点击进入，页面的最下方就是immunedeconv包下载的源代码，这是调用remote包中的install.github()函数进行下载。
==值得注意的是，drop函数不会修改原数据，如果想直接对原数据进行修改的话，可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
导读：本文主要介绍使用Python进行数据分析时必备的编程基础知识，主要涉及Python的基本数据类型、数据结构、程序控制、读写数据等内容。
分析人员重命名列名称的动机之一是确保这些列名称是有效的Python属性名称。这意味着列名称不能以数字开头，而是带下画线的小写字母数字。好的列名称还应该是描述性的，言简意赅，并且不应与现有的DataFrame或Series属性冲突。
CSV 代表“逗号分隔值”，CSV 文件是存储为纯文本文件的简化电子表格。Python 的csv模块使得解析 CSV 文件变得很容易。
不知大家在工作中有没有过提取pdf表格数据的经历，按照普通人的思维，提取pdf的表格数据的方法可能会选择复制粘贴，但这是一个相当繁杂且重复的工作。而今天我们会讲解如何用python和excel来提取pdf的表格数据，看二者哪个更为方便！
为了更加方便、快捷的实现某些功能，Perl拥有很多其他的控制结构，这些结构也许不是必需的，但可以使程序更加简洁和具有逻辑性。
循环允许我们通过循环数组或对象中的项并做一些事情，比如说打印它们，修改它们，或执行其他类型的任务或动作。JavaScript有各种各样的循环，for循环允许我们对一个集合（如数组）进行迭代。
大家好，前面已经介绍了常用的range单元格对象和worksheet普通工作表对象，本节开始介绍工作簿workbook对象，首先通过下图回顾一下常用对象的层级关系。
很多同学抱怨自己很想学好Python，但学了好久，书也买不少，视频课程也看了不少，但是总是学了一段时间，感觉还是没什么收获，碰到问题没思路，有思路写不出多少行代码，遇到报错时也不知道怎么处理。
设置列名dataframe.columns=['col1','col2','col3']
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息，介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。 包括如何导入数据集以及浏览，选择，清理，索引，合并和导出数据等常用操作的函数使用，这是一个很好的快速入门指南，如果你已经学习过pandas，那么这将是一个不错的复习。
本文中记录Pandas操作技巧，包含： 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理：Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas as pd # axis参数：0代表行，1代表列 导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename) # 从Excel文件导入数据
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
python 处理csv对比两个文件数据项的差异，输出文件 思路： 1.分别读取文件得到list，并组装出需要查询并且去重后的list 2.通过list组装成需要的dict 3.通过去重后的list进行for循环 循环的每一项进行dict.get操作 4.因为dict是用的链表，所以读取速度十分的快（描述错误请指正） 5.重点的步骤是123，去重判断根据你的需求调整即可 6.在后面会放上一份小demo供参考 首先由a.csv ,b.csv两个文件 a.csv使用csv模块读取文件 得到 alist b.cs
一般情况下由于我们使用的数据量比较小，因此可以将数据一次性整体读入或者写入，而且可以一次性对数据进行加工和处理。
今天我们紧接着上一篇继续分享Appium自动化测试框架综合实践 - 代码实现。到今天为止，大功即将告成；框架所需要的代码实现都基本完成。
本设计需要实现8个LED灯的点亮与熄灭。LED（发光二极管）正极接+5V电源，负极接单片机P1口，这样只要单片机P1口输出高低电平就可以导通二极管，实现LED灯的点亮与熄灭。
循环是编程中非常重要的一个步骤，可以很轻松的完成一些非常繁琐的东西。 使用单数和复数名称可以帮助你判断代码段处理的是单个列表元素1还是整个列表
来源：www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。
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Basemap是matplotlib下的一个库文件，专门应用于绘制地图。这一节就来详细讲解该文件的使用。首先来绘制一个最简单的地图。代码结果如图1所示。
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
不管是业务数据分析 ，还是数据建模。数据处理都是及其重要的一个步骤，它对于最终的结果来说，至关重要。
最简单的用法就是传递一个含有DataFrames的列表，例如[df1, df2]。默认情况下，它是沿axis=0垂直连接的，并且默认情况下会保留df1和df2原来的索引。
作为一名数据科学家，我在工作中所做的第一件事就是网络数据采集。使用代码从网站收集数据，当时对我来说是一个完全陌生的概念，但它是最合理、最容易获取的数据来源之一。经过几次尝试，网络抓取已经成为我的第二天性，也是我几乎每天使用的技能之一。
Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。
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分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组功能，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。
记录很棒，数组更好，但是当你把记录放入数组时，这个生活中几乎没有你不能编码的东西。
在Python中，我们可以使用psycopg2库的fetchone()方法和fetchall()方法获取查询结果。fetchone()方法用于获取查询结果的一行，而fetchall()方法用于获取所有行的结果。
数据分析中pandas的小技巧，快速进行数据预处理，欢迎点赞收藏，持续更新，作者：北山啦
foo函数下的index输出5，全局下的index不存在 现在我们把var 换为let
对于数据分析而言，数据大部分来源于外部数据，如常用的CSV文件、Excel文件和数据库文件等。Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式，处理完成后再存储到相应的外部文件中。 Pandas 常用的导入格式：import pandas as pd
本博主要总结DaraFrame数据筛选方法（loc,iloc,ix,at,iat），并以操作csv文件为例进行说明
6.4 配置元件 1 CSV Data Set Config CSV Data Set Config是用来做参数化的常用元件。通过右键点击菜单，选择“添加->配置元件->CSV Data Set Config”而获得。其界面如图41所示。
单词and是“并且”的意思。 需要同时满足多个条件时，可以使用逻辑运算符and连接。
循环 上节我们介绍了流程控制中的条件执行，根据具体条件不同执行不同操作。本节我们介绍流程控制中的循环，所谓循环就是多次重复执行某些类似的操作，这个操作一般不是完全一样的操作，而是类似的操作。都有哪些操作呢？这个例子太多了。 展示照片，我们查看手机上的照片，背后的程序需要将照片一张张展示给我们。 播放音乐，我们听音乐，背后程序按照播放列表一首首给我们放。 查看消息，我们浏览朋友圈消息，背后程序将消息一条条展示给我们。 循环除了用于重复读取或展示某个列表中的内容，日常中的很多操作也要靠循环完成。 在文件中，查
人们想要学习Unix shell的一个常见原因是释放批处理的功能。如果要对许多文件执行某些操作，一种方法是构造一个遍历这些文件的命令来实现。在编程术语中，这称为执行控制，最常见的示例之一是for循环。
Matplotlib可能是Python的事实数据可视化库，但它并不总是最漂亮的。在本文中，我们将探讨如何将单调的默认Matplotlib图变成漂亮的数据可视化。我们将探索COVID-19数据，以了解该病毒如何在不同国家传播（我们只是针对数据进行分析不对任何做出评价）。
为了说明这是如何工作的，让我们假设我们有一个简单的数据集，它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。列可以是数字、类别或布尔值，但是这没关系。
机器学习的日益普及导致了一些工具的开发，旨在使这种方法的应用易于机器学习新手。这些努力已经产生了PRoNTo和NeuroMiner这样的工具，这并不需要任何编程技能。然而，尽管这些工具可能非常有用，但它们的简单性是以透明度和灵活性为代价的。学习如何编程一个机器学习管道(即使是一个简单的)是一个很好的方式来洞察这种分析方法的优势，以及沿着机器学习管道可能发生的扭曲。此外，它还允许更大的灵活性，如使用任何机器学习算法或感兴趣的数据模式。尽管学习如何为机器学习管道编程有明显的好处，但许多研究人员发现这样做很有挑战性，而且不知道如何着手。
在C语言中，for语句和数组密切相关。为了帮助读者理解稍后for语句要用到的数组，这里先简要地介绍什么是数组。
再过几个月我就得离开我租的公寓去找一个新的了。尽管这段经历可能会很痛苦，特别是在房地产泡沫即将出现时，我决定将其作为提高Python技能的另一种激励！当一切完成时，我想做到两件事:
循环语句允许我们执行一个语句或语句组多次，下面是在大多数编程语言中的循环语句的一般形式：
如果你还想知道pandas所依赖的模块的版本，你可以使用show_versions()函数:
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。 Pandas 主要引入了两种新的数据结构：DataFrame 和 Series。
在本章中，我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。 我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件，以及如何使用read_excel方法的高级选项。 我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法，例如 HTML，JSON，PKL 文件，SQL 等。
pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。
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