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pandas索引1.显示索引 1234567df = pd.Series(data=[150,150,150,300],index=["语文","数学","英语","理综"])#切片是左闭右闭的#索引: 数学 150#切片: 语文 150 数学 150 英语 150df.loc[['数学']] # 在套一层中括号，返回原来的数据类型df.loc['语文':'英语'] 2.隐示索引 123456#切片是左闭右开的df = pd.Series(data=[150,150,150,300],index=["语文","数学","英语","理综"])#索引: 数学 150#切片: 语文 150 数学 150 英语 150df.iloc[[1,3]] # 在套一层中括号，返回原来的数据类型df.iloc[0:3] # 在套一层中括号，返回原来的数据类型 Series概念可以将其理 ...

pandas-分块创建分块创建12345data=np.random.randint(0, 150, size=(4, 4))index=['张三','李四','王五','赵六']columns=['语文','数学','英语','python']df=Dataframe(data=data, index=index, columns=columns)df 字典创建1 DataFrame属性 values columns index shape 123456789data=np.random.randint(0, 150, size=(4, 4))data=[[150,0],[150,0],[150,0],[300,0]]index=['张三','李四','王五','赵六']columns=['语文','数学' ...

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一个基于thread和queue的线程池，以任务为队列元素，动态创建线程，重复利用线程， 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788899091929394959697989910010110210310410510610710810911011111211311411511611711811912012112212312412512612712812913013113213313413513613713813914014114214314414514614714814915015115215315415515615715815916016116216316416516616716816917017117217317417517617717817918018118218318418518618718 ...

时间序列与日期用法依托 NumPy 的 datetime64、timedelta64 等数据类型，Pandas 可以处理各种时间序列数据，还能调用 scikits.timeseries 等 Python 支持库的时间序列功能。 Pandas 支持以下操作： 解析 时间字符串、np.datetime64、datetime.datetime 等多种时间序列数据。 12345678In [1]: import datetimeIn [2]: dti = pd.to_datetime(['1/1/2018', np.datetime64('2018-01-01'), ...: datetime.datetime(2018, 1, 1)]) ...: In [3]: dtiOut[3]: DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-01', '2018-01-01'], dtype='datetime64 ...

Pandas 数据结构本节介绍 Pandas 基础数据结构，包括各类对象的数据类型、索引、轴标记、对齐等基础操作。首先，导入 NumPy 和 Pandas： 123In [1]: import numpy as npIn [2]: import pandas as pd “数据对齐是内在的”，这一原则是根本。除非显式指定，Pandas 不会断开标签和数据之间的连接。 下文先简单介绍数据结构，然后再分门别类介绍每种功能与方法。 SeriesSeries 是带标签的一维数组，可存储整数、浮点数、字符串、Python 对象等类型的数据。轴标签统称为索引。调用 pd.Series 函数即可创建 Series： 1>>> s = pd.Series(data, index=index) 上述代码中，data 支持以下数据类型： Python 字典 多维数组 标量值（如，5） index 是轴标签列表。不同数据可分为以下几种情况： 多维数组 data 是多维数组时，index 长度必须与 data 长度一致。没有指定 index 参数时，创建数值型索引，即 [0, ... ...

include 表示包含哪种类型，输出结果是包含该类型的 df；exclude 表示排除哪种类型，输出结果是不包含该类型的 df；包含或排除的类型可以是多种，用列表显示，如 include=[‘float64’,’int64’] 构建数据1234import pandas as pddf = pd.DataFrame({'a': [1, 2] * 10, 'b': [True, False] * 10, 'c': [1.0, 2.0] * 10}) 输出包含 bool 数据类型的列1df.select_dtypes(include='bool') 输出包含小数数据类型的列1df.select_dtypes(include=['float64']) 输出排除整数的列1df.select_dtypes(exclude=['int64'])

Pandas 基础用法本节介绍 Pandas 数据结构的基础用法。下列代码创建上一节用过的示例数据对象： 1234567In [1]: index = pd.date_range('1/1/2000', periods=8)In [2]: s = pd.Series(np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3), index=index, ...: columns=['A', 'B', 'C']) ...: Head 与 Tailhead() 与 tail() 用于快速预览 Series 与 DataFrame，默认显示 5 条数据，也可以指定显示数据的数量。 1234567891011121314151617 ...

笔试–python 部分面向对象继承单继承多继承1234567891011class ParentClass1: #定义父类 pass class ParentClass2: #定义父类 pass class SubClass1(ParentClass1): #单继承，基类是ParentClass1，派生类是SubClass pass class SubClass2(ParentClass1,ParentClass2): #python支持多继承，用逗号分隔开多个继承的类 pass 查看所有继承的父类__base __只查看从左到右继承的第一个子类，__bases__则是查看所有继承的父类 1print(Person.__bases__) 派生：相对论在父类的基础上产生子类，产生的子类就叫做派生类父类里没有的方法，在子类中有了，这样的方法就叫做派生方法。父类里有，子类也有的方法，就叫做方法的重写 接口类与抽象类1.接口类：（在抽象类的基础上） 在python中，默认是没有接口类的,接口类不能被实例化（如果实例化会报错）,接口类中的方法不能被实现 1234567891011121 ...