因此，在循环这个对象时，可以使用两个变量来捕获索引值和元素。 如果要从 1 开始计数，则可以在调用 enumerate 函数时传递一个参数，指定起始索引值。...但是这个时候有一个细节，我继续提问时，打错了好几个字：“请继续修改上门的代码，在输入结果时我只需要天数即可” ChatGPT 答： 如果您只需要输出天数，可以使用以下代码： # 从用户输入中读取年份和月份...，理解到您希望用 input 函数读取用户输入的年份和月份，然后计算出该月份有多少天，并考虑闰年的情况。...您还提到，在调用 input 函数时，不需要添加额外的提示，并且用户输入的年份和月份是用逗号隔开的。所以我回答了您的问题，并且提供了一段代码示例。 Q：你是怎么理解我之后对你提出的额外要求？...2.2 复杂问题：用代码绘制一个足球 这个问题其实是 CSDN 征文的一个问题，我近期准备做来着。
其它的各行各业的不同岗位的业务分析方法咱们不管，这里我只讲我自己经常用的一个很简单的方法，只是把它的业务按顺序理一遍 现在咱们以“静态页面切图小组”的一张UI设计图为例， ?...它的作用，主要就是让你对这个网页做到心中有数。 那这个假数据怎么写呢？首先它肯定是JSON的，然后，从起点开始，你就看这个操作，是否需要数据，如果是那它的数据是哪些？然后用JSON给它组织起来。...那现在我一边讲一边在黑板上画，把它的所有可能需要用JSON数据生成的地方，都画出来。 首先看它的nav导航栏，这个栏目可能是可以自定义数量的。这个数量是多少？取决于JSON的值....刚才讲的这些东西呢，可以是在开始动手做的时候用，也可以在开会讨论谈工期的时候用。别人问你，啊老尚啊，这个东西做出来大概要多久呀？...首先，我们来获取相应的日期，先是new一个日期对象， var nstr=new Date(); //当前Date资讯 然后是获得年份 var ynow=nstr.getFullYear(); //年份
我觉得它根本不应该设计成 java.util.Date 的子类。...原来实际年份是要在你的年份参数上加上个起始年份 1900。 更坑爹的是，月份参数我不是给了 1 吗？怎么输出二月（Feb）了？...Date 里面的月份居然是用 0~11 表示的，换句话说，一月用 0 来表示，二月用 1 来表示。如果不用常量或者枚举，很容易踩到坑里去，对不对？...比如 Calendar 的 getInstance 方法，并未提供一个指定年月日和时分秒的重载方法，每次要指定特定的日期时间，必须先获取一个表示当前时间的 Calendar 实例，再去设值，比如： Calendar...—— 是的，和 Date 不一样的是，Calendar 年份的传值不需要减去 1900（当然月份的定义和 Date 还是一样），这种不一致真是让人抓狂！
好，我们也可以在Pandas中做同样的事。 ? 上述代码将范围一个布尔值的dataframe，其中，如果9、10月的降雨量低于1000毫米，则对应的布尔值为‘True’,反之，则为’False’。...可能在你的数据集里有年份的列，或者年代的列，并且你希望可以用这些年份或年代来索引某些行。这样，我们可以设置一个（或多个）新的索引。 ? 这将会给’water_year’一个新的索引值。...那么，如果loc是字符串标签的索引方法，iloc是数字标签的索引方法，那什么是ix呢？事实上，ix是一个字符串标签的索引方法，但是它同样支持数字标签索引作为它的备选。 ?...例如，如果你有一列年份的数据而你希望创建一个新的列显示这些年份所对应的年代。Pandas对此给出了两个非常有用的函数，apply和applymap。 ? 这会创建一个名为‘year‘的新列。...这一列是由’water_year’列所导出的。它获取的是主年份。这便是使用apply的方法，即如何对一列应用一个函数。
如果 DF中有 DateTime 列，则可以按如下方式提取一年中的月份： df['month_sin'] = np.sin(2 * np.pi * df['date_time'].dt.month/12.0...年 当必须预测未来的值时，年份作为输入特征并不是很有用。但是为了完整起见本篇文章还是将描述如何将其作为输入特征加以利用。 如果数据集包含多年，则可以使用年份。...如果 Pandas 有 DateTime 列，则可以按如下方式提取年份： df['year'] = df['date_time'].dt.year 从时间中提取特征 根据数据集的粒度，可以从 DateTime...df['Loud Cover'].value_counts() 0.0 96453 Name: Loud Cover, dtype: int64 我还可以删除 Daily Summary 列，因为它只包含文本...，因为我没有标准化前两列（日期时间和摘要）。
如果你对我的教程满意，欢迎在页面右上方的 Star 上点击一下，帮我加一颗星。谢谢！ 注意这个页面的中央，有个按钮，写着“在 Colab 打开”(Open in Colab)。请你点击它。...因为目前的日期时间列（incidentdatetime）是个字符串，因此我们可以直接用 parse 函数解析它，并且抽取其中的年份（year）项。...因为考虑犯罪，不能只看绝对数值，还要看相对比例。我这里给你提供一个数据源，请你参考它，进行比例数值计算，修正上面的折线图。 下面，我们比较一下，不同月份之间，是否有明显的抢劫犯罪发生数量差别。...如果你对于图像的品质有追求，我建议你学用 Matplotlib 或者 seaborn 来重绘上图。这也作为今天的最后一道练习题，留给你解决。欢迎你把答案用留言的方式和大家分享。...小结 通过本文的学习，希望你已掌握了以下内容： 如何检索、浏览和获取开放数据； 如何用 Python 和 Pandas 做数据分类统计； 如何在 Pandas 中做数据变换，以及缺失值补充； 如何用 Pandas
就我个人而言，我发现真正有用的是思考如何在SQL中操作数据，然后在Pandas中复制它。所以如果你想更加精通Pandas，我强烈建议你也采用这种方法。...因此，本文可以作为一个备查表、字典、指南，无论你想怎么称呼它，这样你在使用Pandas时就可以参考它。 说了这么多，让我们开始吧!...# Pandas table_df SELECT a, b FROM 如果你想从一个表中选择特定的列，列出你想要的列在双括号中: # SQL SELECT column_a, column_b...WHERE column_a = 1 # Pandas table_df[table_df['column_a'] == 1] SELECT column_a WHERE column_b 当你想从一个表中选择一个特定的列并用另一个列过滤它时...当我和Pandas一起工作时，我经常会回想到这一点。 如果能够通过足够的练习，你将对Pandas感到更舒适，并充分理解其潜在机制，而不需要依赖于像这样的备记单。 一如既往，祝你编码快乐!
Question 在做这个平台的过程中有一个功能。在写Hive之类的SQL的时候，需要有一个时间参数，而这个时间必须是昨天，也就是今天的前一天。...比如 var myDate = new Date(); myDate.getYear(); //获取当前年份(2位) myDate.getFullYear(); //获取完整的年份...关于昨天的问题，在日这块减去1就可以了。但是比较麻烦的是 如果这个值是1，就得考虑月份，比如11月1日，减去1就是10月31。...其他还有一些小细节，比如JS里面getMonth()这个方法得到的是月份-1，这是小事，给它加上1就OK了嘛！还有，如果得到的是小于10的数，比如3，还得把它转换成03。这样才能拼凑起我想要的格式。...后来发现还有另一种方法 var myDate=new Date() myDate.setDate(myDate.getDate()-1) 可以用这种方法得到，如果增加或者减少天数会改变月份或者年份，
数据准备 将字符串更改为datetime 您加载了数据，并意识到日期列是一个字符串。然后，单击列类型（列名称旁边的小字母），选择新的数据类型和格式，如果需要的话，可以选择一个新的名称，然后单击执行。...如果你看旁边的字母user_review列名，你会看到一个作为整数的f而不是i，即使我改变了数据类型为整数。...由于这只是一个演示，让我们删除额外的列。搜索删除，选择要删除的列，然后单击“执行”。（您可在原文查看动图） 选择列 然后，我们可以选择只可视化一些列。在这里我将选择游戏名称、平台和分数。...提取datetime属性 如果您想从日期列中提取一个字符串，比如星期和月份，您知道代码吗，还是必须谷歌一下？有了BambooLib，这两种都不需要。...我已经用Pandas好几年了，我学到了用Bamboolib可以做的新东西。感谢阅读，下一篇博客见。
我建议每天早上练习这个脚本10分钟，并重复一个星期。这和每天做一点点的仰卧起坐一样，只不过不是为了锻炼你的腹肌，而是为了锻炼你数据科学的“肌肉”。...如果您不想保存索引号码，请使用dataframe.to_csv（index = False）。 1.表的维度和数据类型 1.1维度 这个数据中有多少行和列？...如果想更加具体地了解数据，请使用select_dtypes（）来列入或排除数据类型。问：如果我只想看2018的数据，该怎么做？...Metro值为N/A的行 3.2为固定的一组列选择非空行 选择2000之后没有null的数据子集： 如果要在7月份选择数据，需要找到包含“-07”的列。...如果设定keep = False： ? 删除重复的值。 ‘CountyName’和’SizeRank’组合已经是唯一的了。所以我们只使用列来演示drop_duplicated的语法。
又是一对好用的函数，特别是对于营销分析，做业绩排名，当然对于学生考试成绩、运动比赛成绩的排名也不在话下，应用场景就根据自己需要来发掘吧，授之以鱼不如授之以渔，我这里只讲通用的方法。 ?...第一个可选项是值，如果在这里学习它会消耗很多精力，只有极其少数的情况我们才会用到这个值，所以请允许我坚持投入产出最大化的原则，在这里忽略这一项，即保持默认的空白值。...第三个可选项即如果我们想把东莞、肇庆、中山这几个排名调整为8，就用紧凑型，选择Dense) 不用担心去背下这些编码，别忘了在PowerBI中有智能提示的功能。 ? ? 2 TopN ?...做一个折线图，轴为日历表中的年份月份，你就会得到这个占比。 ? 这个数字就有意义了，为什么前五名城市的占比会逐月持续下降呢？是因为城市分店数量的增加？还是新老店业绩发展期的交替？...这个时候，如果老板想要看前10名的情况，你只需要把TopN公式里的5改成10；如果想要按季度分析，只要把日历表中的年份月份换成年份季度，如果想要计算销售额而不是销售量，那就把销售量度量值都替换成销售额。
填充缺失值 下面我们来填充数据集当中的缺失值，我们有很多种方式方法来填充数据集当中的缺失值，比方说中位数、平均数、众数等等 # 这里用的是众数来填充，当然也可以用平均数mean，中位数median groceries...当然还有“isin”这个方法来从一定的范围内选出数据，我们能够传入一个列表，在列表中注明我们要筛选的数据，例如下面的代码，我们筛选出“Member_number”在这些范围当中的数据 groceries...而“iloc”里面要是放标签的话，则会报错，一般“iloc”里面放的则是索引， # 取第一列和第二列两列的数据 groceries.iloc[:,[0, 1]].head() ? 11....提取“月份”和“年份” 我们可以通过“dt”这个方法来提取时间类型的数据中的年份和月份，例如 groceries['Year'] = groceries['Date'].dt.year groceries...标注重点 我们有时候可能需要对数据集当中某些数据打标签，表上颜色来显示其重要性，在“Pandas”模块中有“style”这个方法可以使用，例如下面的代码将“Salary”以及“Catalogs”这两列的最大值标出来了
这点特别注意，因为这可能会导致你的数据不必苛，比如某一年少一个季度的值，那么这一年其实就是三个季度的加总，跟其他年份四个季度怎么比？...计算年份的相关系数呢？转置一下就可以了： ? 然而可惜的是——没有P值！ 也可以单独只计算两列的系数，比如计算S1与S3的相关系数： ?...这个逻辑是：“一行中只要有一个格缺失，这行就要丢弃。” 那如果想要一行中全部缺失才丢弃，应该怎么办？传入 how=’all‘ 即可。 ? Chu那行被丢弃掉了。...看到var1那列，如果想用这列做索引，咋办？好办！ ? 用 index_col= 即可指定索引。...这个testSet.txt文件用“loves”做分隔符！ 隐隐觉得有人向我表白，但是有点恶心...... 在实际中，更可能是某种乱码，解决这种特殊分隔符，用 sep= 即可。 ?
iloc中i的意思是指integer，所以它只接受整数作为参数。数值都是index的值，从0开始，即0表示第一行。...还可以使用at()和iat(),作用是获取某个位置的值。...[3, '电影名称']) # 获取index是2 ,第2列的内容 print(df.iat[2, 1]) #代码运行结果： 无间道 無間道 2009 在选择或者查询数据的时候，肯定会带又一些条件，这时候我们可以直接选择某一个列...7.0 1 2 1.0 8.0 2 3 7.0 1.0 Pandas数据统计和整合 数据统计 在Series中有一个很常用的方法就是value_counts(),它的作用就是统计Series...可以直观的看出，count()按照a列的值计数，值为1的有2个，值为2，3的有1个。Sum()操作在实际应用场景中通过会用于按照月份或者年度统计销售额等等。
在这篇文章中，我尝试简单地归纳一下用Python来做数据清洗的7步过程，供大家参考。...日期调整前（为求简便这里用已经剔除分秒，剔除的办法后面在格式一致化的空格分割再详细说） #数据类型转换:字符串转换为日期 #errors='coerce' 如果原始数据不符合日期的格式，转换后的值为空值...⚠️ format 是你［原始数据］中日期的格式 %y 两位数的年份表示（00-99） %Y 四位数的年份表示（000-9999） %m 月份（01-12） %d 月内中的一天（0-31） %H 24...axis＝1表示逢空值去掉整列 # 'any'如果一行（或一列）里任何一个数据有任何出现Nan就去掉整行， ‘all’一行（或列）每一个数据都是Nan才去掉这整行 DataDF.dropna(how...='any') DataDF.dropna(how='all') # 更精细的thresh参数，它表示留下此行（或列）时，要求有多少［非缺失值］ DataDF.dropna(thresh = 6 )
nlargest(100,'imdb_score') # 用nlargest方法，选出imdb_score分数最高的100个 如果想从前100分数最高的中挑出预算最小的五部： movie2.nlargest...默认情况下，它会考虑所有列，如果只想根据某些列删除重复项，可以将这些列名作为参数传递给subset参数 movie3.drop_duplicates(subset='title_year',keep='...=True) 也可以使用concat函数添加列，与添加行的方法类似，需要多传一个axis参数 axis的默认值是index 按行添加 向DataFrame添加一列，不需要调用函数，通过dataframe...key how = 'outer' 对应SQL中的 full outer 保留左右两侧侧表中的所有key how = 'inner' 对应SQL中的 inner 只保留左右两侧都有的key genres_track...DataFrame的列或行索引和另一个DataFrame的列或行索引 默认是内连接（也可以设为左连接、外连接、右连接）
day.js 简介 day.js 是一个专门处理日期和时间的工具库，它的体积只有 2KB，非常小。...（1-12） dayjs().format('MM') // 返回当前月份（01-12），用MM的话，1-9月前面会补0 // 日 dayjs().format('D') // 返回当前月份里的天，比如今天是...5月1号，就输出1；如果今天是5月20号，就输出20 dayjs().format('DD') // 返回当前月份里的天，用DD的话，1-9天前面会补0 // 星期 dayjs().format('d...减少日期时间 subtract() 方法和 add() 的用法一样。 subtract() 的作用是返回减去一定时间的值。 比如想获取10天前的时间值可以这样写。...ayjs().isBefore(dayjs('2008-08-08'), 'month') 查询时间是否在另一个时间之后 查询一个时间是否在另一个时间之后，用的是 isBefore() 方法。
最近我在看《Python编程快速上手-让繁琐工作自动化》一书，看到书中「处理Excel电子表格」章节时触发了灵感，想着我也可以用 Python 做出一份专属日历。.../ 01 / 科普 在进行代码操作前，简单对相关知识做个简单的学习。 一个Excel电子表格文档称为一个工作簿。一个工作簿保存在扩展名为「.xlsx」的文件中。...本次生成的信息就是在一个工作簿，12个工作表内。 calendar库主要是生成日历信息。...返回1月份每列信息情况。...剩下的就是字体设置、背景颜色设置、增加年份/月份/星期的标注，不再一一赘述，大家看代码中的注释即可。
演示一下： 当前目录下有一个目录dd，里面是空的，还有一个文件add.c 如果我现在想把文件add.c拷贝到dd目录里，怎么做呢？...那如果我现在想拿到中间的，比如500到520行的内容，可以怎么做呢？...大家可能会想到这样的方法： 你不是想拿到500到520行的吗，那我可以先拿到前520行的 我用head获取前520行的数据，但是head直接显示到显示器上了，所以，我可以把它重定向到一个文件里面...命令格式： cal [参数][月份][年份] 功能： 用于查看日历等时间信息，如只有一个参数，则表示年份(1-9999)，如有两个参数，则表示月份和年份 常用选项： -3 显示系统前一个月，当前月...-r ： 在将系统的服务停掉之后就重新启动 -t sec ： -t 后面加秒数，亦即『过几秒后关机』的意思 如果你用的是云服务器的话，就没必要关机。 20.
如果我是一个赌博的人（我当然是一个赌博的人），我可以使用前几季的历史数据建立一个模型来预测即将到来的那个。...其中两列具有相对少量的空值。SO（Strike Outs）列中有110个空值，DP（Double Play）列中有22个空值。其中两列的数量相对较多。...CS（Caught Stealing）列中有419个空值，而（HBPPitch by Pitch）列中有1777个空值。 如果消除列中具有少量空值的行，则会丢失超过百分之五的数据。...我认为你最好保留行并使用该fillna()方法用每个列的中值填充空值。偷窃（CS）和俯仰（HBP）击中也不是非常重要的变量。在这些列中有如此多的空值，最好一起消除列。...runs_per_year使用年份作为关键字填充字典，并将该年份的评分数作为值进行填充。games_per_year使用年份作为关键字填充字典，并将当年播放的游戏数量作为值。
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