翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
我们的数据来源是“人人车”二手车网站，通过Python爬虫获取291个城市所有在售二手车详细数据。
公司正好有个需求，定期从远端ftp下载指定昨天的数据，写了2个函数，一个是连接远端ftp，另一个是定期下载远端数据，用到了ftplib、datetime和正则re三个模块
查看数据-运动员信息采集01.csv 数据下载地址： https://download.csdn.net/download/m0_38139250/86789510 下载后解压到工程目录下即可
小蓝每天都锻炼身体。正常情况下，小蓝每天跑 1 千米。如果某天是周一或者月初（1 日），为了激励自己，小蓝要跑 2 千米。如果同时是周一或月初，小蓝也是跑 2 千米。小蓝跑步已经坚持了很长时间，从 2000 年 1 月 1 日周六（含）到 2020 年10 月 1 日周四（含）。请问这段时间小蓝总共跑步多少千米？
Winform控件是Windows Forms中的用户界面元素，它们可以用于创建Windows应用程序的各种视觉和交互组件，例如按钮、标签、文本框、下拉列表框、复选框、单选框、进度条等。开发人员可以使用Winform控件来构建用户界面并响应用户的操作行为，从而创建功能强大的桌面应用程序。
20160621 更新 参考： http://www.runoob.com/sqlite/sqlite-tutorial.html 1. SQLite alter命令：不通过执行一个完整的转储和数据的重载来修改已有的表。 可以使用 ALTER TABLE 语句重命名表，使用 ALTER TABLE 语句还可以在已有的表中添加额外的列。 在 SQLite 中，除了重命名表和在已有的表中添加列，ALTER TABLE 命令不支持其他操作（在其他数据库中可以改变表中列的数据类型，删除表中的列） （1）基本语
查询（*可代表全部）（<>代表不等于于） select 列名 from 表名（，隔开） where 查询条件 order by 排序的列名 +连接的数据类型必须兼容（结果为字符串数据的连接 ， 如果连接数值型，结果为数值的和） 含有别名的简单查询 ： 列名 as 别名 列名 别名 别名=列名 查询空值 select 列名 form 表名 where 列名 is （not）null 查询常量列 常量 as 别名 限制固定行 top 所需行 top 数字 percent（百分比） （紧放在sels
问题：在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
在Excel中，我们可以通过先在单元格中编写公式，然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中，还可以添加“自定义列”并输入公式。在Python中，我们创建计算列的方式与PQ中非常相似，创建一列，计算将应用于这整个列，而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列，步骤一般是：先创建列，然后为其指定计算。
选自Machine Learning Plus 作者：Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考，让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级，L1 最简单，难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍，希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案，参见原文。 原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
假设我们有一个表orders，其中有一个定点数列total_price，存储订单的总价格。
这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中，硬着头皮啃完之后，好像自己什么都会了一点，然而实际操作起来既不知从何操起，又漏洞百出。
这是Python数据分析实战基础的第一篇内容，主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学，可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。
在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。数据的缺失有很多原因，缺失不是错误、无效，需要对缺失的数据进行必要的技术处理，以便后续的计算、统计。
##因为圆周率函数跟book任何字段都没有关系,所以 在刚刚的查询过程当中不需要传入任何参数。
删除数据库快照的方法和删除数据库的方法完全相同，可以使用界面方式删除，也可以使用命令方式删除
对于DataFrame，对齐会同时发生在行和列上，两个DataFrame对象相加后，其索引和列会取并集，缺省值用NaN。
精确数值型包括decimal 和 numeric两类，这两种数据类 型在SQL Server中，在功能上是完全等价的。 精确数值型数据由整数部分和小数部分构成，可存储从 -1038 +1 到 1038–1 的固定精度和小数位的数字数据，它存储长度最少为5字节，最多为17字节。 精确数值型数据的格式是：
pd.set_option('display.max_columns',None)
MySQL支持大量的列类型，它可以被分为3类：数字类型、日期和时间类型以及字符串(字符)类型。 概述有意简化，更详细的说明应该考虑到有关特定列类型的附加信息，例如你能为其指定值的允许格式。 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
MySQL支持大量的列类型，它可以被分为3类：数字类型、日期和时间类型以及字符串(字符)类型。 概述有意简化，更详细的说明应该考虑到有关特定列类型的附加信息，例如你能为其指定值的允许格式。 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 和53之间，这些类型如FLOAT和DOUBLE类型马上在下面描述。 FLOAT(X)有对应的FLOAT和DOUBLE相同的范围，但是显示尺寸和小数位数是未定义的。在MySQL3.23中， 这是一个真正的浮点值。 在更早的MySQL版本中，FLOAT(precision)总是有2位小数。该句法为了ODBC兼容性而提供。 FLOAT[(M,D)] [ZEROFILL] 一个小(单精密)浮点数字。 不能无符号。 允许的值是-3.402823466E+38到-1.175494351E-38，0 和1.175494351E-38到3.402823466E+38。 M是显示宽度而D是小数的位数。没有参数的FLOAT或有<24 的一个参数表示一个单精密浮点数字。 DOUBLE[(M,D)] [ZEROFILL] 一个正常大小(双精密)浮点数字。 不能无符号。 允许的值是-1.7976931348623157E+308到-2.2250738585072014E-308、 0和2.2250738585072014E-308到1.7976931348623157E+308。 M是显示宽度而D是小数位数。 没有一个参数的 DOUBLE或FLOAT(X)(25 < = X < = 53)代表一个双精密浮点数字。 DOUBLE PRECISION[(M,D)] [ZEROFILL] REAL[(M,D)] [ZEROFILL] 这些是DOUBLE同义词。 DECIMAL[(M[,D])] [ZEROFILL] 一个未压缩(unpack)的浮点数字。 不能无符号。 行为如同一个CHAR列：“未压缩”意味着数字作为一个字符串被存储，值的每一位使用一个字符。 小数点，并且对于负数，“-”符号不在M中计算。 如果D是0，值将没有小数点或小数部分。 DECIMAL值的最大范围与DOUBLE相同，但是对一个给定的 DECIMAL列， 实际的范围可以通过M和D的选择被限制。 如果D被省略，它被设置为0。如果M被省掉，它被设置为10。 注意，在MySQL3.22 里，M参数包括符号和小数点。 NUMERIC(M,D) [ZEROFILL] 这是DECIMAL的一个同义词。 DATE 一个日期。支持的范围是'1000-01-01'到'9999-12-31'。 MySQL以'YYYY-MM-DD'格式来显示DATE值， 但是允许你使用字
绝大多数数据库存储了大量的“时态”数据。时态数据只是表示时间状态的简单数据。一个组织可能出于各种原因收集时态数据，例如分析天气模式和其他环境变量、监控交通状况、研究人口趋势等。企业还经常需要存储有关何时下订单、何时补货、何时雇用员工，以及有关其日常业务的大量其他信息。
案例模拟文件下载 http://gofile.me/4KHV7/SUo5ywXxC
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
1.将字符串的时间转换为时间戳 方法: a = "2013-10-10 23:40:00" 将其转换为时间数组 import time timeArray = time.strptime(a, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") 转换为时间戳: timeStamp = int(time.mktime(timeArray)) timeStamp == 1381419600 2.字符串格式更改 如a = "2013-10-10 23:40:00",想改为 a = "2013/10/10 23:40:00" 方法:先转换为时间数组,然后转换为其他格式 timeArray = time.strptime(a, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") otherStyleTime = time.strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S", timeArray) 3.时间戳转换为指定格式日期: 方法一: 利用localtime()转换为时间数组,然后格式化为需要的格式,如 timeStamp = 1381419600 timeArray = time.localtime(timeStamp) otherStyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArray) otherStyletime == "2013-10-10 23:40:00" 方法二: import datetime timeStamp = 1381419600 dateArray = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp) otherStyleTime = dateArray.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") otherStyletime == "2013-10-10 23:40:00" 4.获取当前时间并转换为指定日期格式 方法一: import time 获得当前时间时间戳 now = int(time.time()) ->这是时间戳 转换为其他日期格式,如:"%Y-%m-%d %H:%M:%S" timeArray = time.localtime(timeStamp) otherStyleTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", timeArray) 方法二: import datetime 获得当前时间 now = datetime.datetime.now() ->这是时间数组格式 转换为指定的格式: otherStyleTime = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") 5.获得三天前的时间 方法: import time import datetime 先获得时间数组格式的日期 threeDayAgo = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days = 3)) 转换为时间戳: timeStamp = int(time.mktime(threeDayAgo.timetuple())) 转换为其他字符串格式: otherStyleTime = threeDayAgo.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") 注:timedelta()的参数有:days,hours,seconds,microseconds 6.给定时间戳,计算该时间的几天前时间: timeStamp = 1381419600 先转换为datetime import datetime import time dateArray = datetime.datetime.utcfromtimestamp(timeStamp) threeDayAgo = dateArray - datetime.timedelta(days = 3) 参考5,可以转换为其他的任意格式了
先把pandas的官网给出来，有找不到的问题，直接官网查找：https://pandas.pydata.org/
Timestamp是pandas用来替换python datetime.datetime的 可以使用to_datetime函数把数据转换成Timestamp类型
首先给出一个示例数据，是一些用户的账号信息，基于这些数据，这里给出最常用，最重要的50个案例。
使用数据库的必要性 无论是集合、对象、程序一旦重启所有数据全部消失，无法做到持久化保存 xml 是可以保存数据的 另外还可以通过IO流将数据保存到本地磁盘，但是数据缺乏结构化，无法描述复杂的业务逻辑，且读写比较慢。 java 里面双引号表示String 类型，单引号表示char类型，而数据库中是char（长度不尅变）和varchar(长度可变) 关于数据库 一个项是数据库先行（表结构的设计、关系到项目的成败），每一个项目都有自己的数据库，项目经理将创建好的数据库放到一个服务器上，但开发的时候是个人考下
timeArray = time.strptime(a, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
数据类型是数据的一种属性，表示数据信息的类型，任何一种计算机语言都定义了自己的数据类型。当然，不同的程序语言都具有不同的特点，所定义的数据类型的各类和名称都或多或少有些不同。SQLServer 提供了 25 种数据类型： ·Binary [(n)] ·Varbinary [(n)] ·Char [(n)] ·Varchar[(n)] ·Nchar[(n)] ·Nvarchar[(n)] ·Datetime ·Smalldatetime ·Decimal[(p[,s])] ·Numeric[(p[,s])] ·Float[(n)] ·Real ·Int ·Smallint ·Tinyint ·Money ·Smallmoney ·Bit ·Cursor ·Sysname ·Timestamp ·Uniqueidentifier ·Text ·Image ·Ntext
数据库的查询需要使用管理器对象进行 通过mymodel.objects管理器方法调用查询对象 方法 说明 all() 查询全部记录,返回QuerySet查询对象 get() 查询符合条件的单一记录 filter() 查询符合条件的多条记录 exclude() 查询符合条件外的全部记录 all()方法 ---- 使用方法：Asset.objects.all() from monitor.models import Asset querys =Asset.objects.all() for i in que
Pandas是数据处理中非常常用的一个库，是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库，对这个库是否能够熟练的应用，直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的，让以NumPy为中心的应用变得更加的简单，它专注于数据处理，这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。比如说数据类型的转换，缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。 它不仅仅包含各种数据处理的方法，也包含了从多种数据源中读取数据的方法，比如Excel、CSV等，这些我们后边会讲到，让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 Pandas一共包含了两种数据类型，分别是Series和DataFrame，我们先来学习一下Series类型。 Series类型就类似于一维数组对象，它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的，代码示例如下：
在零售、经济和金融等行业，数据总是由于货币和销售而不断变化，生成的所有数据都高度依赖于时间。如果这些数据没有时间戳或标记，实际上很难管理所有收集的数据。Python 程序允许我们使用 NumPy timedelta64 和 datetime64 来操作和检索时间序列数据。sklern库中也提供时间序列功能，但 Pandas 为我们提供了更多且好用的函数。
在设计好表结构之后, 就需要进行物理设计, 将实体及属性映射到具体表和列. 而合理选择存储引擎和列类型也是数据库设计十分重要的一个环节.
失去一个老用户会带来巨大的损失，大概需要公司拉新10个新用户才能予以弥补。如何预测客户即将流失，让公司采取合适的挽回措施，是每个公司都要关注的重点问题。
要了解一个数据库，我们必须了解其支持的数据类型。MySQL 支持大量的字段类型，其中常用的也有很多。前面文章我们也讲过 int 及 varchar 类型的用法，但一直没有全面讲过字段类型，本篇文章我们将把字段类型一网打尽，讲一讲常用字段类型的用法。
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；
这篇文章是『读者分享系列』第二篇，这一篇来自袁佳林同学，这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目，现在他把整体的思路以及实现代码分享出来，希望对你有帮助。
DATEDIFF函数返回两个指定日期之间指定日期部分差的整数。日期范围从开始日期开始，到结束日期结束。(如果enddate早于startdate，DATEDIFF将返回一个负整数值。)
比如一个数据框中只有借款人的年龄(类似1994年2月8号)，我们想把这一列转换成具体的岁数，放到模型中使用。
来源：机器学习杂货店 本文约4000字，建议阅读10分钟 在Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。 在数据分析和数据建模的过程中需要对数据进行清洗和整理等工作，有时需要对数据增删字段。下面为大家介绍Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/568250201 01、复杂查询 实际业务需求往往需要按照一定的条件甚至复杂的组合条件来查询数据,接下来为
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