大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 一、创建数据库时报必须运行Netca以配置监听程序，然后才能继续。...3、用net configuration assistant 添加监听程序； 4、用系统管理员身份运行database configuration assistant 创建数据库
计算该项资产的现值，每年贴现2%。 Excel模型 Excel用户可能已经知道如何（在Excel中）对此问题建模。多个输入值、公式和下拉列表，让我们看看下面的例子。...图1 使用列表建模 Python列表是一种有序的数据结构，这正是我们建模时间序列数据（即随时间变化的现金流）所需要的。...注意，这个zip()函数实际上创建了30个元组。 图2 我们知道，对于在zip()函数中创建的每个元组，第一个元素是收入，第二个元素是贴现率，因此我们可以将它们相乘以获得贴现现金流。...建模 使用pandas创建现金流预测比仅使用列表更容易，因为我们可以使用一些内置的方法。...让我们从创建一个包含30行和2列的pandas数据框架开始——一列用于收入预测，另一列用于贴现率。 图4 一旦我们有了这两个向量，我们可以将它们相乘得到贴现现金流，然后求和sum()得到现值。
除了示例中直接通过pd.DataFrame来直接创建数据框外，还可以使用数据框对象的 df.from_records、df.from_dict、df.from_items 来从元组记录、字典和键值对对象创建数据框...，或使用 pandas.read_csv、pandas.read_table、pandas.read_clipboard 等方法读取文件或剪贴板创建数据框。...在使用不同的缺失值策略时，需要注意以下几个问题： 缺失值的处理的前提是已经可以正确识别所有缺失值字段，关于识别的问题在使用Pandas读取数据时可通过设置 na_values 的值指定。...53, 22, 32, 43]}) print(df) # 打印输出 直接通过DataFrame创建一个7行2列的数据框，打印输出结果如下： col1 col2 0 1 12...就是相对异常的表现值。
因此，在使用列表时需要注意索引的使用，避免越界错误（IndexError）。...如果处理大量数据或需要优化内存占用的情况，可以考虑使用其他数据结构，如NumPy数组或Pandas数据框。...import numpy as np# 使用NumPy数组代替列表arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 使用Pandas数据框代替列表import pandas as pddf...= pd.DataFrame({"col1": [1, 2, 3], "col2": [4, 5, 6]})列表的操作可能会引发错误：由于列表是可变的，对列表进行操作时可能会引发错误。...同时，列表还可以作为基本数据结构，用于构建更复杂的数据结构，如栈、队列、链表等。然而，在使用列表时，需要注意列表的可变性、索引从0开始、搜索效率较低和内存占用较大等特点，并避免可能的错误操作。
预览Pandas中的数据框数据（Dataframe） 分析预览（profiling）是一个帮助我们理解数据的过程，在Python中Pandas Profiling 是可以完成这个任务的一个工具包，它可以简单快速地对...Pandas 数据框进行搜索性数据分析。...另一方面来看，Pandas Profiling函数能通过一行代码来展示出大量的信息，而在交互式HTML报告中也是这样。...资源包 df = pd.read_csv( titanic/train.csv ) ##读取数据形成数据框 pandas_profiling.ProfileReport(df) ##使用pandas profiling...发现并减少错误 交互式调试器(interactive debugger)也是一个Magic函数，但我必须给它归个类。如果你在运行代码单元出现异常时，可以在新行中键入％debug运行。
创建一个欢迎 cookie 利用用户在提示框中输入的数据创建一个 JavaScript Cookie，当该用户再次访问该页面时，根据 cookie 中的信息发出欢迎信息。...每当同一台计算机通过浏览器请求某个页面时，就会发送这个 cookie。你可以使用 JavaScript 来创建和取回 cookie 的值。...当访问者再次访问网站时，他们会收到类似 “Welcome John Doe!” 的欢迎词。而名字则是从 cookie 中取回的。...密码 cookie 当访问者首次访问页面时，他或她也许会填写他/她们的密码。密码也可被存储于 cookie 中。...当他们再次访问网站时，密码就会从 cookie 中取回。 日期 cookie 当访问者首次访问你的网站时，当前的日期可存储于 cookie 中。
每次爬虫获取的数据都是需要处理下的。 所以这一次简单讲一下Pandas的用法，以便以后能更好的使用。 数据整合是对数据进行行列选择、创建、删除等操作。...数据清洗则是将整合好的数据去除其中的错误和异常。 本期利用之前获取的网易云音乐用户数据，来操作一番。 / 01 / 数据整合 首先读取数据。...数据框类 print(df[['age']]) print(df.iloc[:, 2:3]) 输出结果。...创建列。可以直接通过赋值完成，也可通过数据框的assign来完成赋值，不过后一种方法需要赋值给新表才能生效。...使用数据框的方法drop。
前言 上一期介绍了将文件加载到Pandas对象，这个对象就是Pandas的数据结构。本次我们就来系统介绍一下Pandas的数据结构。 本文框架 1. 数据结构简介 2....DataFrame 4.1 根据多个字典序列创建dataframe 5. 从DataFrame中查询出Series 5.1 查询一列 5.2 查询多列 5.3 查询一行 5.4 查询多行 1....数据结构简介 Pandas提供Series和DataFrame作为数组数据的存储框架。...3 d 4 dtype: int64 3.4 根据标签索引查询数据 查询一个值时返回值为一个数值，查询多个值时返回Series对象。...# 演示数据框 df # 输出结果 a b c 0 1 7 12 1 2 8 13 2 3 9 14 3 4 10 15 4 5 11 16 5.1
预览Pandas中的数据框数据（Dataframe） 分析预览（profiling）是一个帮助我们理解数据的过程，在Python中Pandas Profiling 是可以完成这个任务的一个工具包，它可以简单快速地对...Pandas 数据框进行搜索性数据分析。...另一方面来看，Pandas Profiling函数能通过一行代码来展示出大量的信息，而在交互式HTML报告中也是这样。...资源包 df = pd.read_csv('titanic/train.csv') ##读取数据形成数据框 pandas_profiling.ProfileReport(df) ##使用pandas profiling...发现并减少错误 交互式调试器(interactive debugger)也是一个Magic函数，但我必须给它归个类。如果你在运行代码单元出现异常时，可以在新行中键入％debug运行。
有一个带有三列数据框的CSV格式文件。 第三栏文字较长。...当我尝试使用pandas.read_csv打开文件时，出现此错误消息 message : UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xa1...，并且我认为pandas.read_csv无法正确处理此错误。...那么，如何打开该文件并获取数据框？ 参考方案 试试这个： 在文本编辑器中打开cvs文件，并确保将其保存为utf-8格式。...我注意到，如果应用程序被强制关闭(通过错误或通过任务管理器结束)，则会收到sqlite3错误(sqlite3.OperationalError：数据库已锁定)。
使用csv模块reader函数创建文件读取对象filereader，读取输入文件中的行。 使用csv模块的writer函数创建文件写入对象filewriter，将数据写入输出文件。...时，使用startswith函数来搜索数据。...基本过程就是将每个输入文件读取到pandas数据框中，将所有数据框追加到一个数据框列表，然后使用concat 函数将所有数据框连接成一个数据框。...如果你需要平行连接数据，那么就在concat 函数中设置axis=1。除了数据框，pandas 中还有一个数据容器，称为序列。你可以使用同样的语法去连接序列，只是要将连接的对象由数据框改为序列。...因为输出文件中的每行应该包含输入文件名，以及文件中销售额的总计和均值，所以可以将这3 种数据组合成一个文本框，使用concat 函数将这些数据框连接成为一个数据框，然后将这个数据框写入输出文件。
创建数据框 让我们从一个简单的问题开始，并从样本数据集创建一个 Pandas 数据框。表 1 包含例如世界银行提供的国家指标。...image-20230524153840794 为了从上面的示例中创建数据框，我们开始了与 ChatGPT 的新对话并发布了以下提示： Create a Pandas table with the following...旋转数据框 对于数据科学，我们在第一个提示中创建的表结构并不是最优的。相反，所谓的“平板”会更方便。在表 1 中，指标“GDP”和“人口”分别用名为“Variable”和“Value”的两列表示。...Continent', 'Country', 'ISO Code', 'Year', 'GDP', 'Population'] print(pivot_df) 运行脚本显示一个带有 ISO 代码的新列已添加到数据框中...我们执行了几项数据工程任务，而没有编写一行代码。 ChatGPT 不仅能够在大多数情况下正确执行我们的提示。但即使模型犯了错误，它也能够反映和修复错误。与软件开发一样，生成的代码必须经过测试。
有很多文章展示如何使用机器学习算法来预测股票价格，其中很多工作都表现出了共同的错误，这些错误表明作者在追求alpha方面并没有太多经验。...其中有两个错误特别突出：使用机器学习算法预测股票价格而不是累计收益回报；使用未复权价格来计算这些回报。...pip install yfinance获得纳斯达克100指数包含的股票价格数据：import pandas as pdimport numpy as npfrom yfinance import download...平均绝对百分比误差，或MAPE：MAPE仅仅是一个系列的预测值和实现值之间的绝对误差的平均值，在每种情况下除以实现值，并以百分比表示。。...当人们专注于预测价格时，很容易忽视这种不合理性! 这种不合理是由于数据中存在长尾分布导致的。在现实场景中，长尾分布的存在是非常普遍的。
2.2 Styler可使用原生css语法 很多朋友都知道pandas中可以配合Styler对数据框进行自定义样式输出，其中最自由的是通过Styler.set_table_styles()来自定义css...2.4 sample()随机抽样新增ignore_index参数 我们都知道在pandas中可以使用sample()方法对数据框进行各种放回/不放回抽样，但以前版本中抽完样的数据框每行记录还保持着先前的行索引...2.5 explode()新增多列操作支持 当数据框中某些字段某些位置元素为列表、元组等数据结构时，我们可以使用explode()方法来基于这些序列型元素进行展开扩充，但在以前的版本中每次explode...，默认为'error'即直接抛出错误，'new'则会自动修改工作表名，'replace'则会覆盖原同名工作表： ?...2.7 结合SQL读取数据库表时可直接设置类型转换 在1.3版本中，我们在使用read_sql_query()结合SQL查询数据库时，新增了参数dtype可以像在其他API中那样一步到位转换查询到的数据
pandas中可以配合Styler对数据框进行自定义样式输出，其中最自由的是通过Styler.set_table_styles()来自定义css样式，以前的方式需要将一条css属性写到二元组中传入，在1.3...版本中可以直接传入css字符串，比如下面我们通过设置hover伪类样式，来修改每一行鼠标悬停时的样式： 2.3 center参数在时间日期index的数据框rolling操作中可用 在先前的版本中，如果针对行索引为时间日期型的数据框进行...参数 我们都知道在pandas中可以使用sample()方法对数据框进行各种放回/不放回抽样，但以前版本中抽完样的数据框每行记录还保持着先前的行索引，使得我们还得多一步reset_index()操作，而在...，默认为'error'即直接抛出错误，'new'则会自动修改工作表名，'replace'则会覆盖原同名工作表： 2.7 结合SQL读取数据库表时可直接设置类型转换 在1.3版本中，我们在使用read_sql_query...()结合SQL查询数据库时，新增了参数dtype可以像在其他API中那样一步到位转换查询到的数据：
Pandas让我们能够分析大数据，并根据统计理论得出结论。 Pandas让我们能够分析大数据，并根据统计理论得出结论。 相关数据在数据科学中是非常重要的。 Pandas可以做什么呢?...pandas还可以删除不相关的行，或者包含错误的值，如空值或空值。这被称为“清理”数据。...print(myvar["y"]) 作为系列的键/值对象 在创建一个系列时，你也可以使用一个键/值对象，比如字典。...#use a list of indexes: print(df.loc[[0, 1]]) Note: 当使用"[]"时，结果是一个Pandas DataFrame。...the named index: print(df.loc["day2"]) calories 380 duration 40 Name: 0, dtype: int64 将文件加载到数据框中
准备数据 我们将继续使用在介绍数据框时已经装载过的相同的数据集。...现在我们要创建一个新的数据框，里面包含各个之前得到的和集，然后用数据框的plot()方法进行绘图。 ? ? ? 看上去全球每十万人中现存病例总数历年来呈整体下降趋势。...R 我们已经了解到在R中我们可以用max函数作用于数据框的列上以得到列的最大值。额外的，我们还可以用which.max来得到最大值的位置（等同于在Pandas中使用argmax）。...我们可以绘制出分布图以对各个国家的年平均值的分布情况有所了解。我们对单个国家不是非常感兴趣，我们感兴趣的是分布情况本身。 ? ?...事实上，当我们用Python时，Pandas中所包含的基本的绘图功能使这个步骤更加清晰和便捷。不管怎样，我们这里回答的这些问题都非常简单而且没有包含多变量和数据编码。
表格拆分 Python实现表格拆分的逻辑比较简单，就是利用pandas分组然后将每组的数据单独导出存表即可 原表数据长这样： ?...表格合并 Python实现表格合并的本质是 遍历全部表格数据，然后采用concat方法进行数据合并Pandas学习笔记02-数据合并。...因此，在这里我们主要用到两个库：os和pandas,其中os用于获取文件夹下全部满足要求的文件信息，pandas用于读取表格数据并进行concat。...，从而刷新( window["-keys-"].Update)拆分字段的下拉框为表头内容； 当我们点击开始拆分按钮时，需要判断拆分字段是否选取（默认为空），若有选定字段则进行拆分操作，否则会进行错误操作提示...； 当我们点击开始合并按钮时，需要判断是否选定了文件夹，若是则调用合并数据函数进行合并操作，否则会进行错误操作提示。
尽管Matplotlib可以满足我们在Python中绘制图形时的所有需求，但有时使用它创建漂亮的图表有时会很耗时。好吧，有时候我们可能想向老板展示一些东西，以便拥有一些漂亮且互动的情节。...现在，我们在Pandas数据框中有数据。在开始用于pandas_bokeh绘制数据之前，我们需要将输出设置为笔记本，这将适用于Jupyter / iPython笔记本。...x和y简单地输入Pandas数据框的列名称 xlabel并且ylabelx轴和y轴的标签 title 图表标题. 因此，您已经看到创建这样一个美丽的情节是多么容易。更重要的是，它是交互式的。...在本文中，我演示了如何使用该pandas_bokeh库以极其简单的代码但具有交互功能的精美演示来端对端绘制Pandas数据框。...事实证明，当您有许多特殊的渲染要求时，该库可能无法满足您的所有需求，但是当您只想为数据集构建典型图表时，它是一个很好的库。
自动化系列（五）Python实现企业微信机器人 上期介绍了如何定时推送数据到钉钉群，这次介绍如何定时推送数据到企业微信群。...添加自定义机器人 创建群聊：企业微信没有场景群，可以拉三五好友进群，然后再给他们踢出去，这样就有了一个只有自己的群。.... -> 添加群机器人 -> 添加机器人 -> 创建一个新机器人 查看Webhook：点击右侧刚才创建的机器人 -> 点解链接进入查看详细信息 -> 点击复制 有的公司限制了个人创建自定义机器人的权限，...random import randint # 构造pandas数据 # 自定义fake fake = Faker('zh_CN') class MyProvider(BaseProvider):...只要按照企业微信开发者中心[1]定义数据类型，替换上面函数定义的data即可，喜欢折腾的同学可以自行尝试～ 总结 至此，数据分析系列中的技能实践已经创作结束，当然后续如果发现值得分享的技能技巧，也会再次补充
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