首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python基础 | 为什么需要PandasDataFrame类型

前面几篇文章已经介绍了Python自带list()以及强大numpy提供ndarray类型,这些数据类型还不够强大吗?为什么还需要新数据类型呢?...在学习新知识时候,一方面需要了解这个新概念是什么,另外还需要了解为什么需要学习这个新知识,以往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问题,才能灵活应用新知识和技能解决问题。 1....而在python中存放数据常见有list()以及numpy中功能更加强大numpy.ndarray(),但是为什么还要使用DataFrame呢?...结语 本文介绍了用PandasDataFrame类型来存储电影数据集数据,并介绍了DataFrame提供非常方便数据操作。

85560
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Python基础 | 为什么需要PandasDataFrame类型

前面几篇文章已经介绍了Python自带list()以及强大numpy提供ndarray类型,这些数据类型还不够强大吗?为什么还需要新数据类型呢?...在学习新知识时候,一方面需要了解这个新概念是什么,另外还需要了解为什么需要学习这个新知识,以往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问题,才能灵活应用新知识和技能解决问题。 1....PandasDataFrame类型 Pandas是Python开发中常用第三方库,DataFrame是其中最常用数据类型,是一种存放数据容器。...而在python中存放数据常见有list()以及numpy中功能更加强大numpy.ndarray(),但是为什么还要使用DataFrame呢?

1.3K30

为什么getTime()返回1970年至今毫秒?

今天在写new Date()时候,无意中发现了一个很有意思方法,getTime(),百度了一下,有人说是计算从1970年1月1日至今毫秒数 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,我想问题答案已经出来了: 因为用32位来表示时间最大间隔是68年,而最早出现UNIX操作系统考虑到计算机产生年代和应用时限综合取了1970年1月1日作为UNIX TIME纪元时间(开始时间...区,故打印结果是8点。

1K30

为什么 useState 返回是 array 而不是 object?

[count, setCount] = useState(0) 这里可以看到 useState 返回是一个数组,那么为什么返回数组而不是返回对象呢?...为什么返回数组而不是返回对象 要弄懂这个问题要先明白 ES6 解构赋值,来看 2 个简单例子: 数组解构赋值 const foo = [1, 2, 3]; const [one, two, three...,这个问题就很好解释了 如果 useState 返回是数组,那么使用者可以对数组中元素命名,代码看起来也比较干净 如果 useState 返回是对象,在解构对象时候必须要和 useState 内部实现返回对象同名...总结 useState 返回是 array 而不是 object 原因就是为了降低使用复杂度,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...返回是 array 而不是 object?

2.2K20

利用 Python 生成数据透视表

简介 利用 read_excel() usecols 参数来指定表某一列,以方便排除不必要干扰列 养成数据加载以后,使用 head() 进行预览习惯 养成使用 shape() 及 info()...需要掌握主要有两个方法: DataFrame.insert() 方法,用来增加对应DataFrame.pivot_table() 产生透视图,展示重要数据 具体方法 DataFrame.insert...DataFrame.pivot_table(self, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins...columns : 要重新展示为行内容,是原来列或者是其它属性,可以是列表 aggfunc : 要进行统计行,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 : 将缺失值替换值,幽灵将 Nan 换成 0 : fill_value=0 margins

1.9K10

奇怪Java题:为什么128 == 128返回为false,而127 == 127会返回为true?

奇怪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对比,一步步揭开问题答案。...实际是对象引用,指向此newInteger对象;int是直接存储数据值 ; (4) Integer默认值是null;int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(其实“引用也是按值传递”,传递是对象地址)。 由于包装类型都是不可变量,因此没有提供改变它值方法。...2. int与Integer深入对比 注:对于引用类型变量,==操作符比较是两个引用是否指向同一个对象;对于基本类型变量,==操作符比较是两个变量值是否相等。...(1) 由于Integer变量实际上是对一个Integer对象引用,所以两个通过new生成Integer变量永远是不相等

2.2K31

在Java中为什么不同返回类型不算方法重载?

doSomething } public void method(Integer id, String name) { // doSomething } } 为什么不同返回类型不算方法重载...从方法签名组成规则我们可以看出,方法返回类型不是方法签名组成部分,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一部分呢?...原因其实很简单,试想一下,如果方法返回类型也作为方法签名一部分,那么当程序员写了一个代码去调用“重载”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依据,因为它不是方法签名组成部分。

3.3K10

小心这个陷阱: 为什么JS中 every()对空数组总返回 true

在我理解中,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。...这只能发生唯一原因是如果回调函数没有被调用,而 every() 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。...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 。 现在问题是:为什么 every() 会表现出这样行为?...在数学和JavaScript中“对所有”量词 MDN页面 提供了为什么 every() 会对空数组返回 true 答案: every 行为就像数学中“全称量词”。

18320

10个快速入门Query函数使用Pandas查询示例

在开始之前,先快速回顾一下pandas -中查询函数query。查询函数用于根据指定表达式提取记录,并返回一个新DataFrame。表达式是用字符串形式表示条件或条件组合。...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数据子集或记录。所以要过滤pandas DataFrame,需要做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计算。

4.3K20
领券