文章目录数据读写数据创建数据查看数据操作数据提取数据筛选数据统计操作数据表结构数据表合并修改列名插入一列数据读写代码作用df = pd.DataFrame(pd.read_csv(‘input.csv’ index=dates, columns=list())列标签pd.DataFrame.from_dict({“A”:1, “B”:2, “C”:3}, orient=‘index’).T字典创建数据查看代码作用 df.shape维度df.info()数据表基本信息（维度、列名称、数据格式、所占空间等）df.dtypes列数据的格式df.dtype某一列格式df.isnull()空值df.isnull()查看某一列空值 df.unique()某一列的唯一值df.values数据表的值df.columns列名称df.head()查看前10行数据df.tail()查看后10行数据数据操作代码作用df.fillna(value )两个字段的相关性分析 相关系数在-1到1之间，接近1为正相关，接近-1为负相关，0为不相关df_inner.corr()数据表的相关性分析操作数据表结构代码作用df_inner.set_index(‘
列表 ：(列表可以嵌套，列表的中的元素可以为任意)列表的创建：1. a = 2. a = list()1.查：索引（下标），都是从0开始切片.count 查某个元素在列表中出现的次数.index 根据内容找对应的位置（第一个匹配项所在的位置） “二狗” in a 判断二狗是不是在列表 a中 2.增：a. append() 用于在列表末尾追加新的对象追加 a. insert(index, “内容”)， 用于将对象插入列表中 a. extend 扩展（可以在列表的末尾一次性追加另一个序列中的多个值 清空 5.排序：sort() reverce() 6.身份判断（判断是不是一个列表）: type(a) is list a = # 查找 索引（下标都是从0开始） print(a) # 输出列表第三个 ,且append()只能接收一个数据print(a) a.insert(1, 小可爱) # 将数据添加到任意位置，a是列表的对象,数字1表示位置是第1个数据的后面print(a) # 修改 a = 傻货
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随着深度学习的蓬勃发展，越来越多的小伙伴们开始使用python作为主打代码，python有着种类繁多的第三方库，这里为大家从网络上收集了一些代码速查表，希望可以帮你在码代码时提速。基础神经网络?? python基础?scipy科学计算 ?spark ?数据保存及可视化 numpy?pandas ???bokeh ?画图 matplotlib?ggplot ??机器学习 sklearn??
参考链接： Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 2Python自动化办公的过程，部分涉及到导出Excel图表；本篇主要讲下使用python代码将excel中的图表导出为图片的开发过程 ： 图表已经在Excel中绘制： python导出Excel图表类 前期准备就绪，网上已有类似的导出Excel图表类，但是在后面的使用中发现问题，即关键函数已在下面代码中标红： 1 import ，图表文件已经成功导出； 图表导出的问题 但是，图表的导出并未能完全成功，从以上文件信息中看到导出的图片存在0字节的文件；点击查看图片可发现提示为空文件 具体原因分析: 经过本人多次的测试和探索发现 ：有效的图片为Excel的图表区域显示页面，通俗一点的说，即打开excel的图表所在sheet，当前屏幕显示了哪些图表，导出的图片就正常；在我个人认为可能是Office或Python对Excel的某种缓存功能 解决方案 综上所述，已知Python根据Excel的图标实际显示来导出，那么，可以让Python的导出代码执行前加载所有正常图表，在之前的python导出Excel图表的类中，使用异步方式调用excel.application
Python自动化办公的过程，部分涉及到导出Excel图表；本篇主要讲下使用python代码将excel中的图表导出为图片的开发过程；Python 版本:C:Users>pythonPython 3.6.0 python导出Excel图表类前期准备就绪，网上已有类似的导出Excel图表类，但是在后面的使用中发现问题，即关键函数已在下面代码中标红： 1 import win32com,os 2 from win32com.client ，图表文件已经成功导出；图表导出的问题 但是，图表的导出并未能完全成功，从以上文件信息中看到导出的图片存在0字节的文件；点击查看图片可发现提示为空文件 ? 解决方案 综上所述，已知Python根据Excel的图标实际显示来导出，那么，可以让Python的导出代码执行前加载所有正常图表，在之前的python导出Excel图表的类中，使用异步方式调用excel.application 总结 从python导出Excel的图表来说，这一块的功能比较适用用单个图表的导出操作，如果涉及到大量的批量的图表导出，这种导出方式不太友好；实际工作如果涉及到批量的简单图表制作，重复度较高的工作性质可以由
有时候，我们想通过选择来控制想要显示的图表。例如下图1所示，在单元格下拉列表中选取某项后，显示对应的图表。?图1实现上述效果的过程如下：1. 创建图表。 假设我们在工作表Sheet1中创建3个图表，如下图2所示。?图2注意，将这3个图表调整成相同大小并放置在3个单元格中，示例中为单元格F9、F10、F11。2. F11)))如下图3所示。?图3其中，工作表Sheet2的单元格D2中设置了选项列表。3. 在工作表Sheet2中，单击功能区“插入”选项卡“插图”组中的“图片——此设备”命令，任选一个图片插入到工作表中。选取该图片，在公式栏中输入公式：=获取图表如下图4所示。? 图4此时，Excel会自动使用单元格D2中的值代表的图表替换原来的图片，结果如下图5所示。?图5小结：在Excel中，可以对在工作表中插入的图像赋值命名区域。
虽然小伙伴们喜欢空间绘图方面的居多(毕竟这方面的小伙伴居多)，但商业图表的绘制也不能放下哦！本期就推出一篇商业图表的仿制教程。 主要涉及内容如下： Python-matplotlib 散点图绘制文本条件添加Python-matplotlib 散点图绘制本篇推文的原始图片还是来自于PIIE网站的一篇文章配图，文章的插图如下：? transform = ax.transAxes, ha=center, va=center,fontsize = 3,color=black)plt.savefig(rF:DataCharm商业艺术图表仿制 False,markerscale=.3,ncol=2,prop=legend_text,columnspacing=.5, bbox_to_anchor=(-.1, 1.05)) 以上，就是本期商业图表绘制的全部内容 总结本期推文我们进行商业图表第7弹的绘制，学习了散点图系列的绘制方法，此外，颜色的配置也是值得参考和学习的。大家可以直接关注公号:DataCharm,直接获取EXCEL颜色主题xml文件。
推荐一篇文章，文中将常用机器学习算法的Python和R代码对照整理成一个表，方便查找和对比学习，原文还有PDF的下载。（版权归原作者所有，点击文末阅读原文查看）????????????----
开发者在做Web开发时，往往会遇到一些开发问题，也许您会通过Google或者查看编程词典来寻求解决方法。 今天，我们将为您提供一份非常有价值的速查表，包含JavaScript、MYSQL、PHP、CSS、HTML5、RGB Color 等1) PHP2) MYSQL 3) JavaScript 4) CSS ) HTML Character Entities 9) RGB Color 10) jQuery 11) Subversion 12) HTML5 13) SEO 14) CakePHP 清晰大图下载原文链接
@(python)平时压力测试，生成一些数据后分析，直接看 log 不是很直观，前段时间看到公司同事分享了一个绘制图表python 模块 : plotly， 觉得很实用，利用周末时间熟悉下。? 绘图在 plotly 网站注册后，可以直接将生成的图片保存到网站上，便于共享保存。 这里使用离线的接口，生成的 html 保存在本地文件绘制直线图先随便搞一组数据用来绘制图表lcd@ubuntu:~$ cat gen_log.sh #! data_g.append(tr_tx) tr_util = go.Scatter( x = dataset, y = dataset, name = util) data_g.append(tr_util) # 设置图表布局 data_g, layout=layout) # 生成离线html pltoff.plot(fig, filename=name) if __name__==__main__: line_plots()生成图表如下所示
python多图表显示在一张图# 导入相关库import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series,DataFrame # 导入泰坦尼的数据集 ) import matplotlib.pyplot as plt # 设置figure_size尺寸plt.rcParams = (8.0, 6.0) fig = plt.figure() # 设定图表颜色 fig.set(alpha=0.2) # 第一张小图plt.subplot2grid((2,3),(0,0))data_train.value_counts().plot(kind=bar)plt.ylabel (u人数)plt.title(u船员获救情况 (1为获救)) # 第二张小图plt.subplot2grid((2,3),(0,1))data_train.value_counts().plot(kind )plt.ylabel(u年龄)plt.grid(b=True, which=major, axis=y)plt.title(u按年龄看获救分布 (1为获救)) # 第四张小图&#x
收到告警后，如何查看告警详情？ 如何查看实时查看 Dashboard 了解异常？ 云监控小程序已全新改版，即点即用，随时随地查看告警详情和监控大盘。 告警详情 收到云监控微信告警后（点击阅读原文，查看如何配置在微信接收告警），您可以点击告警详情，查看告警指标异常情况。告警详情还嵌入告警指标变化趋势图，协助您更精准了解异常。 ? 还支持您在查看图表时单击 “排名前五指标” 按钮进行指标排序，快速查看云资源高低负载。 ? 精选指标 精选指标设计的初衷是让用户把关注的重要图表加入其中，简单点可以理解成是“经常需要被关注的图表”，在查看图表详情时，您可以点击图表详情，将关键图表加入精选。 即可在云监控小程序首页快速快速查看。 ? 云监控的移动端体验还在不断的快速更新中，操作简单，打开小程序，即可关注重要图表，查看告警。在没有电脑的日子里，也能方便运维。欢迎各位云监控用户扫码体验。
现在要查找出所有学生的学号，姓名，课程和成绩。 【解题思路】1.确定查询结果题目要求查询所有学生的姓名，学号，课程和成绩信息select 学号,姓名,课程,成绩查询结果的列名“学号”、“姓名”，在“学生”表里，列名“课程”、“成绩”在“成绩”表里，所以需要进行多表查询 涉及到多表查询，在之前的课程《从零学会sql：多表查询》里讲过需要用到联结。 【本题考点】考察多表联结，以及如何选择联结的类型。记住课程里讲过的下面这张图，遇到多表联结的时候从这张图选择对于的sql。 1）查询结果是两个表里的列名，所以需要多表查询2）考虑到有的人可能没有地址信息，要是查询结构要查所有人，需要保留表1（Person）里的全部数据，所以用左联结（left join）3）两个表联结条件：两个表通过
----分享一组Python数据分析速查表（呆鸟翻译的）。一共5张表，包括：Jupyter Notebook、Numpy 基础、Pandas 基础、Pandas 进阶、Matplotlib 绘图。 速查速记，不二之选！
###多表查询 一般的多表查询都是直接建立一个多对多关系class Books(models.Model): users = models.ManyToManyField(User, related_name models.DateTimeField(auto_now_add=True) updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)比如说上面的额代码，这样就会创建一个book和user的关联表， 但是有些复杂场景，关联表中不仅仅有两个表的主键， 还有一些其他个性化属性，这个时候就需要单独写一个class来声明多对多关系，如下class Assets(models.Model): users = 1、根据books中的属性来查询用Books.objects.filter(name=aaa)2、根据assets中的title来查询books，这个时候就需要用到related_name属性来查询,并且需要使用双下划线 Books.objects.filter(t_assets__title=aaa)#模糊查询Books.objects.filter(t_assets__title__icontains=aaa)也可以查询
你好，我是zhenguo最近推送了关于列表、元组、字典、集合、循环的速查表，目前都整理到我的视频号里，其中最近做的一个循环速查表，还收获了130个视频点赞，非常感谢你的支持。 在昨晚基础上，继续使用 tex 整理出元组、字典、集合、循环速查表的代码版本， 一共 4 页PDF，每页分为三栏，版本定为 V0.1，后面每增加 5 个速查表，版本号加 0.1，累计到 50 张速查表后 如果你用过 tex，一定会被它的排版灵活所折服，如下这个代码排版看起来紧凑，多栏显示又能节省空间，这些精华整理可以说是很有特点：注：点击图片一下观看效果，不过截图到这里会牺牲一部分像素值，建议下载高清版
你好，我是zhenguo趁着周末继续整理出几张速查表的代码版本，按照之前的约定，每五个速查表整理一版，今天发布 V0.2 ：??????
你好，我是zhenguo今天文章很实用，汇总的都是Python最常使用的方法。???
在本文中，我们将揭示找到Python列表长度的技术。 技术1：len（）方法在Python中查找列表的长度 (Technique 1: The len() method to find the length of a list in Python) Python Python有内置方法len（）来查找列表的大小，即列表的长度。 在上述所有方法中， Python内置的len（）方法被程序员视为获取列表大小的最佳方法。 因此，在本文中，我们了解了计算Python列表长度的不同方法。
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