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五个月左右的时间,这是培训的时间。如果自学的话,是个不确定的时间,但是可以稍加估算一下,会多花一倍时间。
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主要有以下几个方向:
一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度,也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息,使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数,你可以对整个数据表进行检查,也可以单独对某一列进行空值检查,返回的结果是逻辑值,包含空值返回True,不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值,使用Values函数用来查看数据表中的数值。
二、数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活,可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据,也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数,与之对应的是astype函数,用来更改数据格式,Rename是更改列名称的函数,drop_duplicates函数删除重复值,replace函数实现数据替换。
3、数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作,主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并,合并的方式为inner,此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序,使用where函数完成数据分组,使用split函数实现分列。
4、数据提取
主要是使用三个函数:loc、iloc和ix,其中loc函数按标签值进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外,还可以按具体的条件进行数据,比如使用loc和isin两个函数配合使用,按指定条件对数据进行提取。
5、数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能,配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数,使用方法很简单,制定要分组的列名称就可以,也可以同时制定多个列名称,groupby 按列名称出现的顺序进行分组。
python中四瓣花的填充颜色更改步骤:
1、首先,使用matplotlib.pyplot.subplots()函数创建一个子图,并设置其尺寸。
2、然后,使用matplotlib.pyplot.fill_between()函数绘制四瓣花,并设置其填充颜色。
3、最后,使用matplotlib.pyplot.show()函数显示图形。
首先按下“Win+R”组合键,打开运行窗口。在打开文本框输入“cmd”,点击确定。在打开的cmd窗口中,输入:“python”,点击Enter键。在Python环境中,输入:“x = format(0.5, '%')”,点击Enter键。在Python环境中,输入:“print(x)”,详细步骤:
1、首先按下“Win+R”组合键,打开运行窗口。
2、在打开文本框输入“cmd”,点击确定。
3、在打开的cmd窗口中,输入:“python”,点击Enter键。
4、在Python环境中,输入:“x = format(0.5, '%')”,点击Enter键。
5、在Python环境中,输入:“print(x)”。
6、点击Enter键,即可使用Python内置的format函数把数字0.5格式化为百分比值。
你这个dimensions的错误。是因为x,y的类型。
你仔细看一下numpy,先初始化好。就没有这个问题了。
x,y的数组长度不一致。