如果allow_nan为True,则将使用它们的JavaScript等效项（NaN，Infinity，-Infinity）。 indent: 设置缩进格式，默认值为None,选择的是最紧凑的表示。...load和loads load和loads反序列化方法,将json格式数据解码为python对象。...（.read（）支持包含JSON文档的文本文件或二进制文件）反序列化为Python对象。...（包含JSON文档的str，bytes或bytearray实例）反序列化为Python对象。...json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 17) 表示数据错误，数据太多，第2行第一列 因为json只能读取一个文档对象
英文 | https://medium.com/coding-beauty/javascript-convert-html-to-pdf-99851d36e1cd 使用 jspdf 库，我们可以轻松地将任何...文件中，如下所示： import { jsPDF } from 'jspdf'; 为了让这个文件在 HTML 中工作，我们可以使用像 Parcel 这样的模块捆绑器，这就是我使用的。...在使用 npm install parcel 安装 Parcel 之后，我们使用 npx parcel my-file.html 运行 HTML。...将 HTML 表单转换为 PDF jsPDF 还可以处理 HTML 元素，这些元素的外观可以根据用户交互动态变化，例如表单输入。...总结 jsPDF 库提供了一种将 HTML 内容（包括表单）转换为 PDF 格式的便捷方式。
使用 jspdf 库，我们可以轻松地将任何 HTML 页面或表单转换为 PDF： 例如： import { jsPDF } from 'jspdf'; const pdfContentEl = document.getElementById...文件中，如下所示： import { jsPDF } from 'jspdf'; 为了让这个文件在 HTML 中工作，我们可以使用像 Parcel 这样的模块捆绑器，这就是我使用的。...在使用 npm install parcel 安装 Parcel 之后，我们使用 npx parcel my-file.html 运行 HTML。...将 HTML 表单转换为 PDF jsPDF 还可以处理 HTML 元素，这些元素的外观可以根据用户交互动态变化，例如表单输入。...总结 jsPDF 库提供了一种将 HTML 内容（包括表单）转换为 PDF 格式的便捷方式。
下面总结几个平时常用的关于 index 的操作 2 列转 index 有时，我们想把现有的数据框的某些列转化为 index，为之后的更多操作做准备。...Out[5]: ba1 93 45 12 3 index 转列 操作完成后，想再还原，即 index 转化为列...NaN2 5.0 12.01 3.0 4.0 df1 原来有的行索引会重新按照最新的索引[0,3,2,1]重新对齐，原来没有的行索引 3，默认数据都填充为 NaN....Out[13]: b a c0 9 1 NaN1 4 3 NaN2 12 5 NaN 以上是关于 index 调整的某些策略。...5 留一个问题 如何判断一个数据框中某行数据等于某个Series，比如： In [19]: dfOut[19]: a b0 1 61 2 22 5 8s = pd.Series([5,8
但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。 这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。...本教程包含： 如何创建把时间序列数据集转为监督学习数据集的函数； 如何让单变量时间序列数据适配机器学习 如何让多变量时间序列数据适配机器学习 时间序列 vs....时间序列是一组按照时间指数排序的数字序列，可被看成是一列有序的值。比如： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 监督学习问题由输入（X）和输出（y）速成，其算法能学习如何根据输入模式预测输出模式。...给定一个 DataFrame， shift() 函数可被用来创建数据列的副本，然后 push forward （NaN 值组成的行添加到前面）或者 pull back（NaN 值组成的行添加到末尾）。...由于 NaN 值，第一行需要被抛弃。第二行第二列（输入 X）现实输入值是 0.0，第一列的值是 1 （输出 y）。
但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。 这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。...给定一个 DataFrame， shift() 函数可被用来创建数据列的副本，然后 push forward （NaN 值组成的行添加到前面）或者 pull back（NaN 值组成的行添加到末尾）。...由于新的一行不含数据，可以用 NaN 来表示 “无数据”。 Shift 函数能完成该任务。我们可以把处理过的列插入到原始序列旁边。 运行该例子，使数据集有了两列。...由于 NaN 值，第一行需要被抛弃。第二行第二列（输入 X）现实输入值是 0.0，第一列的值是 1 （输出 y）。...下面是例子： 运行该例子显示出，新的一列的最后一个值是一个 NaN 值。可以看到，预测列可被作为输入 X，第二行作为输出值 (y)。输入值 0 就可以用来预测输出值 1。
在机器学习方法出现之前，时间序列预测问题必须重构为监督学习问题来处理，将时间序列转化为输入和输出的时间序列对。...在本教程中，你将了解到如何将单变量和多变量时间序列预测问题转换为机器学习算法处理的监督学习问题。 完成本教程后，您将知道： 如何编写一个函数来将时间序列数据集转换为监督学习数据集。...对于一个给定的DataFrame，可以使用 shift() 函数前移（前面的缺失值用NaN补全）或后移（后面的缺失值用NaN补全）来采集定长切片保存至列中。...现在我们完成了需要的函数，下面我们来探索如何使用它。 单步单变量预测 在时间序列预测中的标准做法是使用滞后的观测值（如t-1）作为输入变量来预测当前的时间的观测值（t）。 这被称为单步预测。...总结 在本教程中，我们探究了如何用Python将时间序列数据集重新组织来供监督学习使用。
但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。 这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。...给定一个 DataFrame， shift() 函数可被用来创建数据列的副本，然后 push forward （NaN 值组成的行添加到前面）或者 pull back（NaN 值组成的行添加到末尾）。...由于新的一行不含数据，可以用 NaN 来表示“无数据”。 Shift 函数能完成该任务。我们可以把处理过的列插入到原始序列旁边。 运行该例子，使数据集有了两列。...由于 NaN 值，第一行需要被抛弃。第二行第二列（输入 X）现实输入值是 0.0，第一列的值是 1 （输出 y）。...下面是例子： 运行该例子显示出，新的一列的最后一个值是一个 NaN 值。可以看到，预测列可被作为输入 X，第二行作为输出值 (y)。输入值 0 就可以用来预测输出值 1。
Python_Base:Chapter eighth 目录 json序列化与反序列化概述 序列化示例1：dict(map) 序列化示例2：restful json序列化与反序列化概述 如果我们要在不同的编程语言之间传递对象...，就必须把对象序列化为标准格式，比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，因为JSON表示出来就是一个字符串，可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。...我们先看看如何把Python对象变成一个JSON： 序列化示例1：dict(map) import json list1 = ["小龙女", "王姑娘", "赵灵儿"] # 使用map格式编写数据类型...indent=None, separators=None, encoding='utf-8', default=None, sort_keys=False, **kw) # 函数作用: 将Python...TypeError错误, 默认False # ensure_ascii: 确定是否为ASCII编码 # check_circular: 循环类型检查，如果为True的话 # allow_nan
NaN NaN 当存在索引为a的行，输出，不存在输出NaN填充 指定某一列为索引 # 指定name为索引值 print(sex_by_count.set_index("name")) 输出：...datetime64[ns]', freq='20D') # 输出前10个 不能有结束时间 attr = pd.date_range(start='20170101',periods=10,freq='20D') # 将字符串转化为时间...pd.to_datetime(时间列,format='') # format 是格式化，常用的格式符号请看基础篇中的time模块。...pandas重采样 重采样：指将时间序列从一个频率转化为另一个频率的过程。...降采样：高频率转化为低频率(比如将一个精确到秒的时间转化为只有年月日) 升采样：低频率转化为高频率(与上面相反) 我们需要用resample来实现频率转换。
---- 概述 在Pandas基本使用简单了介绍了一下Pandas的基本使用和用法，大家如果没有一点基础的同学可以先看一下那篇文章。今天我们来讲解一下Pandas的高级用法。...1.0 3.0 NaN oh NaN 4.0 6.0 NaN te NaN 7.0 9.0 NaN or NaN 10.0 12.0 NaN 将函数应用到各行或各列是通过apply...在concat之后结果区分不开，如何让他区分开结果？...DataFrame的重塑和轴向旋转 stack：将数据的列旋转为行,默认会过滤掉缺失的数据，该运算是可逆的。 unstack：将数据的行旋转为列，操作是最内层的，传入分层级别或者名称。...，转化为了一个层次化Series。
# 读取数据 data = pd.read_excel("cars_info.xlsx", na_values=np.nan) # 每列数据为空的列，数量大于80000，删除该列（无参考价值） for...剔除这些列中的异常数据，并且为空值进行填充，可以使用平均值或众数进行填充。...# 筛选出可以转化为数值型数据的列 numerical_col = ['售价', '新车售价', '行驶里程', '过户记录', '载客/人', '排量(L)', '...类似这种的数据我们称为"二值型"数据，可以将其转化为0-1的形式。..., 0) data[c].fillna(0, inplace=True) 【Step 6：One-Hot型数据处理】 当一列值可以被分成多个类别时，我们可以将数据处理成独热编码（One-Hot）
=True, allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, default=None, sort_keys...我理解为两个动作，一个动作是将”obj“转换为JSON格式的字符串，还有一个动作是将字符串写入到文件中，也就是说文件描述符fp是必须要的参数 """ 示例代码： >>> import json >>>...二. loads 和 load loads和load 反序列化方法 loads 只完成了反序列化， load 只接收文件描述符，完成了读取文件和反序列化 查看源码： def...将包含str类型的JSON文档反序列化为一个python对象""" def load(fp, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int...将一个包含JSON格式数据的可读文件饭序列化为一个python对象""" 实例： >>> json.loads('{"name":"Tom", "age":23}') {'age': 23, 'name
因为nan在Numpy中的类型是浮点，因此整型列会转为浮点；而字符型由于无法转化为浮点型，只能归并为object类型（'O'），原来是浮点型的则类型不变。...pd.NA的目标是提供一个缺失值指示器，可以在各种数据类型中一致使用(而不是np.nan、None或者NaT分情况使用)。...> ----------- np.log(pd.NA) >> ----------- np.add(pd.NA, 1) >> 二、缺失值判断 了解了缺失值的几种形式后，我们要知道如何判断缺失值...10 Name: D, dtype: object 方法很简单，但使用时需要注意一些参数。...: float64 cumsum累加会忽略NA，但值会保留在列中，可以使用skipna=False跳过有缺失值的计算并返回缺失值。
将日期范围转化为它们的起始日期，任何存在的：1860-63;1839,38-54。 完全移除我们不关心的日期，并用Numpy的NaN替换：[1879?]。 将字符串nan转化为Numpy的NaN值。...使用的替代物是一个代表我们期望的出版社地址字符串。我们也使用str.replace()将连字符替换为空格，然后给DataFrame中的列重新赋值。...（分类数据的使用内存与分类的数量以及数据的长度成正比） 使用applymap方法清洗整个数据集 在一定的情况下，你将看到并不是仅仅有一条列不干净，而是更多的。...记录一下pandas是如何将包含国家的列名NaN改变为Unnamed:0的。 为了重命名列，我们将使用DataFrame的rename()方法，允许你以一个映射（这里是一个字典）重新标记一个轴。...更多的，你学会了如何使用.str()清洗对象字段，以及如何使用applymap对整个数据集清洗。最后，我们探索了如何移除CSV文件的行，并且使用rename()方法重命名列。
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西，但是要知道如何快速查找重·要的知识点。” ? 为了能够快速查找和使用功能，使我们在进行机器学习模型时能够达到一定流程化。...添加或插入行 要向DataFrame追加或添加一行，我们将新行创建为Series并使用append()方法。...在本例中，将新行初始化为python字典，并使用append()方法将该行追加到DataFrame。...NaN(非数字的首字母缩写)是一个特殊的浮点值，所有使用标准IEEE浮点表示的系统都可以识别它 pandas将NaN看作是可互换的，用于指示缺失值或空值。...我们可以使用fillna()来填充缺失的值。例如，我们可能想用0替换' NaN '。
Out[8]: id int64id.1 objectage int64dtype: object 如果我想修改age列的数据类型为float，read_csv时可以使用dtype...c引擎没有的特性时，会自动退化为python引擎。...skiprows还可以被赋值为某种过滤规则的函数 skip_footer 从文件末尾过滤行，解析器退化为python. 这是因为c解析器没有这个特性。...2.4 文件空值处理 na_values 这个参数可以配置哪些值需要处理成Na/NaN, 类型为字典，键指明哪一列，值为看做Na/NaN的字符....假设我们的数据文件如下，date列中有一个 #值，我们想把它处理成NaN值。
read_csv拥有一堆选项能够让我们修复它，在这里我们： 将列分隔符改成; 将编码改为latin1（默认为utf-8） 解析Date列中的日期 告诉它我们的日期将日放在前面，而不是月 将索引设置为Date...所以我访问了加拿大历史天气数据的网站，并想出如何自动获得它们。 这里我们将获取 201 年 3 月的数据，并清理它们。 以下是可用于在蒙特利尔获取数据的网址模板。...所以我们可以将is_snowing转化为一堆 0 和 1，而不是True和False。...要了解列是否有问题，我通常使用.unique()来查看所有的值。 如果它是一列数字，我将绘制一个直方图来获得分布的感觉。 当我们看看Incident Zip中的唯一值时，很快就会清楚这是一个混乱。...将N/A和NO CLUE规格化为nan值 看看 83 处发生了什么，并决定做什么 将一切转化为字符串 requests['Incident Zip'].unique() array([11432.0,
-20 #将出生日期转化为时间戳 user_info["birth"] = pd.to_datetime(user_info.birth) user_info age city Sex birth...axis 参数用于控制行或者列，跟其他不一样的是，axis=0（默认） 表示操作行，axis=1 表示操作列。 how 参数可选的值 为any（默认）或者all。...NaN D 22.0 风 25.0 Name: age, dtype: float64 # datafreame 可以指定每列要替换的值 user_info.replace({"age":...22.0 shenzhen NaN NaT 风 25.0 XiAn feamle 2020-10-20 #类似地，我们可以将特定的字符串进行替换， 如age 中的NaN...age, dtype: float64 #除了替换特定的值之外，可以是使用正则表达式来替换 # 例如将 空白字符串 换成 空值 user_info["AA"] = " " user_info age
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