到目前为止，我们主要关注一维和二维数据，分别存储在 Pandas Series和DataFrame对象中。通常，超出此范围并存储更高维度的数据（即由多于一个或两个键索引的数据）是有用的。
本文使用的数据来源于网易财经，具体下载方法可以参考：Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍
Python是一门流行且应用广泛的通用编程语言，其应用包括数据科学、机器学习、科学计算等领域，以及后端Web开发、移动和桌面应用程序等方面。许多知名的公司都使用Python，如Google、Dropbox、Facebook、Mozilla、IBM、Quora、Amazon、Spotify、NASA、Netflix、Reddit等。
Julia是于2012年发布的一种函数式编程语言。它的创建者希望将Python的可读性和简单性与以C语言为代表的静态编译语言的速度相结合。
在Pandas中，join()方法也可以用于实现合并操作，本文介绍join()方法的具体用法。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 元组 更多内容请见👇 Python 入门基础专栏 Python 字符串 Python 常用字符串方法 ---- Python 元组 1.创建元组 1.1 tuple 函数 1.2 圆括号 2.多重赋值 3.元组特性 3.1 单个元素的元组 3.2 可以省略的圆括号 3.3 不可变性 4.为什么需要
元组是不可更改的，但有一种变通方法。您可以将元组转换为列表，更改列表，然后将列表转换回元组。
面向对象程序设计的基本步骤： 1、根据功能、抽象业务对象。 2、构建独立的业务模块，利用封装、继承、多态等抽象业务需求。 3、编写程序。 4、以对象为单位输入参数、开展测试。 global关键字用来在函数或其他局部作用域中使用全局变量。 >>> a = 10 >>> def foo(): ... a = 100 ... >>> a 10 >>> foo() >>> a 10 >>> def glo(): ... global a ... a = 100 ... >>>
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 列表 更多内容请见👇 Python 入门基础专栏 Python 字符串 Python 常用字符串方法 ---- Python 列表 1.创建列表 1.1 list 函数 1.2 方括号 1.3 空列表 2.列表基本操作 2.1 元素修改 2.2 元素删除 2.3 切片赋值 2.4 多重赋值 3.列
最近有很多人咨询，想学习大数据，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西？对于一个初学者，学习大数据挖掘分析的思路逻辑是什么？本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以
说明：本文内容翻译、节选自外文From Pandas-wan to Pandas-master[1]，原作者Rudolf Höhn小哥，实验数据来自kaggle [2]的各国自杀率预测竞赛，都需要科学上网,相关文件已上传到本人的github中[3][4]。
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
从我开始学习python的时候，我就开始自己总结一个python小技巧的集合。后来当我什么时候在Stack Overflow或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候，我就很惊讶：原来还能这么做！，当时我会努力的自己尝试一下这段代码，直到我懂了它的整体思路以后，我就把这段代码加到我的集合里。 如果你已经是个python大牛，那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了，毕竟握着我这样的小白接触代码还是少。 1.1 拆箱 1.2 拆箱变量交换 1.3 扩展拆箱（只兼容python3） 1.4
原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。
阿里一面 简单说说在学校做过最有成就感的事情（和技术相关的） 你的项目用到了数据库，谈谈对事务的理解 假设你要做一个银行app，有可能碰到多个人同时向一个账户打钱的情况，有可能碰到什么问题，如何解决（锁） 说说乐观锁和悲观锁 最近在看什么书 Java基础（就问了一句==和equals） 说说现在能写出来哪些排序算法 在学校有没有参加社团之类的 给定一个文件名，如何在d盘找出来这个文件，说说思路。 可以来杭州么（我意向写的北京） 能来实习的时间大概是什么时候 就聊了20分钟，感觉问的都很简单。。 然而11
Kevin Markham，数据科学讲师，2002 年，毕业于范德堡大学，计算机工程学士，2014 年，创建了 Data School，在线教授 Python 数据科学课程，他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容，迄今为止，浏览量在油管上已经超过 500 万次。
上一篇文章中，我们介绍了面向对象编程的类和实例，以及三大基本特性。今天我们继续来了解面向对象编程的其他知识。
其实像以前 C 或其它主流语言在使用变量前先要声明变量的具体类型，而 Python 并不需要，赋值什么数据，变量就是什么类型。然而没想到正是这种类型稳定性，让 Julia 相比 Python 有更好的性能。
导读：本文立足基础，讲解Python和PyCharm的安装，及Python最简单的语法基础和爬虫技术中所需的Python语法。
在本节中，我们将讨论使数据分析成为当今快速发展的技术环境中日益重要的工作领域的趋势。
从我开始学习python的时候，我就开始自己总结一个python小技巧的集合。后来当我什么时候在Stack Overflow或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候，我就很惊讶：原来还能这么做！，当时我会努力的自己尝试一下这段代码，直到我懂了它的整体思路以后，我就把这段代码加到我的集合里。 如果你已经是个python大牛，那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了。 1.1 拆箱 1.2 拆箱变量交换 1.3 扩展拆箱（只兼容python3） 1.4 负数索引 1.5 切割列表 1.
据 MIT 报道，截至 2018 年底，Julia 的下载量超过 300 万，并在超过 1500 所大学中用于科学和数值计算。根据 2019 年 8 月 TIOBE 编程语言指数，Julia 从 7 月的第 50 名升至第 39 名，在众多语言中上升幅度显著。今年 7 月，在将 Python 解释器移植到 Firefox 之后，Mozilla 出资将 Julia 引入 Firefox 和一般浏览器……
共线性问题指的是输入的自变量之间存在较高的线性相关度。共线性问题会导致回归模型的稳定性和准确性大大降低，另外，过多无关的维度计算也很浪费时间
数据封装、继承和多态只是面向对象程序设计中最基础的 3 个概念。在 Python 中，面向对象还有很多高级特性，允许我们写出非常强大的功能。本篇，我们会说说多重继承、定制类等概念。
一.Python的运行时错误称作异常 语法错误：软件的结构上有错误而导致不能被解释器解释或不能被编译器编译 逻辑错误：由于不完整或不合法的输入所致，也可能是逻辑无法生成、计算或者输出结果需要的过程无法执行等 Python异常是一个对象，表示错误或意外情况 Python检测到一个错误时，将触发一个异常 1.Python可以通过异常传道机制传递一个异常对象，发出一个一场情况出现的信号 2.程序员也可以在代码中手动触发异常 Python异常也可以理解为：程序出现了错误而在正常控制意外采取的行为 第一阶段：解释
官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html
关于如果用pandas库来实现数据集之间合并的文章其实说少也不算少，不过小编总是感觉它们写的算不上完善，所以今天打算来整理与总结一下，本文大概的结构是
Pandas是Python中用于数据处理和数据分析的开源库，2008年由金融数据分析师Wes McKinney开发。开发Pandas的初衷是为了方便进行金融数据分析，现在Pandas的功能越来越丰富，应用范围也越来越广，几乎所有需要做数据处理的地方都可以派上用场。
低级编程与高级编程:二者之间的区别是，编写程序时，我们是使用机器层次的指令和数据对象(底层操作），还是使用语言设计者提供的更为抽象的操作(图形用户界面，UI)。
Python 是一种易于学习又功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。
相信大家平常在工作学习当中，需要处理的数据集是十分复杂的，数据集当中的索引也是有多个层级的，那么今天小编就来和大家分享一下DataFrame数据集当中的分层索引问题。
对于数据分析而言，数据大部分来源于外部数据，如常用的CSV文件、Excel文件和数据库文件等。Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式，处理完成后再存储到相应的外部文件中。 Pandas 常用的导入格式：import pandas as pd
今天这篇跟大家分享我的R VS Pyhton学习笔记系列5——数据索引与切片。 我之前分享过的所有学习笔记都不是从完全零基础开始的，因为没有包含任何的数据结构与变量类型等知识点。 因为一直觉得一门编程语言的对象解释，特别是数据结构与变量类型，作为语言的核心底层概念，看似简单，实则贯穿着整门语言的核心思想精髓，所以一直不敢随便乱讲，害怕误人子弟。还是建议每一个初学者（无论是R语言还是Python,都应该用一门权威的入门书好好学习其中最为基础的数据结构、变量类型以及基础语法函数）。 今天我要分享的内容涉及到R语
题目大意是：有从 A 到 F 的 5 个等级，现要判断某个数值（从 0 到 1 之间）所属的等级。举例，如数值 >= 0.9，则属于 A；若数值 >= 0.8，则属于 B；以此类推。
Unicode字符串： GB2312编码为表示中文产生 python内部编码是unicode编码 Unicode通常用两个字节表示一个字符，原有的英文编码从单字节变成双字节，只需要把高字节全部填0 就可以 以Unicode表示的字符串用u’….’表示 如：print u’中文’ (不加u中文就不能显示) 字符串在python内部的表示是unicode编码，因此在做编码转化时，通常需要以unicode作为中间编码，即先将其他编码的字符串解码decode成unicode，再从unicode编码encode成另一种编码
条形图（bar chart）也称为柱状图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，长方形的长度与它所对应的数值呈一定比例。
python异常： python在运行时错误称为异常 语法错误：软件的结构上有错误而导致不能被解释器解释或不能被编译器编译。 逻辑错误：由于不完整或不合法的输入所致，也可能是逻辑无法生成、计算或者出结果需要的过程无法执行等。 默认情况下：python脚本执行过程中出现异常后，脚本执行将被终止。 python 异常是一个对象，表示错误或意外的情况 在python检测到一个错误时，将触发一个异常： python可以通过异常传导机制传递一个异常对象，发出一个异常情况出现的信号。 程序员也可以在代码中托运触发异常 python异常也可以理解为：程序出现了错误,而在正常控制流以外采取的行为 第一阶段：解释器触发异常，此时当前程序流将被打断。 第二阶段：异常处理，如忽略非致命错误、减轻错误带来的影响等。 异常的功用 错误处理： python的默认处理：停止程序，打印错误消息 使用try语句处理异常，并从异常中恢复 事件通知： 用于发出有效状态信号 特殊情况处理： 无法调整代码去处理的场景 终止行为： try/finally语句可确保执行必需的结束处理机制 非常规控制流程： 异常是一种高级跳转(goto)机制 异常对象 python异常是内置的经典类exception的子类的实例 为了向后兼容，python还允许使用字符串或任何经典类实例 python2.5之后，exception是从BaseException继承的新式类(即exception的父类是BaseException类) python自身引发的所有异常都是Exception的子类的实例 大多的标准异常都是由StandardError派生的，其有3个抽象的子类 ArithmeticError：由于算术错误而引发的异常基类；包括：OverflowError、ZeroDivisionError、FloatingPorintError LookupError：容器在接收到一个无效的键或索引时引发的异常的基类；包括：IndexError、KeyError EnvironmentError：由于外部原因而导致的异常的基类；包括：IOError、OSError、WindowsError 标准异常类 AssertionError：断言语句失败 AttributeError：属性引用或赋值失败 FloatingPointError：浮点型运算失败 IOError：I/O操作失败 ImportError：import语句不能找到要导入的模块，或者不能找到该模块特别请求的名称。 IndentationError：解析器遇到了一个由于错误的缩进而引发的语法错误 IndexError：用来索引序列的整数超出了范围。 KeyError：用来索引映射的键不在映射中 KeyboardInterrupt：用户按了中断键(ctrl+c、ctrl+break、delete键) MemoryError：运算耗尽内存 NameError：引用了一个不存在的变量名 NotImplementedError：由抽象基类引发的异常，用于指示一个具体的子类必须覆盖一个方法 OSError：由模块os中的函数引发的异常，用来指示平台相关的错误 OverflowError：整数运算的结果太大导致溢出 SyntaxError：语法错误 SystemError：python解释器本身或某些扩展模块中的内部错误 TypeError：对某对象执行了不支持的操作 UnboundLocalError：引用未绑定值的本地变量 UnicodeError：在Unicode的字符串之间进行转换时发生的错误 ValueError：应用于某个对象的操作或函数，这个对象具有正确的类型，但确有不适当的值 WindowsError：模块OS中的函数引发的异常，用于指示与windowsSHUDR QAYK ZeroDivisionError：除数为0引发的异常 检测和处理异常： 异常通过try语句来检测：任何在try语句块中的代码都会被监测，以检查有无异常发生。 tr语句主要有两种形式： try-except：检测和处理异常 可以有多个e
从一个Python Coder的角度来说，其实很羡慕C++里面指针类型的用法，即时指针这种用法有可能会给程序带来众多的不稳定因素（据C++老Coder所说）。本文主要站在一个C++初学者的角度来学习一下指针的用法，当然，最好是带着一定的Python基础再去学习C++的逻辑，会更容易一些。
前面学了 jsonpath 可以很好的解析 json 数据，提取出我们想要的内容，对于平常的基本工作没太大的问题，但有一点点小遗憾。 jsonpath 的 python 库功能并不是很强大，不支持过滤器使用正则表达式，一些常用的函数也不支持，对于一些高级语法并不支持。 看到有小伙伴提到 JMESPath 库也可以解析json，于是翻阅了下官方文档，资料很全，功能也很强大
PyTorch社区最近有一种声音：下个版本应该抛弃Python改用Julia语言。
1、多重表文件（Multilist File）的特点是：记录按主关键字的顺序构成一个串联文件，并建立主关键字的索引（称为主索引）；对于每一个次关键字项建立次关键字索引（称为次索引）。
Pandas提供了多种将Series、DataFrame对象合并的功能，有concat(), merge(), append(), join()等。这些方法都可以将多个Series或DataFrame组合到一起，返回一个新的Series或DataFrame。每个方法在用法上各有特点，可以适用于不同的场景，本系列会逐一进行介绍。
给定一个包含n个整数的数组nums，判断nums中是否包含三个元素满足a+b+c=0，找出所有满足条件且不重复的三元组。
回顾前几期的课程，关于python语法，我们已经学习了常量和变量、运算符和表达式，甚至接触过几个内置函数（input()和print()），虽然我们还没有正式介绍函数的概念。前后算起来，我们已经写出不少的python代码了，并且，它们都能运行，感觉还不错吧？！
1. 使用核心线程的完全多线程。这意味着它能很容易地利用多CPU(如果有)。2. 支持C 、C 、 Eiffel 、 Java、 Perl、 PHP、Python、和 TCL API等客户工具和 API。3. 可运行在不同操作系统平台上。4. 支持多种列类型：1、 2、 3、4、和 8 字节长度的有符号/无符号整数、FLOAT、DOUBLE、CHAR、VARCHAR、TEXT、BLOB、DATE、TIME、DATETIME、 TIMESTAMP、YEAR、SET和ENUM类型。5. 利用一个优化的一遍扫描多
Milestone 协程相关的关键字和方法的引入： Python 2.2（2001年）yield Python 2.5（2006年） .send() .throw() .close() Python 3.3（2012年） yield from Python 3.5（2015年）async await Duck type 在面向对象的支持上，C++采用了多重继承等一系列C++风格的东西，Java是单继承+接口，JavaScript之前是Prototype，而Python采用了多继承+duck type，并用
2、直接存取文件类似于哈希表，即根据文件中关键字的特点设计一种哈希函数和处理冲突的方法将记录散列到存储设备上，故又称散列文件。
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