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Python学习教程:从Excel到Python最常用的32个Pandas函数(一)

本次的Python学习教程涉及pandas最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作。 生成数据表 常见的生成数据表的方法有两种,第一种是导入外部数据,第二种是直接写入数据。Excel中的“文件”菜单中提供了获取外部数据的功能,支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。 Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库,为了方便起见,我们也同时导入numpy库. import numpy as npimport pandas as pd导入外部数据 df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df=pd.DataFrame(pd.read_Excel('name.xlsx'))c里面有很多可选参数设置,例如列名称、索引列、数据格式等 直接写入数据 df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006],"date":pd.date_...

Elasitcsearch中国开发者报告调研 | 获奖名单公布

2012年 Elasticsearch 首个版本发布,经过6年多的更新迭代,Elastic Stack 生态已经日渐成熟,Elastic 软件在国内拥有越来越多的用户,应用Elasticsearch的开发人群也不断扩大。 为了深入了解 Elasticsearch 开发者群体的现状,2019年11月,Elastic社区、阿里云Elasticsearch技术团队和阿里云开发者社区三方联合发起了Elasticsearch开发者研活动。 在调研过程中,1186位开发者完成了调研问卷,18位技术专家完成了专题访问。参与调研的开发者们从不同角度,分享了个人特征、社会属性、技术能力、从业经历等信息;在Elasticsearch技术的应用、行业实践、职业发展等方面,真实的提供了反馈。 作为首次国内发起的针对 Elasticsearch 开发者群体的行业

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