不愧是清华大佬!把Python数据分析讲得如此简单明了!从入门到精通保姆级教程(建议收藏)_哔哩哔哩_bilibili  上课笔记

一、

 把a2里面小于10的数都提取出来

 

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[书目]Python数据分析实战

包索引252.4SciPy292.4.1NumPy292.4.2pandas292.4.3matplotlib302.5小结30第3章NumPy库313.1NumPy简史313.2NumPy安装313.3ndarray:NumPy库的心脏323.3.1创建数组333.3.2数据类型343.3.3dtype选项343.3.4自带的数组创建方法353.4基本操作363.4.1算术运算符363.4.2矩

网络爬虫、Pandas

aFrame(二维数据),这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。数据结构Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种Numpy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。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、布尔型值)。DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Ser

pandas模块

行fillna()   填充缺失数据isnull()   返回布尔数组notnull() 返回布尔数组数据修改规则如何判断当前数据是否改变1.如果执行操作之后有结果说明原数据没有变obj1.fillna(666) 2.如果执行操作时候没有结果说明数据已经改变obj1.fillna(666,inplace=True)in

数据分析

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Python之数据分析

数据分析?运用不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析结果就没有太大的使用价值。一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导;另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析

数据科学与大数据技术

doop大数据技原理与应用:[]VMwareWorkstation|虚拟机[]Centos6.7-install.iso|镜像[]Java|Java环境[]Eclipse/intellijIDEA|IDEJava环境[]Maven|项目管理工具[]SecureCRT|连接虚拟机[]Hadoopx.x.x-install.gz、zookeeper.gz、jdk|hadoop软件、zookeeper软

Numpy科学计算从放弃到入门

1,其余为0二、如何访问数组下标索引arr2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])arr2d[0][2]和arr2d[0,2]是等价的切片索引可以一次传入多个切片,arr2d[:2,1:]布尔型索引将data中所有负值都设置为0data[data<0]=0选出所有名字为“cqh”的所有行data[names=='cqh']整数索引利用整数数组进行索引arr

pandas学习笔记

01数据结构Series和DataFrameSeries:类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成DataFrame: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)。DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成的字典(共用同一个索引)02基本功能

第79天:数据分析Numpy 初步

8,9],[10,11]]])4.多维数组的索引本节参考自《NumPy索引》。示例代码多来自《NumPy索引》。所谓索引,在NumPy中指的是任何用中括号来获取数组元素值的行为。NumPy中,索引的方式有很多,这既使得NumPy更加强大灵活,也带来了难于辨析的问题。4.1常用方式最简单的一种索引方式就是单个索引。对于一维数组,我们可以像对Python中的序列一样进行索引:>>>x

数据分析(二)numpy

一.numpy简介Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它也是pandas等其他数据分析的工具的基础,基本所有数据分析的包都用过它。NumPy为Python带来了真正的多维数组功能,并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都支持向量化运算,使得这些数学函数能够直接对数组进行操作,将本来需要在Python级别进行的循环,放到C语言的运算中,明显地提高了程序的运算速度。安装pip