一、作用 返回给客户端的信息 2、概述 request对象是有服务创建的，response对象需要程序员手动创建 3、创建response对象 导入 from flask import make_response...可选参数 响应状态码 headers 可选参数 子主题 示例 @app.route("/res/") }) return response 注意 可以直接返回一个字符串，flask会自动包装成response对象...4、响应数据 返回字符串数据 @app.route("/res1/") <span...使用abort函数返回http标准中不存在的状态码是没有任何实际意义的 如果触发了abort函数，那么其后面的代码不会被执行 类似于python中的raise 导入 from flask import
执行的代码： ? 1、报错如下： ValueError: The truth value of a Series is ambiguous.
DataFrame是pandas常用的数据类型之一，表示带标签的可变二维表格。本文介绍如何创建DataFrame对象，后面会陆续介绍DataFrame对象的用法。...首先，使用pip、conda或类似工具正确安装扩展库numpy和pandas，然后按照Python社区的管理，使用下面的方式进行导入： >>> import numpy as np >>> import...生成后面创建DataFrame对象时用到的日期时间索引： ? 创建DataFrame对象，索引为2013年每个月的最后一天，列名分别是A、B、C、D，数据为12行4列随机数。 ?...创建DataFrame对象，索引与列名与上面的代码相同，数据为12行4列1到100之间的随机数。 ?...根据字典来创建DataFrame对象，字典的“键”作为DataFrame对象的列名，其中B列数据是使用pandas的date_range()函数生成的日期时间，C列数据来自于使用pandas的Series
这篇文章主要讲解DataFrame、Series对象的apply方法。...2种不同方法对比.png 作者一直以为Series对象的map和apply方法是一样的，实际上是不同的。 所以，Series对象映射为DataFrame对象的时候必须得用apply方法。...Series对象的apply方法和pd.Series方法结合自动实现Series对象转换为DataFrame对象。...image.png 4.DataFrame对象的apply方法 DataFrame对象的apply方法有非常重要的2个参数。...DataFrame对象的apply方法中的axis关键字参数默认为0。 指定axis=0，运行的效果与不指定axis的值相同，如下图所示： ?
本文是基于Windows系统环境，学习和测试DataFrame模块： Windows 10 PyCharm 2018.3.5 for Windows (exe) python 3.6.8...初始化DataFrame 创建一个空的DataFrame变量 import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame() ...重新调整index的值 import pandas as pd data = pd.DataFrame() data['ID'] = range(0,3) # data = # ID...('user.csv') print (data) 将DataFrame数据写入csv文件 to_csv()函数的参数配置参考官网pandas.DataFrame.to_csv import...异常处理 过滤所有包含NaN的行 dropna()函数的参数配置参考官网pandas.DataFrame.dropna from numpy import nan as NaN import
index也有列索引columns，创建DataFrame的基本方法为df = pd.DataFrame(data, index=index,columns=columns)，其中data参数的数据类型可以支持由列表...如下图所示，基本上可以把DataFrame看成是Excel的表格形态： ? 接下来我们根据创建DataFrame的基本要求将data、index、columns这三个参数准备就绪。...的方法中，就可以生成DataFrame格式的股票交易数据。...此处以ndarray组成的字典形式创建DataFrame，字典每个键所对应的ndarray数组分别成为DataFrame的一列，共享同一个 index ，例程如下所示： df_stock = pd.DataFrame...以上就是Pandas的核心—DataFrame数据结构的生成讲解。
对象的列和行可获得Series 具体实现如下代码所示： import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming...对象的修改和删除 具体代码如下所示： import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming', 4000...tax 1 xiaoming 4000 0.05 2 xiaohong 5000 0.05 3 xiaolan 6000 0.10 （2）添加行 添加行可用对象的标签...，但这种方式是直接对原始数据操作，不是很安全，pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据，drop()方法返回一个新的对象，不会直接修改原始数据。...对象的修改和删除还有很多方法，在此不一一列举，有兴趣的同学可以自己去找一下 统计功能 DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息 DataFrame有非常强大的统计功能，它有大量的函数可以使用
Python扩展库pandas的DataFrame对象的pivot()方法可以对数据进行行列互换，或者进行透视转换，在有些场合下分析数据时非常方便。...DataFrame对象的pivot()方法可以接收三个参数，分别是index、columns和values，其中index用来指定转换后DataFrame对象的纵向索引，columns用来指定转换后DataFrame...对象的横向索引或者列名，values用来指定转换后DataFrame对象的值。...为防止数据行过长影响手机阅读，我把代码以及运行结果截图发上来： 创建测试用的DataFrame对象： ? 透视转换，指定index、columns和values： ?...透视转换，不指定values，但可以使用下标访问指定的values： ?
DataFrame是pandas库中另一个重要的数据结构，它提供了类似于excel的二维数据结构使用pandas.DataFrame()函数可以创建一个DataFrame数据类型【用数组创建DataFrame...】import pandas as pdimport numpy as npa=np.random.uniform(0,150,size=(5,3)).astype('int32')df=pd.DataFrame...(a)df我们首先使用random.uniform生成了一个5*3的矩阵a，它的每个元素是0~150的随机数然后用DataFrame()函数把矩阵a转换为DataFrame类型可以看到，在jupyter...中，dataframe的显示非常直观，上面第一行是它的列索引(默认为0,1,2)左边第一列是它的行索引(默认为0,1,2,3,4)中间的区域是我们的数据DataFrame跟series类似，可以使用index...(a,index=line,columns=columns)df【用字典创建DataFrame】pandas还支持字典创建DataFrame字典的键(key)将作为列索引，值(value)将作为一个个数据
1 响应对象 1.1 响应对象概 1.1.1 关于响应 响应，它表示了服务器端收到请求，同时也已经处理完成，把处理的结果告知用户。简单来说，指的就是服务器把请求的处理结果告知客户端。...在B/S架构中，响应就是把结果带回浏览器。 响应对象，顾名思义就是用于在JavaWeb工程中实现上述功能的对象。...1.1.2 常用响应对象 响应对象也是是Servlet规范中定义的，它包括了协议无关的和协议相关的。...协议无关的对象标准是：ServletResponse接口 协议相关的对象标准是：HttpServletResponse接口 类结构图如下： 响应对象都是和HTTP协议相关的。...（包括响应对象取出的字符输出流） * 2.告知浏览器响应正文的MIME类型和字符集 */ out.write(str); }
在获得网页响应对象res后，使用res.text属性可以获得网页源代码，但可能出现乱码！...因为requests库会使用自动猜测的解码方式将抓取的网页源码进行解码，然后存储到res对象的text属性中； 但有的网站的编码格式和requests库默认的解码格式（）不一样（比如gbk gb2312...是gbk的子集），这时候就要自己手动进行解码，先获得content属性，返回的是bytes类型的字符串，再进行解码decode（“网页的编码 格式”） 这时候可能出现新的问题 'gbk' codec can't...全角空格往往有多种不同的实现方式，比如\xa3\xa0，或者\xa4\x57，这些 字符，看起来都是全角空格，但它们并不是“合法”的全角空格（真正的全角空格是\xa1\xa1），因此在转码的过程中出现了异常...(“gbk”) 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
mongodb取出json，利用python转成dataframe（dict-to-dataframe） 1、mongodb数据源结构： 2、输出结果： 3、python代码部分...db.gaode_pois_hotel_yunnan_extra_mid01.find({},{"_id":0,'name':1,'lng':1,'lat':1}).limit(10) #创建一个空的dataframe...df = pd.DataFrame(columns = ["_id", "name", "lng", "lat"]) for x in data2:...#dict转成dataframe,注意.T的运用 pd_data=pd.DataFrame.from_dict(x,orient='index').T
HTTP响应包含HTTP状态码、HTTP头和HTTP体。HTTP状态码表示HTTP请求的处理结果，HTTP头包含HTTP响应的一些元数据，HTTP体包含HTTP响应的实际内容。...下面是一个使用cURL库发送HTTP请求并获取HTTP响应的示例代码：//创建HTTP请求对象$request = curl_init('http://www.example.com');//设置HTTP...($response, $header_size);//关闭HTTP请求对象curl_close($request);在这个示例代码中，我们创建了一个HTTP请求对象，设置了请求方法，然后发送HTTP请求并获取响应结果...，最后获取了HTTP响应的状态码、响应头和响应体，最后关闭了HTTP请求对象。...可以根据HTTP响应的状态码和响应体来处理HTTP响应。
为了更直观地感受面向对象和响应式编程中的不同，笔者分别用两种模式实现了两个一样的小动画，Demo比较简单，就是一个不断奔跑的角色和一个无限滚动的背景图。但是就体会和理解两种开发模式而言基本够用了。...响应式编程实现 在响应式编程中，我们需要构建角色动画流和背景动画流这两个可观测对象，然后将这两个流合并起来，此时就得到了一个尚未启动的动画信息流，通过subscribe( )方法启动这个流，并将绘制方法传入回调函数...通过代码对比可以发现，在响应式编程中，我们不再用对象的概念来对现实世界进行建模，而是使用流的思想对信息进行拆分和聚合。...试想假如上面的示例中增加不同的类，障碍，怪物，积分等等，那么面向对象编程中就需要增加新的类定义，而响应式编程中就需要增加新的数据流，但是在每一个绘制的时间点拿到的暂态数据和根据这些暂态数据进行的绘制动作...4.3 数学思想差异 如果说面向对象编程思想是在描述客观世界，那么响应式编程就更像是在尝试揭示规律。
参考链接： 带有Pandas的Python：带有示例的DataFrame教程 Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。...Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 Pandas dataframe.ne()函数使用常量，序列或其他按元素排列的 DataFrame 检查 DataFrame 元素的不等式。... level:在一个级别上广播，在传递的MultiIndex级别上匹配索引值 返回：结果：DataFrame 范例1：采用ne()用于检查序列和 DataFrame 之间是否不相等的函数。 ...范例2：采用ne()用于检查两个datframe是否不相等的函数。一个 DataFrame 包含NA值。 ...d1f.ne(df2) 输出： 所有真值单元格都表示比较中的值彼此不相等，而所有假值单元格都表示比较中的值彼此相等。
mongodb取出json，利用python转成dataframe（dict-to-dataframe） 1、mongodb数据源结构： ? 2、输出结果： ?...3、python代码部分 import pandas as pd from pymongo import MongoClient #1. get data from mongodb class extra_yunnan_hotel...db.gaode_pois_hotel_yunnan_extra_mid01.find({},{"_id":0,'name':1,'lng':1,'lat':1}).limit(10) #创建一个空的dataframe...df = pd.DataFrame(columns = ["_id", "name", "lng", "lat"]) for x in data2:...#dict转成dataframe,注意.T的运用 pd_data=pd.DataFrame.from_dict(x,orient='index').T
python join()合并DataFrame的操作 1、说明 join方法提供了一个简便的方法用于将两个DataFrame中的不同的列索引合并成为一个DataFrame。...2、语法 join(self, other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='',sort=False): 3、返回值 DataFrame包含来自调用方和调用方的列的...4、注意 参数on, lsuffix和rsuffix传递列表时不支持DataFrame对象。 支持将索引级别指定为on参数已在0.23.0版本中添加。...join()合并DataFrame的操作，希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路：python基础教程
DataFrame简介： DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...跟其他类似的数据结构相比（如R的data.frame），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...导入基本python库： import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造： 1：直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典； dict...参考资料：《利用Python进行数据分析》
动态可响应对象 Vue.observable(object) 让一个对象可响应。Vue 内部会用它来处理 data 函数返回的对象。...返回的对象可以直接用于渲染函数和计算属性内，并且会在发生变更时触发相应的更新。也可以作为最小化的跨组件状态存储器，用于简单的场景 // 在 main.js 设置 Vue.prototype.
DataFrame 具有许多常用属性，这些属性提供了关于数据集的元信息或描述性统计【shape】返回DataFrame的形状import pandas as pdimport numpy as npa=...int32')line=['ZhangSan','LiSi','WangWu','ZhaoLiu','SunQi']columns=['Literature','Math','English']df=pd.DataFrame...(a,index=line,columns=columns)print(df.shape)【dtypes】返回元素的数据类型print(df.dtypes)【index】行索引print(df.index...)【columns】列索引print(df.columns)【values】数据print(df.values)可以看到，返回值跟numpy格式相同因为pandas是基于numpy的【size】数据的总个数...【describe()】返回 DataFrame 中数值列的统计摘要可以看到，统计结果列出了每一列的元素个数、平均值、标准差、最大值、最小值，以及不同区间的数值信息
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