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python数据科学系列：pandas入门详细教程

注意，这里强调series和dataframe是一个类字典结构而非真正意义上的字典，原因在于series中允许标签名重复、dataframe中则允许列名和标签名均有重复，而这是一个真正字典所不允许的。...get，由于series和dataframe均可以看做是类字典结构，所以也可使用字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法完全一致 ?...pandas完成这两个功能主要依赖以下函数： concat，与numpy中的concatenate类似，但功能更为强大，可通过一个axis参数设置是横向或者拼接，要求非拼接轴向标签唯一（例如沿着行进行拼接时...1 基本统计量 pandas内置了丰富的统计接口，这是与numpy是一致的，同时又包括一些常用统计信息的集成接口。...pandas官网关于groupby过程的解释 级联其他聚合函数的方式一般有两种：单一的聚合需求用groupby+聚合函数即可，复杂的大量聚合则可借用agg函数，agg函数接受多种参数形式作为聚合函数，功能更为强大

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数据分析利器 pandas 系列教程（一）：从 Series 说起

从今天开始连载数据分析利器 pandas 的系列文章，推荐 Pycharm 集成 Python3.6+；无论你是零基础小白，还是已经上手过 pandas，你都可以在本次系列中学到一些干货。...，我认为可以直接上手 pandas，在系列教程中，我会尽量预设读者朋友们没有 numpy 基础，或者说，需要 numpy 知识的地方，我会直接带着说出，我会尽量以 最简洁的文字最少的预备知识，讲完整个...作为系列的开篇，本文的中心任务是让每一个读者都熟悉 pandas 中的一种数据结构的概念和基本操作，它就是 Series 。 ?...其他常用函数 新增一行数据 有两个函数：append() 和 set_value() 可以完成该功能，不过 append() 只接受 Series/DataFrame 形式参数，是通过新建了一个 Series...完成了修改，必须接受它的返回值；set_value() 比较像 Python 内置的字典新增 item 的方式，是原地修改。

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美团面试：请手写一个快排，被我怼了！

第一遍遍历： 先进行拆分 [4,1,6,2,9,3] 选择元素 4 作为轴心点 检查是否 1 < 4 (轴心点) 检查是否 6 < 4 (轴心点) 检查是否 2 < 4 (轴心点) 2 < 4 (轴心点...) 是为真，将指数2和 存储指数 6 进行交换 检查是否 9 < 4 (轴心点) 检查是否 3 < 4 (轴心点) 3 < 4 (轴心点) 为真，将指数3和存储指数6 进行交换 将轴心点4和存储指数3进行交换...下一步： 先将左边先排好序 选择元素 3 作为轴心点 检查是否 1 < 3 (轴心点) 检查是否 2 < 3 (轴心点) 将轴心点 3和存储指数值 2进行交换 现在轴心点已经在排序过后的位置 进行拆分...快速排序法总结 默认取第一个元素为轴心点（轴心点的确认区分了 “快速排序法”和“随机排序法”）两种算法，而随机排序则随机rand一个元素为轴心点； 如果两个不相邻元素交换，可以一次交换消除多个逆序，加快排序进程...工作近十年的我真的没用过，但我知道这个快排的思路。如果面试前不准备，我反正是肯定写不出来的，你呢？ 学习算法，收获有两个：思维开发和应付面试。 好了，今天就分享到这里了。

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开启数据科学之旅

作者：Shreyas Raghavan 翻译：老齐 与本文相关的图书推荐：《数据准备和特征工程》 ---- 不是很久以前，商人们往往找占星家来预测下明年是否能挣钱，虽然这毫无根据，并且结果也不确定，但如果听专家的建议来为自己的商业行为作出决定...我们生活在一个大数据的世界中，去Domino商店订购披萨，他们首先要问你的手机号，通过该手机号，他们能够提取出你的住址、购买记录等信息，但是是否仅限于列出这些数据？还是我们可以根据这些数据做些什么？...train = pd.read_csv('train.csv') 以上，我们载入了数据集，pd是对pandas的重命名（import pandas as pd），read_csv是pandas里的一个函数...一个数据点包含了一个信息还是多个？ 展示一段时间的数据，还是将它们分组？ 这些会影响图示的效果。 上面这张图帮助我们理清楚何时用何种类型的可视化方式。...数据中用二进制的方式标识了一个人是否获救，这是我们下面要研究的内容，通过统计模型进行预测。 让我们继续，依靠前面的数据，用计算机来预测一个乘客是否能获救。

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V8 有了全新的超快速非优化 JS 编译器，性能提高 5-15％

首先，它会作弊；它所编译的函数已经被编译为字节码，并且字节码编译器已经完成了大多数艰苦的工作，例如变量解析、弄清楚括号是否实际上是箭头函数、消除结构化语句等等。...不过这是一种相当常见的方式；唯一真正中断的一次是堆栈框架完全清除的时候，或者可以改用调试边表（side-table）遍历堆栈框架的时候。...这是针对所有函数类型的常规堆栈布局；然后是关于如何传递参数，以及函数如何在其框架中存储值的约定。...因此，大多数 Sparkplug 代码只是调用“内置代码”，即嵌入二进制文件中的小段机器码片段，以完成那些脏活儿。这些内置代码要么就是解析器用的那些，或者至少与解析器的字节码处理程序共享大部分代码。...在许多方面，Sparkplug 只是解析器执行的一个序列化，它调用相同的内置函数并维护相同的堆栈框架。

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LabVIEW转子动平衡测控系统

LabVIEW 是一款图形化的编程语言开发环境，具有大量的模块函数、开放式的编程平台、支持 TCP/IP，DDE 等协议，以及对多种硬件的设备驱动功能等特点；Matlab 有可靠的数值计算和符号计算功能...5.6、模态参数识别 有时候在测量数据的时候有一定的干扰，利用三次采集到的数据进行平均可以使得得到的频响函数更加准确。...主轴转速的设置也还是依照实际读取到的主轴转速。数据滤波参数设置中，为了显示效果我们只是一次性显示某一个通道的信号，因此需要提前设置。...首先测量原始的激励与响应信号，设置一个激励阈值，如果监测到激励信号高于阈值就，将原始信号进行读取到测量频响函数的子 VI 中，连续测量三次数据，然后进行平均 FRF 计算获得结构的频响函数矩阵，最后通过模态识别的算法...接着停机，将所计算到的配重方案添加到实验台中，测量配重信号，验证振动是否降低。 具体流程如下图所示：

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python 在Finance上的应用1- 获取股票价格

现在的行情真是越来越难做了，所以还是想多多利用手头上的Python来换一套投资理念。接下来的文章，是我从Google上看到的，个人翻译给国内的好友们，希望大家喜欢。...经常被问道，“是否通过这些技术获利投资或交易？”...as pdimport pandas_datareader.data as web Datetime让我们很便捷的使用日期函数，matplotlib用来绘制图形，pandas来分析数据，pandas_datareader...这是一个table，并且存在索引及列名。在本文里，索引是日期。是与所有列相关的东西。...股票是公司所有权的一部分，股票代码是公司在证券交易所上的“符号”。大多数代号是1-4个字母。 因此现在我们有一个Pandas.DataFrame对象，它包含特斯拉的股票定价信息。

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seaborn的介绍

Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与pandas数据结构紧密集成。...让我们逐个介绍它们： 我们导入seaborn，这是这个简单例子所必需的唯一库。 在幕后，seaborn使用matplotlib绘制情节。...虽然散点图是一种非常有效的方法，但是一个变量代表时间度量的关系更好地用线表示。该relplot()函数有一个方便的kind参数，可让您轻松切换到此替代表示： ?..._images / introduction_25_0.png 你可以判断一个函数是“图形级”还是“轴级”的方式是它是否需要一个ax=参数。...或者您可以阅读官方教程，深入讨论不同的工具以及它们的设计目标。如果您有一个特定的情节并想知道如何制作它，您可以查看API参考，该参考记录每个函数的参数并显示许多示例来说明用法。

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Python: 受限制的 函数调用

需求背景 最近在工作上, 遇到了一个比较特殊的需求: 为了安全, 设计一个函数或者装饰器, 然后用户在 "定义/调用" 函数时, 只能访问到我们允许的内置变量和全局变量 通过例子来这解释下上面的需求...而且这还是一个非常方便的功能!...2.控制好`内置命名空间`和`全局命名空间`, 使其只能用允许使用的内容 在方案1, 其实也是我们最容易想到的方法, 但是这个方法的成本还是比较高, 因为我们需要将可能出现的错误代码或者关键词,全部写成一套规则...具体实现 实现方案2最大的问题就是, 如何控制内置命名空间 和全局命名空间 我们第一个想法肯定就是覆盖它们, 因为我们都知道不管是内置命名空间还是全局命名空间, 都是通过字典的形式在维护: print...比如说, 我不确定有多少个变量, 希望通过一个变量名列表, 动态生成这些变量, 在这种情况下, 就能参考这种方法, 不过还是希望谨慎使用, 因为修改了这个, 就是就修改了全局命名空间.

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怎么样描述你的数据——用python做描述性分析

涉及到的python库 Python statistics是用于描述性统计信息的内置Python库。如果您的数据集不是太大，或者您不能依赖于导入其他库，则可以使用它。...那么在python里，创建一个nan值可以有以下方法 float('nan') math.nan np.nan 当然这三种方法创建的空值都是等价的 ?...,不过有nan还是会返回nan >>> var_ = statistics.variance(x) >>> var_ 123.2 >>> statistics.variance(x_with_nan)...通常，负偏度值表示左侧有一个占主导地位的尾巴，可以在第一个集合中看到。正偏度值对应于右侧较长或的尾巴，可以在第二组中看到。...) 27.0 描述性统计摘要 在SciPy和Pandas提供过单个函数或方法调用快速获取描述性统计信息。

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飞跃式发展的后现代 Python 世界

如果现代Python有一个标志性特性，那么简单说来便是Python对自身定义的越来越模糊。在过去的几年的许多项目都极大拓展了Python，并重建了“Python”本身的意义。...MyPy project找到了一个不错的平衡点，允许有类型的和没有类型的代码能够同时存于语言的超集中。例如： ? 我们也能定义更加高级的泛型结构例如函子和单元 ?...Pandas的开发体现了很多让数值Python生态系统成功的东西。 ? 然而改善Python性能最近的尝试是利用LLVM编译器有选择的编译某些Python代码段为本地代码。...2.函数的AST或者bytecode被提取出来放入编译器流水线，在流水线中被映射到内部AST，给定特定的输入类型集合决定如何将给定的函数逻辑降低为机器代码。...异步编程 在这个主题下，我们还是有很多缝缝补补的解决方案，解决了部分的问题，但是引入了一整与常规Python背道而驰的套限制和模式。Gevent通过剪接底层C堆栈保持了Python自己的一致性。

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【Unity】近期的一些小笔记

Track中 一个可插入的包括两个CS文件，一个是继承了PlayableAsset的可序列化类，通过创建PlayableAsset类可自动生成一份 它是需要调用的主要部件，其所需的对象变量，若是内置类型则可直接使用...，继承自PlayableBehaviour，这是表示这个脚本的属性可以在editor中直接更改并调用 这个脚本是用来被Timeline操作然后调用上一个脚本的，右键选择PlayableBehaviour...Has Exit Time属性决定了动画切换时是否等到当前动画播放完成再切换到另一个动画，如若是需要可以时刻打断的动画则需要取消勾选 动画Animation 保存着单独一段的动画 动画的录制类似Flash...来处理 要注意Editor和其他的属性是会重叠出现的，所以若是想判断当前是editor需要将此判断放在最后一个判断以覆盖其他 UI们 UI必须需要有画布（Canvas）等组件才能绘制，建议直接创建一个内置的...其中RectTransform是普通的Transform的进阶，其定位是相对位置模式，一切坐标以用父对象为基准设置的轴心点来设置，下图可以直观地看出各个轴心的位置，最后一个是四周拉伸，按Alt键还能看到轴心对齐模式的内容

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手把手教你用Python玩转时序数据，从采样、预测到聚类丨代码

· sum()用来求得这段时间里的电量之和。 ? 当然，我们也可以依葫芦画瓢把采样周期变成每天。 ? ? pandas里内置了很多重采样的选项，比如不同的时间段： ? 还有不同的采样方式： ?...这里设置的是预测两周，以天为单位。 ? 搞定了，可以预测未来两个月的家庭用电量了。 ? 图中，黑点为实际值，蓝点为预测值，浅蓝色阴影区域表示不确定性。 当然，如果预测的时间很长，不确定性也会增大。...下面的代码把80%的数据分成训练集，剩下的20%留着当测试集。 ? 定义一个函数来创建新的数据集，用这个函数来准备建模。 ?...聚类的方法很多，其中一种是分层聚类（clusters hierarchically）。 分层的方法有两种：从顶部开始分，和从底部开始分。我们这里选择从底部开始。...这是一种新的聚类方法，关键词ward让连接函数使用ward方差最小化算法。 现在，看一下聚类树形图： ?

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用在数据科学上的 Python：你可能忘记的 8 个概念

翻译 | 庞有振、黄中杰 整理 | 孔令双 ? 问题 如果你在编程的时候发现自己一遍又一遍的搜索同一个问题、概念或者语法，那么你并不孤单。 我自己也经常这样。...map 函数，但是 filter 函数通过比较每一个元素是否为真从原始列表中抽取子集。...我喜欢探求原因，或者至少我记得这个： df.shape (# of Rows, # of Columns) 查看 Pandas 中 dataframe 的 shape 属性会返回一个元组，其中第一个值表示行数...Apply 函数会对你指定的列或行中每个元素作用一个函数。你可以想象到这是多么有用，尤其式当你对整个 DataFrame 列进行归一化和元素值操作，而不必进行循环。...Pandas 内置的 pivot_table 函数可以将电子表格样式的数据透视表创建为 DataFrame。需要注意的是，数据透视表中的级别存储在创建的 DataFrame 层次索引和列中。

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Python 数据分析（PYDA）第三版（一）

本书中将使用的 pandas 中的主要对象是 DataFrame，这是一个表格化的、以列为导向的数据结构，具有行和列标签，以及 Series，这是一个一维带标签的数组对象。...pandas 这个名字本身来源于panel data，这是一个描述多维结构化数据集的计量经济学术语，也是对Python 数据分析这个短语的一种变换。...，这是一个增强的 Python 解释器，或者使用 Jupyter 笔记本，这是最初在 IPython 项目中创建的基于 Web 的代码笔记本。...有一个内置函数enumerate，它返回一个(i, value)元组序列： for index, value in enumerate(collection): # do something with...(x) 您可以有任意多层的嵌套，尽管如果您有超过两三层的嵌套，您可能应该开始质疑这是否在代码可读性方面是有意义的。

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Panda处理文本和时序数据？首选向量化

导读 Pandas作为Python数据分析的首选框架，不仅功能强大接口丰富，而且执行效率也相比原生Python要快的多，这是得益于Pandas底层由C实现，同时其向量化执行方式也非常利于并行计算。...在任何一门编程语言中，虽然各自的数据类型有很多，比如数值型有int、long、double，字符串有str或者char类型，还有时间数据类型以及布尔数据类型等，可以说这数值型、字符串型、时间型以及布尔型基本覆盖了所有基本的数据类型...01 字符串接口——str 在Pandas中，当一列数据类型均为字符串类型时，则可对该列执行属性接口操作，即通过调用.str属性可调用一系列的字符串方法函数，其中这里的字符串方法不仅涵盖了Python中内置的字符串通用方法...以上，举了几个简单的例子对pandas中的字符串属性接口str进行了牛刀小试，其中包括python内置的字符串函数split、count、len等，也包括findallreplace中嵌套正则表达式等用法...基本都是Python中常用的字符串函数，调用时只需在一个字符串列后调用str即可，方法简单，但效率却是异常明显的。

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Panda处理文本和时序数据？首选向量化

作者：luanhz 导读 Pandas作为Python数据分析的首选框架，不仅功能强大接口丰富，而且执行效率也相比原生Python要快的多，这是得益于Pandas底层由C实现，同时其向量化执行方式也非常利于并行计算...在任何一门编程语言中，虽然各自的数据类型有很多，比如数值型有int、long、double，字符串有str或者char类型，还有时间数据类型以及布尔数据类型等，可以说这数值型、字符串型、时间型以及布尔型基本覆盖了所有基本的数据类型...01 字符串接口——str 在Pandas中，当一列数据类型均为字符串类型时，则可对该列执行属性接口操作，即通过调用.str属性可调用一系列的字符串方法函数，其中这里的字符串方法不仅涵盖了Python中内置的字符串通用方法...以上，举了几个简单的例子对pandas中的字符串属性接口str进行了牛刀小试，其中包括python内置的字符串函数split、count、len等，也包括findallreplace中嵌套正则表达式等用法...基本都是Python中常用的字符串函数，调用时只需在一个字符串列后调用str即可，方法简单，但效率却是异常明显的。

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Python异常及处理方法总结

中的语句没有引发异常，则执行else中的语句 finally 无论是否出现异常，都执行的代码 raise 抛出/引发异常 异常捕获有很多方式，下面分别进行讨论。...Python还维护着traceback（跟踪）对象，其中含有异常发生时与函数调用堆栈有关的信息。记住，异常可能在一系列嵌套较深的函数调用中引发。...程序调用每个函数时，Python会在“函数调用堆栈”的起始处插入函数名。一旦异常被引发，Python会搜索一个相应的异常处理程序。...如果当前函数中没有异常处理程序，当前函数会终止执行，Python会搜索当前函数的调用函数，并以此类推，直到发现匹配的异常处理程序，或者Python抵达主程序为止。...这一查找合适的异常处理程序的过程就称为“堆栈辗转开解”（StackUnwinding）。解释器一方面维护着与放置堆栈中的函数有关的信息，另一方面也维护着与已从堆栈中“辗转开解”的函数有关的信息。

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