}) state.columnMenu.menu('appendItem', { text: '保存配置
Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...相同的命令是： pip install pandasgui 要在 PandasGUI 中读取 文件，我们需要使用show()函数。让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...在 Pandas 中，我们可以使用以下命令： titanic[titanic['age'] >= 20] PandasGUI 为我们提供了过滤器，可以在其中编写查询表达式来过滤数据。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。
导读：在已经准备好工具箱的情况下，我们来学习怎样使用pandas对数据进行加载、操作、预处理与打磨。 让我们先从CSV文件和pandas开始。...pandas库提供了最方便、功能完备的函数，能从文件（或URL）加载表格数据。...默认情况下，pandas会将数据存储到一个专门的数据结构中，这个数据结构能够实现按行索引、通过自定义的分隔符分隔变量、推断每一列的正确数据类型、转换数据（如果需要的话），以及解析日期、缺失值和出错数据。...以下是X数据集的后4行数据： ? 在这个例子中，得到的结果是一个pandas数据框。为什么使用相同的函数却有如此大的差异呢？...为了获得数据集的维数，只需在pandas数据框和series上使用属性shape，如下面的例子所示： print (X.shape) #输出:(150,2) print (y.shape) #输出:(150
以JSON格式存储数据 如果您的应用程序需要存储一些复杂的数据，则可以考虑使用JSON。...虽然您以前可能曾使用自定义文本配置文件或数据格式，但JSON为您提供了结构化的递归存储，而Python的JSON模块提供了将这些数据传入和传出应用程序所需的所有解析库。...以JSON格式保存数据 如果要存储在词典中的数据是需要在应用程序退出后保留的用户数据，则必须将数据写入磁盘上的文件中。...从您的应用程序中保存数据就是这么简单，而最好的部分是数据是结构化的和可预测的。...如果要将数据保存为JSON格式，则可能最终希望将数据读回到Python中。
需求&场景 例表查询是业务系统中使用最多也是最基础功能，但也是调整最平凡，不同的用户对数据的要求也不一样，所以在系统正式使用后，做为开发恨不得坐在业务边上，根据他们的要求进行调整，需要调整最多就是列的位置和宽度...实现方法 因为我这边的项目都是用easyui datagrid开发的，datagrid提供了对每一列宽度的手工调整和位置的拖动功能，但是并没有提供保存修改后属性功能，这里我们就需要对datagrid...进行扩展，扩展新增一个保存功能，将修改后的属性保存到浏览器的localstorage,再新增一个初始化的时候读取localstorage的属性进行调整，就可以实现想要的功能了。...现在还需要自定义扩展保存和加载的功能（columns-reset.js） (function ($) { function buildMenu(target) { const state =...target).datagrid('getColumnOption', field); opts.push(col); } //将调整好的属性保存到
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每当有人从服务器请求新内容时，您可以立即开始显示骨架，同时在后台加载数据。内容准备就绪后，只需将骨架换成实际卡即可。...这可以使用普通的 JavaScript 或使用像 Vue/React 这样的库来完成。 现在我们可以使用图像来显示骨架，但这会引入额外的请求和数据开销。...使用自定义属性将其分解 这在一个简单的例子中效果很好， 但是如果我们想要构建一些稍微复杂的东西，那么CSS会很快变得混乱并且很难阅读。...于是乎，这里提出用自定义CSS属性，以更加简洁，更有利于前端开发人员的方式编写骨架样式 ，甚至可以考虑不同值之间的关系： ? 这不仅可读性更好，而且以后更改一些值也更容易。...ps:浏览器对自定义属性的支持很好，但不是100％。基本上，所有现代浏览器都有支持，IE / Edge有点晚了。对于这个特定用例，使用Sass变量很容易添加回退。
微信小程序巩固 ——事件处理，数据渲染，使用模板，属性自定义 一、小程序的事件机制 1.1 小程序提供的事件 1.2 绑定事件 二、小程序中 catch 和 bind 2.1 事件冒泡展示 2.2 冒泡事件的阻止...实战练习使用 五、自定义属性的使用 5.1 如何编写自定义属性 5.2 获取自定义属性中的值 一、小程序的事件机制 在小程序当中处理用户的逻辑交互大概有如下步骤 产生事件 捕捉事件 使用回到函数处理事件的结果.../data/test.js") Page({ data: { }, onLoad: function(options) { // 页面加载时，从服务器取数据，这里模拟取数据,使用数据模拟的方式传数据...js 文件，因此业务职能写在引用文件的 js 中 template 的引用记住使用绝对路径 五、自定义属性的使用 假定我们要实现如下业务，我们在一个 for 循环实现的新闻列表要做到点击哪一个新闻就会具体显示该新闻描述...，在这种情况，我们就需要通过每条新闻的下标显示指定数据 5.1 如何编写自定义属性 在view 标签中就可以使用，data-xxx 指定相对应的属性，然后使用 插值表达式绑定一个唯一的 id <view
在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。...然而当数据集的维度或者体积很大时，将数据保存并加载回内存的过程就会变慢，并且每次启动Jupyter Notebook时都需要等待一段时间直到数据重新加载， 这样csv格式或任何其他纯文本格式数据都失去了吸引力...size_mb：带有序列化数据帧的文件的大小 save_time：将数据帧保存到磁盘所需的时间 load_time：将先前转储的数据帧加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb：在数据帧保存过程中最大的内存消耗增长...load_ram_delta_mb：数据帧加载过程中最大的内存消耗增长 注意，当我们使用有效压缩的二进制数据格式(例如Parquet)时，最后两个指标变得非常重要。...对比 现在开始对前文介绍的5种数据格式进行比较，为了更好地控制序列化的数据结构和属性我们将使用自己生成的数据集。 下面是生成测试数据的代码，我们随机生成具有数字和分类特征的数据集。
它将分为以下几点: 1、在Pandas数据流中生成数据。 2、数据帧内的数据检索/操作。...它是一个轻量级的、纯python库，用于生成随机有用的条目(例如姓名、地址、信用卡号码、日期、时间、公司名称、职位名称、车牌号码等)，并将它们保存在pandas dataframe对象中、数据库文件中的...2 数据帧操作 在本节中，我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。 注意：有些方法不直接修改数据帧，而是返回所需的数据帧。...： 假设您想通过一个id属性对2000行（甚至整个数据帧）的样本进行排序。...这些数据将为您节省查找自定义数据集的麻烦。 此外，数据可以是任何首选大小，可以覆盖许多数据类型。此外，您还可以使用上述的一些技巧来更加熟悉Pandas，并了解它是多么强大的一种工具。
实际上，我们可以在 NumPy 中加载 CSV 文件，并且它们可以具有不同类型的数据，但是为了管理此类文件，您需要创建自定义dtype以类似于此类数据。.../47f9f523-1847-4fa6-b05c-b518d001c7df.png)] 通过将其指定为好像是此数据帧的一个属性，我们还可以看到其间隔长度： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传...这样做很简捷； 只需将特定的列视为数据帧的属性，作为对象，使用点表示法有效地选择它即可。...我们可以使用 NumPy 的isnan函数； 我们还可以使用序列和数据帧提供的isnull或notnull方法进行检测。 NaN 检测对于处理丢失信息的自定义方法可能很有用。...加载 NumPy 和 pandas 之后，我们创建一个数据帧并带有要排序的值，如以下屏幕快照所示： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hosEyx7q-1681367023196
如果列名没有空格，则可以使用属性样式进行访问： 数据帧中各列之间的算术运算与多个Series上的算术运算相同。...将文件中的数据加载到数据帧中 Pandas 库提供了方便地从各种数据源中检索数据作为 Pandas 对象的工具。 作为一个简单的例子，让我们研究一下 Pandas 以 CSV 格式加载数据的能力。.../master/docs/learning-pandas-2e/img/00168.jpeg)] 可以使用.size属性找到数据帧的大小。...此属性返回数据帧中数据值的数量。...使用这些属性被认为是最佳实践。 使用布尔选择来选择行 可以使用布尔选择来选择行。 当应用于数据帧时，布尔选择可以利用多列中的数据。
数据帧具有实验性style属性，该属性本身具有一些方法来更改显示的数据帧的外观。 突出显示最大值可使结果更加清晰。 更多 默认情况下，highlight_max方法突出显示每列的最大值。...通过不对数据进行排序，您还将获得较小的性能提升。 自定义聚合函数 Pandas 提供了许多最常见的聚合函数，供您与分组对象一起使用。...自定义函数将隐式传递给当前组的数据帧，并且需要返回一个布尔值。...这些列仍具有无用的名称属性Info，该属性已重命名为None。 通过将步骤 3 中的结果数据帧强制为序列，可以避免清理多重索引列。squeeze方法仅适用于单列数据帧，并将其转换为序列。.../img/00290.jpeg)] 工作原理 所有包含时间戳的数据帧的列都可以使用dt访问器访问许多其他属性和方法。
在此方法中，列名将像传递属性时一样传递给数据帧，而不是作为参数传递： data.State 以下是输出： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-I0ijqWXB-...我们逐步介绍了如何过滤 Pandas 数据帧的行，如何对此类数据帧应用多个过滤器以及如何在 Pandas 中使用axis参数。...三、处理，转换和重塑数据 在本章中，我们将学习以下主题： 使用inplace参数修改 Pandas 数据帧 使用groupby方法的场景 如何处理 Pandas 中的缺失值 探索 Pandas 数据帧中的索引...参数修改 Pandas 数据帧 在本节中，我们将学习如何使用inplace参数修改数据帧。...我们通过在数据帧上调用shape属性来做到这一点： data.shape [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-blEJy9bx-1681365993805)(https
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...# Importing necessary Libraries import numpy as np import pandas as pd import datatable as dt 首先将数据加载到...pandas 读取 下面，使用 Pandas 包来读取相同的一批数据，并查看程序所运行的时间。...帧的基础属性 下面来介绍 datatable 中 frame 的一些基础属性，这与 Pandas 中 dataframe 的一些功能类似。...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧 在 datatable 中，同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...# Importing necessary Librariesimport numpy as npimport pandas as pdimport datatable as dt 首先将数据加载到 Frame...pandas 读取 下面，使用 Pandas 包来读取相同的一批数据，并查看程序所运行的时间。...帧的基础属性 下面来介绍 datatable 中 frame 的一些基础属性，这与 Pandas 中 dataframe 的一些功能类似。...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧 在 datatable 中，同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存
什么是声明式数据可视化？声明式数据可视化是通过描述数据与视觉属性之间的关系来创建图表，而不是直接绘制图形。这种方式使得用户可以专注于数据的本质和表达，而不必关注如何实现具体的绘图细节。...加载数据：使用 pandas 加载包含销售数据的 CSV 文件。创建图表：使用 Altair 创建一个柱状图 (mark_bar())，并通过 encode() 方法指定 x 轴和 y 轴的数据字段。...自定义图表：添加标题、调整图表的宽度和高度。交互性：通过将图表设为交互式 (chart.interactive())，用户可以使用放大、缩小、保存等工具进行操作。...交互工具：将图表设为交互式，使用户可以使用放大、缩小、保存等工具进行操作。...首先，我们介绍了声明式数据可视化的概念，与传统的命令式绘图方式相比，声明式方法使得用户可以更专注于数据与视觉属性之间的关系，而不必关注绘图的具体实现细节。
，columns和values属性访问数据帧的三个主要组件。...调用序列方法是使用序列提供的功能的主要方法。 准备 序列和数据帧都具有强大的函数。 我们可以使用dir函数来揭示序列的所有属性和方法。 此外，我们可以找到序列和数据帧共有的属性和方法的数量。...shape属性返回行和列数的两个元素的元组。size属性返回数据帧中元素的总数，它只是行和列数的乘积。ndim属性返回维数，对于所有数据帧，维数均为 2。...在第 4 步和第 5 步中，输出数据帧均带有T属性。 这简化了具有许多列的数据帧的可读性。...选择序列数据 序列和数据帧是复杂的数据容器，具有多个属性，这些属性使用索引运算符以不同方式选择数据。 除了索引运算符本身之外，.iloc和.loc属性也可用，并以其自己的独特方式使用索引运算符。
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