摘要数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上，包括对数据的加载、清理、转换以及重塑。pandas提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数，能够轻松的将数据规整化。这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行详解。(用过SQL或其他关系型数据库的可能会对这个方法比较熟悉。)码字不易，喜欢请点赞！！！1.merge函数的参数一览表2.创建两个DataFrame3.pd.merge()方法设置连接字段。默认参数how是inner内连接，并且会按照相同的
系统 2019-09-27 17:56:16 2089
如下所示：#codingutf-8a=0.001#定义收敛步长xd=1#定义寻找步长x=0#定义一个种子x0i=0#循环迭代次数y=0dic={}importmathdeff(x):y=math.sin(x)#定义函数f(X)=sinxreturnydeffd(x):y=math.cos(x)#函数f(x)导数fd(X)=cosxreturnywhiley>=0andy<3.14*4:y=y+xdx=ywhileabs(fd(x))>0.001:#定义精度
系统 2019-09-27 17:56:14 2089
任意参数*当我们的函数接收参数为任意个，或者不能确定参数个数时，我们，可以利用*来定义任意数目的参数，这个函数调用时，其所有不匹配的位置参数会被赋值为元组，我们可以在函数利用循环或索引进行使用deff(*args):#直接打印元组参数print(args)print('-'*20)#循环打印元组参数[print(i)foriinargs]...#传递一个参数f(1)print('='*20)#传递5个参数f(1,2,3,4,5)示例结果：(1,)-----
系统 2019-09-27 17:55:16 2089
1，浅拷贝是什么?浅拷贝是对于一个对象的顶层拷贝，通俗的理解是：拷贝了引用，并没有拷贝内容通过a=b这种方式赋值只是赋值的引用（内存地址），a和b都指向了同一个内存空间，所以他们的id（地址相同），这种就是浅拷贝2，深拷贝是什么？通过调用copy包里的deepcopy方法来深拷贝，其实就是在内存区在分配保存了和a相同的数据，用c来指向它，和a的内存地址不同。怎么验证就是我说的这种情况的呢？用下图来说明吧：可以看出向a添加一个元素，通过浅拷贝的b也随着改了，
系统 2019-09-27 17:54:42 2089
对于英文文本分句比较简单，只要根据终结符"."划分就好，中文文本分句看似很简单，但是实现时会遇到很多麻烦，尤其是处理社交媒体数据时，会遇到文本格式不规范等问题。下面代码针对一段一段的短文本组成了文档分句importredefcut_sent(infile,outfile):cutLineFlag=["？","！","。","…"]#本文使用的终结符，可以修改sentenceList=[]withopen(infile,"r",encoding="UTF-8
系统 2019-09-27 17:52:12 2089
取反运算符的原理：1.对3取反：（取4位二进制）①化为二进制：3→0011②对二进制结果取反：0011→1100③对结果先取反再加1：1100→（~1100+1）→0011+1→0100④对符号取反并化为十进制：-0100→-42.对-4取反：①化为二进制：4→0100②对二进制结果取反：0100→1011③对结果先加1再取反：1011→~（1011+1）→~1100→0011④对符号取反并化为十进制：+0011→33.从结果来说：取反结果为：原数+1再变
系统 2019-09-27 17:51:41 2089
代码：#coding=utf-8importsysimportcsvimportrequestsfrombs4importBeautifulSoup'''遇到不懂的问题？Python学习交流群：821460695满足你的需求，资料都已经上传群文件，可以自行下载！'''reload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')#请求头设置defdownload(url):db_data=requests.get(url)soup=B
系统 2019-09-27 17:50:27 2089
一、数据准备1、python内置函数range创建一个整数列表，只限于整数range(start,stop,step)计数从start开始，默认从0开始，stop结束，但不包含stop，step为步长，默认为12.numpy中的arange语法与range类似，由开始、结束、步长组成，步长默认为1importnumpyasnpprint(np.arange(0,1,0.1))输出：[0.0.10.20.30.40.50.60.70.80.9]3.numpy
系统 2019-09-27 17:50:13 2089
最近需要统计一下项目中代码的总行数，写了一个Python小程序，不得不说Python是多么的简洁，如果用Java写至少是现在代码的2倍。[code]importospath="/Users/rony/workspace/ecommerce/ecommerce/hot-deploy/"globaltotalcounttotalcount=0defcfile(path):allfiles=os.listdir(path)forfileinallfiles:ch
系统 2019-09-27 17:48:54 2089
enumerate函数enumerate是一个Python内置函数，一个功能强大的内置函数。其实功能强大不足以形容它，但是很难用一个词来形容它的用途。让我们来看看一个使用enumerate进行循环的例子names=['李四','张三','王二']forindex,nameinenumerate(names):print(f'{index}:{value}')下面是这个循环的结果0:李四1:张三2:王二这通常是一个很有用的方式去循环，但很多初学者甚至中级开发
系统 2019-09-27 17:48:12 2089
本文实例为大家分享了python实现图片中文字分割的具体代码，供大家参考，具体内容如下1、原始图片（包含数字）：结果图：2、原始图片（包含文字）：结果图：3、代码如下：importcv2importnumpyasnppath='test.jpg'root='output\\'#图像resizedsize=36img=cv2.imread(path)data=np.array(img)height=data.shape[0]width=data.shape[
系统 2019-09-27 17:47:28 2089
迪杰斯特拉（Dijkstra）算法主要是针对没有负值的有向图，求解其中的单一起点到其他顶点的最短路径算法。1算法原理迪杰斯特拉（Dijkstra）算法是一个按照路径长度递增的次序产生的最短路径算法。下图为带权值的有向图，作为程序中的实验数据。其中，带权值的有向图采用邻接矩阵graph来进行存储，在计算中就是采用n*n的二维数组来进行存储，v0-v5表示数组的索引编号0-5，二维数组的值表示节点之间的权值，若两个节点不能通行，比如，v0->v1不能通行，那么
系统 2019-09-27 17:46:36 2089
花了两周时间，利用工作间隙时间，开发了一个基于Django的项目任务管理Web应用。项目计划的实时动态，可以方便地被项目成员查看（^_^又重复发明轮子了）。从前台到后台，好好折腾了一把，用到：HTML、CSS、JavaScript、Apache、Python、mod_wsgi、Django。好久不用CSS和JavaScript了，感到有点生疏了，查了无数次手册。后台Django开发环境的搭建也花了不少时间和精力。记录下来，免得以后走弯路。同时给大家推荐一下
系统 2019-09-27 17:38:44 2089
基本语句结构复制代码代码如下:if判断条件1:执行语句1……elif判断条件2:执行语句2……elif判断条件3:执行语句3……else:执行语句4……只有当“判断条件”的值是True的时候，才执行下面的执行语句。那么，在python中，怎么知道一个判断条件是不是真呢？这个问题我们在眼花缭乱的运算符中已经讲解了一种数据类型：布尔类型。可以通过一个内置函数bool()来判断一个条件的结果True还是False。看看下面的例子，是不是能够理解bool()的判断
系统 2019-09-27 17:38:15 2089
异常处理是程序设计中一个非常重要的方面，也是程序设计的一大难点，从C开始，你也许已经知道如何用if...else...来控制异常了，也许是自发的，然而这种控制异常痛苦，同一个异常或者错误如果多个地方出现，那么你每个地方都要做相同处理，感觉相当的麻烦!Java语言在设计的当初就考虑到这些问题，提出异常处理的框架的方案，所有的异常都可以用一个类型来表示，不同类型的异常对应不同的子类异常(这里的异常包括错误概念)，定义异常处理的规范，在1.4版本以后增加了异常链
系统 2019-08-29 23:50:12 2089
