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ermutuxia

用python进行比较复杂的表格信息合并

excel中有三张表，具体情况如下。测试样本3.xlsx现在想把订单号摊位ID SKU放入一个表中，如何放？下面给出python代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Dec 3 11:19:52 2020@author: Administrator"""#导入库import pandas as pd#导入三张表A=pd.read_excel("D

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读童话的狼

seaborn加载数据集报错：Errno 11004

这个问题是服务器超时连接，可能是dns问题或被屏蔽了，可以尝试两种解决办法一、更改DNS服务器为114.114.114.114二、利用谷歌助手翻墙

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读童话的狼

seaborn画热力图显示不全怎么解决？

这个是包的版本问题，可以尝试安装下面的版本，在anaconda prompt里依次运行下面代码pip uninstall seabornpip install seaborn==0.10.1pip uninstall matplotlibpip install matplotlib==3.2.2

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读童话的狼

numpy的数组.itemsize*数组.size和sys的getsizeof(数组)算出来的大小为啥不一致呢？

不能这样算，getsizeof()获取的是整个对象的内存大小，即使是空数组，也是占有内存的，.itemsize获取的是元素占的字节数，.size()获取的是元素个数，所以结果是不一样的

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读童话的狼

‘float’ object is not subscriptable

这是因为姓名列有缺失值。nan值是float类型，所以会提示float类型不可下标

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读童话的狼

语文没有缺失值，而且68/4=17，为什么qcut样本量也不一样呢

这个是因为qcut()是基于分位数分箱的，如果分隔点恰好有多个相同值就会出现这样情况

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读童话的狼

为什么我的qcut分箱样本量不一样呢？而且数量也不对？

表里是68个分数啊，为什么这里成了66了？因为数学有两个缺失值

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ermutuxia

用sklearn库进行PCA降维分析

我们用PCA进行降维分析的场景是：变量个数太多，变量之间的相关性比较强，这个时候我们用降维分析就可以通过对原变量进行变换，生成数量比较少的几个变量，而这比较少的几个变量可以包含原变量的大部分信息即可，比如90%的信息。这样就起到了降维的作用。PCA是无监督降维#------------------------------------------------------------#

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读童话的狼

这个是按哪个快捷键能出来了的？

调用代码提示：tab

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读童话的狼

怎么样打出这样的标题？

首先将单元格格式改为Markdown格式，输入#空格标题，一个#是一级标题，两个#号是二级标题。。。然后运行单元格

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白璐123

python numpy 实现数组的拉伸和扩充

这里面主要会用到的就是列表遍历乘法和列表于数组之间的自由转化，快速实现数组的拉伸和扩充。数组的拉伸：要注意列表直接的乘法和遍历后的乘法输出的结果2. 列表的扩充基于以上的一些操作，列表的扩充应该就有想法了对吧，是的，比拉伸要简单的多，步骤如下：因为这里面不涉及列表内元素的横向拉伸，所以不用使用列表遍历乘积，直接列表乘积即可实现最终的列表内形状。但是仍然需要记住，需要再进行乘积的列表外嵌套一层列

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liting李

如何用Python将多个excel表格合并为一个表格

比如，在文件夹下有如下7个表格（想象一下有100个或更多的表格需要合并）代码运行之前，需要安装Numpy,xlrd,xlwt三个扩展包。代码如下：#下面这些变量需要您根据自己的具体情况选择 biaotou=['学号','学生姓名','第一志愿','第二志愿','第三志愿','第四志愿','第五志愿','联系电话','性别','备注'] #在哪里搜索多个表格 filel

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liting李

Python实现字符串反转的几种方法

如何将s = "abcdef"反转成 "fedcba"第一种：使用字符串切片result = s[::-1]第二种：使用列表的reverse方法l = list(s)l.reverse()result = "".join(l)当然下面也行l = list(s)result = "".join(l[::-1])第三种：使用reduceresult = reduce(lambda x,y:y+x,s)

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ermutuxia

用Python的statsmodels库计算时间序列的自相关函数和画图

在时间序列分析课程中会需要用到自相关函数的计算，也就是当前期的值和滞后期的值之间的关系，这个指标的计算在计量软件中会比较容易实现，但是如果想要用python做怎么实现呢。代码如下：#导入库import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport statsmodels.api as sm#准备数据：模拟一个

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白璐123

Python numpy里面那些并交补的方法实现 unique，intersect1d,union1d, in1d, setdiff1d, setxor1d

如标题，下面让我们来具体看看对应的显示情况

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白璐123

python 清洗中的sort和argsort的用法

python清洗中有一组很妙的排序组合：sort和argsort其中最大的区别就是sort直接进行排序，如果不进行标注轴的话，按照最内的轴进行排序这里重点说的是argsort，此数据从小到大进行排序，但是依次返回的却是排完序后对应的数据的索引值，同时很需要注意的就是如果标注轴了应该怎么看argsort(axis=1):沿着1轴的方向进行排序，返回是依次排序后的值对应的在原来列方向的索引。 2.

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读童话的狼

查帮助文档的时候为啥？np.add()就可以，np.__add__就不行呢

没有np.__add__这个用法的查看帮助文档的方法有三种：shift+tab快捷键调出帮助文档 ?加函数名，如：?print help(函数名)，如：help(print)

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读童话的狼

matplotlib.mlab模块里没有normpdf这个属性呢

这时因为matpolot包更新了，移除了normpdf这个方法，可以用scipy.stats中的norm方法代替import matplotlib.mlab as mlabfrom scipy.stats import normmu = 100 # 均值sigma = 15 # 标准差x = mu + sigma * np.random.randn(1000)n, bins, patche

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夏光军

Python标准警告总结

Warning：警告的基类DeprecationWarning：关于被弃用的特征的警告FutureWarning：关于构造将来语义会有改变的警告UserWarning：用户代码生成的警告PendingDeprecationWarning：关于特性将会被废弃的警告RuntimeWarning：可疑的运行时行为(runtime behavior)的警告SyntaxWarning：可疑语法的警告Impo

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读童话的狼

加了避免中文乱码的代码，标题的中文还是乱码

这是因为这个字体电脑里没有，把Simhei改成Microsoft YaHei就可以了

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