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我们在应用 Python 进行数据分析挖掘和机器学习时，最常用的工具库就是 Pandas，它可以帮助我们快捷地进行数据处理和分析。
数组是对象的可索引集合，例如整数、浮点数和布尔值，它们被存储在多维网格中。Julia中的数组可以包含任意类型的值。在Julia中本身就存在数组这个概念。
数据清洗，是数据分析的星光耀眼的序幕，因为原始数据集可能蕴含各种幽灵，而这些隐患将影响最终分析和建模的辉煌表演。通过巧妙的数据清洗，数据的可靠性得以提升，为分析和模型的绚丽演绎打下坚实基石。
在日常使用pandas的过程中，由于我们所分析的数据表规模、格式上的差异，使得同样的函数或方法作用在不同数据上的效果存在差异。
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
Python安装：直接安装Anaconda环境可以方便很多，Anaconda内置了很多Python包，使用起来很方便，另外推荐使用Python3版本，Python2目前已经停更。
数组与函数递归调用是C语言中很重要的组成部分，算数计算过程中也要留意对象的数据类型对于结果的影响
本文围绕 Stata 与 Python 的对照与交互，适合有 Stata 基础，想过渡学习 Python 的读者。其中，Python 数据管理主要使用的 Pandas 库。本文主要包括两部分：
tuple01 = (‘joe’,’susan’,’black’,’monika’)
许多教程中的数据与现实世界中的数据之间的差异在于，真实世界的数据很少是干净和同构的。特别是，许多有趣的数据集缺少一些数据。为了使事情变得更复杂，不同的数据源可能以不同的方式标记缺失数据。
这一系列一共三部分，里面的一些技巧可能暂时用不上，但是相信总有一天你会接触到，建议收藏
当我们必须处理可能有多个列和行的大型DataFrames时，能够以可读格式显示数据是很重要的。这在调试代码时非常有用。
Python pandas包用于数据操作和分析，旨在让您以更直观的方式处理标记或关系数据。
请创建一个新的列'new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍，当原来的元素大于10的时候，将新列里面的值赋0
上次小编已经将SQL的三大操作（库操作，表操作以及数据操作）简单介绍完啦，后面还会有相关的列类型和列属性以及索引...今天就先来介绍MySQL的列类型啦，说到SQL的数据类型，其实有很多和C语言差不多的，比如整数类型，浮点数类型，字符串类型等等，当然其中也会有改动，都有各自的特点。
当我们在使用Python进行数值计算时，有时会遇到类似于ValueError: cannot convert float NaN to integer的错误。这个错误通常是由于我们试图将一个NaN（Not a Number）转换为整数类型引起的。在本篇文章中，我们将讨论这个错误的原因以及如何解决它。
我们每天处理的数据最多的类型可能是时间序列数据。基本上，使用日期，时间或两者同时索引的任何内容都可以视为时间序列数据集。在我们工作中，可能经常需要使用日期和时间本身来过滤时间序列数据。根据任何其他形式的索引过滤dataframe是一件相当麻烦的任务。尤其是当日期和时间在不同的列中时。
创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验
这个类是做什么用的？通过实时数据增强生成张量图像数据批次，并且可以循环迭代，我们知道在Keras中，当数据量很多的时候我们需要使用model.fit_generator()方法，该方法接受的第一个参数就是一个生成器。简单来说就是：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据，同时也可以在每一个批次中对这batch_size个样本数据进行增强，扩充数据集大小，增强模型的泛化能力。比如进行旋转，变形，归一化等等。
使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图，Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装，使用起来更简单方便。
在数据表或 DataFrame 中有很多识别缺失值的方法。一般情况下可以分为两种：一种方法是通过一个覆盖全局的掩码表示缺失值， 另一种方法是用一个标签值（sentinel value） 表示缺失值。在掩码方法中， 掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组， 也可能是用一个比特（0 或 1） 表示有缺失值的局部状态。在标签方法中， 标签值可能是具体的数据（例如用 -9999 表示缺失的整数） ， 也可能是些极少出现的形式。另外， 标签值还可能是更全局的值， 比如用 NaN（不是一个数） 表示缺失的浮点数。
Python 读写 Excel 可以使用 Pandas，处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式，还是需要 openpyxl 模块，旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数，下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 的参数，以便日后使用。
我们要把现实世界中的各种信息转换成计算机能理解的东西，这些转换后的信息就形成了数据。例 如，某人的出生日期是“1987年5月23日”，他的身高是170厘米，等等。数据不仅包括数字、字母、文字和其他特殊字符组成的文本形式的数据，而且还 包括图形、图像、动画、影像、声音等多媒体数据。但使用最多、最基本的仍然是文本数据。
redis的数据结构 数据结构类型 结构存储的值 结构的读写能力 STRING 可以是字符串、整数、或者浮点数 对整个字符串或者字符串的其中一部分执行操作；对整数和浮点数执行自增或者自减 LIST 一个链表，链表上的每个节点都包含了一个字符串 从链表的两端推入或者弹出元素；根据偏移量对链表进行修剪；根据值查找或者移除元素 SET 包含字符串的无序收集器，并且被包含的每个字符串都是独一无二、各不相同的 添加、获取、移除单个元素；检查一个元素是否存在于集合中；计算交集、并集、差集；从集合里
python是一种动态类型语言(动态类型语言：直接被解释器执行不需要进行编译) 程序运行当中变量可以绑定到不同类型的值.（变量:程序运行中可以发生变化的量）接下来我们用复利计算来说明一下python的这一个特性：
由MySQL支持的列类型列在下面。下列代码字母用于描述中：M 指出最大的显示尺寸。最大的合法的显示尺寸是 255 。D 适用于浮点类型并且指出跟随在十进制小数点后的数码的数量。最大可能的值是30，但是应该不大于M-2。方括号(“[”和“]”)指出可选的类型修饰符的部分。注意，如果你指定一个了为ZEROFILL，MySQL将为该列自动地增加UNSIGNED属性。TINYINT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]一个很小的整数。有符号的范围是-128到127，无符号的范围是0到255。SMALLINT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]一个小整数。有符号的范围是-32768到32767，无符号的范围是0到65535。MEDIUMINT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]一个中等大小整数。有符号的范围是-8388608到8388607，无符号的范围是0到16777215。INT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]一个正常大小整数。有符号的范围是-2147483648到2147483647，无符号的范围是0到4294967295。INTEGER[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]这是INT的一个同义词。BIGINT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]一个大整数。有符号的范围是-9223372036854775808到9223372036854775807，无符号的范围是0到18446744073709551615。注意，所有算术运算用有符号的BIGINT或DOUBLE值完成，因此你不应该使用大于9223372036854775807(63位)的有符号大整数，除了位函数！注意，当两个参数是INTEGER值时，-、+和*将使用BIGINT运算！这意味着如果你乘2个大整数(或来自于返回整数的函数)，如果结果大于9223372036854775807，你可以得到意外的结果。一个浮点数字，不能是无符号的，对一个单精度浮点数，其精度可以是<=24，对一个双精度浮点数，是在25
自增自减命令 自增自减命令只能作用于整数，如果对不存在的键或者保存了空串的键执行自增/自减操作，那么会将这个键的值当作0处理，如果对无法解释为整数或者浮点数的字符串值性自增/自减操作，把额会返回一个错误。
Pandas 是基于 NumPy 构建的库，在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版，同时 Pandas 也是一项开源项目。它基于 Cython，因此读取与处理数据非常快，并且还能轻松处理浮点数据中的缺失数据（表示为 NaN）以及非浮点数据。在本文中，基本数据集操作主要介绍了 CSV 与 Excel 的读写方法，基本数据处理主要介绍了缺失值及特征抽取，最后的 DataFrame 操作则主要介绍了函数和排序等方法。
不再维护写老格式xls的xlwt包，xlrd包仅用来读取旧格式xls文件。 之前，read_excel()使用默认参数engine=None会默认使用xlrd的引擎，即使是Excel2007+的xlsx文件。 如果安装了openpyxl，那现在一般会先使用。更多细节参考read_excel()文档。 因此，强烈推荐安装openpyxl读取xlxs文件。如果io.excel.xls.writer没有设置成xlwt，那么使用wlwt引擎会有一个警告FutureWarning。现在这个设置被弃用了，还会出现相同的警告，建议用户使用openpyxl读取。
C++ 中常用的输出流操纵算子如表所示，它们都是在头文件 iomanip 中定义，要使用这些流操纵算子，必须包含该头文件。
default默认值，创建列时可以指定默认值，当插入数据时如果未主动设置，则自动添加默认值
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍标准对话框QInputDialog、QFileDialog这两种对话框组件的常用方法及灵活运用。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍标准对话框QInputDialog、QFileDialog 这两种对话框组件的常用方法及灵活运用。
变量是存储数据值的容器。在 C++ 中，有不同类型的变量（用不同的关键字定义），例如：
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外，Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理
占位符，顾名思义就是插在输出里站位的符号。占位符是绝大部分编程语言都存在的语法， 而且大部分都是相通的， 它是一种非常常用的字符串格式化的方式。
如果不需要小数部分，就是用整数来保存数据；如果需要小数部分，就是用浮点数。对于浮点数据列，存入的数值会对该列定义的小数位进行四舍五入。 浮点类型包裹FLOAT和DOUBLE类型，精度要求较高时，使用DOUBLE类型。
之前自己答的不是满意（对 陈嘉栋的回答 还是满意的），想对这个问题做个深入浅出的总结
例如在 chrome js console 中： alert(0.7+0.1); //输出0.7999999999999999 之前自己答的不是满意（对 陈嘉栋的回答 还是满意的），想对这个问题做个深入浅出的总结
MySQL数据类型 MySQL支持多种数据类型，主要有数值类型、日期/时间类型和字符串类型。 数值数据类型：包括整数类型TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT、浮点小数数据类型FLOAT和DOUBLE、定点小树类型DECIMAL。 日期/时间类型：包括YEAR、TIME、DATE、DATETIME和TIMESTAMP。 字符串类型：包括CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM和SET等。 1.1 整数类型 数值型数
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。
Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一
培养兴趣 兴趣是最好的老师，不论学习什么知识，兴趣都可以极大地提高学习效率。当然学习 MySQL 5.6 也不例外。
无论是运维、开发、测试，还是架构师，数据库技术是一个必备加薪神器，那么，一直说学习数据库、学MySQL，到底是要学习它的哪些东西呢？
一、数据类型介绍： （1）数据表由多个字段组成，每一个字段都指定了自己的数据类型，指定了数据类型后，也就决定了向字段插入数据的内容； （2）不同的数据类型也决定了MySQL在存储数据的时候使用的方式，以及在使用数据的时候选择什么运算符进行运算； （3）数值数据类型：TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE、DECIMAL （4）日期/时间数据：YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP （5）字符串数据类型：CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM、SET 二、数值类数据类型： （1）数值类数据类型主要用来存储数字，不同的数值类型提供不同的取值范围，可以存储的值范围越大，需要的存储空间也越大； （2）数值型分为：整数类型，浮点数类型，定点数类型；
咕泡同学提问：我在看runtime文档的时候做个测试， agg求avg的时候不管是double还是long，数据都不准确，这种在生产环境中如何解决啊？
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