缺失值，默认值是True idxmax()/idxmin()：返回最大值或者最小值的索引 describe：返回多个统计值 df = pd.DataFrame
在我的理解中，我认为回调函数必须被调用并返回true ， every() 才会返回 true ，但实际上并非如此。...这只能发生的唯一原因是如果回调函数没有被调用，而 every() 的默认值是 true 。但是，为什么在没有值来运行回调函数时，空数组会返回 true 给 every() 呢？...要理解为什么，我们需要仔细看看规范是如何描述这个方法的。...如果数组中没有任何项目，那么就没有机会执行回调函数，因此，该方法无法返回 false 。 现在的问题是：为什么 every() 会表现出这样的行为？...在数学和JavaScript中的“对所有”的量词 MDN页面 提供了为什么 every() 会对空数组返回 true 的答案： every 的行为就像数学中的“全称量词”。
在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...Quantity == 95 and UnitPrice(USD) == 182") 这个查询会报错： 但是为什么报错？...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。...我们还可以在一个或多个列上包含一些复杂的计算。
在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤pandas DataFrame，需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...== 95 and UnitPrice(USD) == 182") 这个查询会报错： 但是为什么报错？...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算。...我们还可以在一个或多个列上包含一些复杂的计算。
述性统计 Series 与 DataFrame 支持大量计算描述性统计的方法与操作。...对于非数值型 Series 对象， describe() 返回值的总数、唯一值数量、出现次数最多的值及出现的次数。...DataFrame 对象， describe() 只返回数值列的汇总统计量，如果没有数值列，则只显示类别型的列。...最大值与最小值对应的索引 Series 与 DataFrame 的 idxmax() 与 idxmin() 函数计算最大值与最小值对应的索引。...Out[113]: 0 C 1 A 2 C 3 A 4 C dtype: object 多行或多列中存在多个最大值或最小值时，idxmax() 与 idxmin() 只返回匹配到的第一个值的
描述性统计 Series 与 DataFrame 支持大量计算描述性统计的方法与操作。...对于非数值型 Series 对象， describe() 返回值的总数、唯一值数量、出现次数最多的值及出现的次数。...DataFrame 对象， describe() 只返回数值列的汇总统计量，如果没有数值列，则只显示类别型的列。...最大值与最小值对应的索引 Series 与 DataFrame 的 idxmax() 与 idxmin() 函数计算最大值与最小值对应的索引。...Out[113]: 0 C 1 A 2 C 3 A 4 C dtype: object 多行或多列中存在多个最大值或最小值时，idxmax() 与 idxmin() 只返回匹配到的第一个值的
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