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cxm272965

Python如何将Series type：object转换为int

1）使用pd.to_numeric进行转换，而解析字符串“ None”时出错2）然后我尝试将NaN替换为None值：替换问题1.1）pd.to_numeric（df ['Var1']，downcast ='integer'）ValueError：无法在位置44816处解析字符串“ None”1.2）df.astype（{'Var1'：'int64'}）。dtypes TypeError：int（）

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cxm272965

matplotlib画图和 seaborn画图的对比

#__author__ = 'Administrator'#coding:utf-8import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsdata=pd.read_csv("./dataset/test.csv")#在matplotlib中的画直方图plt.figure()plt.hist(data["Age"

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cxm272965

关于数据清洗工作的理解

数据清洗是做什么的，为什么要进行数据清洗工作，什么样的数据叫脏数据，脏数据如何进行数据的处理数据清洗(Data cleaning)– 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉"，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数

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fuli2020

#基本设置#安装seabornpip install seaborn#创建正弦函数def sinplot(flip=1): x = np.linspace(0, 14, 100) for i in range(1, 7): plt.plot(x, np.sin(x + i * .5) * (7- i) * flip) fig = plt.figure(fig

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cxm272965

Mysql增删改查语句

增加：INSERT INTO 表名(字段名1，字段名2) VALUE(字段值1，字段值2)例：INSERT INTO a(id,name) VALUE(2,'李四');删除：DELETE FROM 表名 WHERE 条件例：DELETE FROM a WHERE id=1;修改：UPDATE 表名 SET 字段名=字段值 WHERE 条件例：UPDATE a SET id=1,name='张三'

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cxm272965

几个SQL在线刷题的网站

https://sqlzoo.net/ SQLZOO的教程框架由浅入深，非常推荐给初学者http://xuesql.cn/ 如果你因为上面介绍的SQLZOO可以因为语言问题而劝退，那就推荐你一下中文的网站吧——XUESQL。他页面的上部分是教程手册，下部分是在线练习。写完SQL直接回车就是提交，如果正确会自动进入下一题。另外还有一个加分项，它有自己配套的B站视频（同样免费）https://www.

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cxm272965

开窗函数和普通聚合函数的区别

mysql> create table order_tab(order_id int,user_no varchar(3),amount int,create_date date);mysql> insert into order_tab values -> (1,'001',100,'2019-01-01'), -> (2,'001',300,'2019-01-02'), ->

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haoyumeng

全0阵np.zeros((3, 5), dtype=int) （形状，数据类型）全1阵np.ones((3, 3, 3), dtype="int32") （形状，数据类型）单位阵np.eye(3, dtype=int) （行列数，数据类型）对角阵np.diag([1, 5, 300, 444, 44, 666, 77]) 对角的数值设置具体的值阵np.

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cxm272965

开窗函数和普通聚合函数的区别

mysql> create table order_tab(order_id int,user_no varchar(3),amount int,create_date date);mysql> insert into order_tab values -> (1,'001',100,'2019-01-01'), -> (2,'001',300,'2019-01-02'), ->

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永洪科技

企业权限管理系统如何配置？深度解析永洪BI权限管理系统

权限管理系统是每个B端产品都绕不过去的问题，好的权限管理系统具有可以明确企业内不同人员、不同部门的分工，降低操作风险发生概率，便于管理等优势。传统的权限管理往往授权方式单一、维护成本高。永洪BI的权限管理系统，经历了若干版本迭代，具备高度灵活性。管理员可以批量导入用户数据，轻松维护企业组织架构。系统提供了用户授权、分组授权等多种授权方式，同时支持页面化设置数据行级列级权限，可满足不同规模企业的授权

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liting李

M函数的错误处理

在M函数中，当某个表达式无法得到正确的计算结果时我们可以用“error” 来发生错误事件。用“error” 发生的错误事件可以用“Try” 表达式来获取，并对其进行处理及显示详细错误信息。 “Try” 表达式可以将由error发生的错误信息封装在一个记录内。EG:try error "negative unit count"/*上例会生成一个由[HasError]、 [Error]以及[Me

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fuli2020

绘图的两种方法:第一种方法：%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pds=pd.Series([909976,8615246,2872086,2273305],index=['Stockholm','London','Rome','Paris'],name='Popul

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fuli2020

Pandas DataFrame的属性和方法

DataFrame的创建np.random.seed(5)a = np.random.randint(60,100,(100,6))b = pd.DataFrame(a)b.columns = ['语文','数学','政治','英语','物理','化学']b.index = ['A' + i for i in np.arange(1,101)]常用属性a.shape #形状a.columns #列

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赵娜0418

如何修改Python的存储路径？

1）在我的电脑里面查找jupyter_notebook_config.py 文件，打开，查找notebook_dir，做如下更改：（一定要去掉#），保存。1.1) 若没有，现在终端生成config.py配置文件：1.2) 再重复开头的操作。2) 然后jupyter notebook里面输入语句：%pwd查看是否更改成功，如下图：

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赵娜0418

Excel中IFERROR函数怎么使用？

先来看看IFERROR函数的基本说明和语法结构。IFERROR函数表示判断某些内容的正确与否，正确则返回正确结果，错误则返回需要显示的信息。=IFERROR（条件成立是显示的内容，不成立要显示的内容）通过两个实例详细了解该函数的用法。如下图所示，在计算总价时遇到“无报价”数据会出现错误值，这时不想显示错误值，可以输入公式=IFERROR(B2*C2,"")。如下图所示，在用VLOOKUP函数查找数

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赵娜0418

如何用Excel制做漏斗图？

1、建立表格2、插入图表，选择堆积条形图3、双击坐标轴，更改为逆序。4、更改数据的左右侧排布呈现效果如下：5、橙色区域填充更改为无填充！6、添加数据标签！

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赵娜0418

MySQL报1290的错误该如何解决

文件路径错误解决方法：一般这种错误就是就是要导入的文件放错位置，应该把文件放在MySQL文件夹下programe data那个文件夹下的指定路径

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岳松同学

快消行业分析思路

快消行业经销商的利润空间，2%-5%差一点的，8%极限。餐饮利润空间，15%左右。需要知道那个客户哪个商品的需求情况。分析目的：帮助经销商优化进、销、存各环节业务流程行为，实现进销存一体化管理，加快资金运转速度，实现销售利润最大化的目的。SKU最小产品计量单位，来衡量，来代表产品的种类。稍微有点规模的sku有2万-4万，只会找几家经销商来代理，所以每一家经销商也要有至少3000个SKU，2000个

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岳松同学

店铺运营分析思路

例子：假设要为店铺做运营分析，在京东开了一个旗舰店。即分析京东下的惠普电脑旗舰店1、首选的广告投放，京东域内的广告投放。2、看描述流量数量相关的指标：uv、pv引申出大量的业务逻辑，uv高、pv低说明运营失败，市场宣传没做好。新用户：uv高，广告投入大，pv低，进来没买东西、新用户不需要。老用户：uv高，说明上新推广

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岳松同学

如何进行便利店日常数据分析

浅谈如何进行便利店日常数据分析定期进行科学的数据分析，是门店负责人掌握门店经营方向的重要手段。门店经营指标数据分析 1、销售指标分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足

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