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如何把一个字符串的内容提取出来，并放到字典中

流程如下： 1、得到字符串s，通过分割提取得到s1（是个列表） s=”name=lyy

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怎们用类写装饰器

下面用常见的写法实现了一个缓存装饰器。def cache(func): data = {} def wrapper(*args, **kwargs): key = f'{func.__name__}-{str(args)}-{str(kwargs)})' if key in data: result = data.get(key) print('cached') else: re

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阿抽哥哥

Pandas的DataFrame删除行和列有哪些操作？

DataFrame数据类型中我们会经常操作删除行与列的操作，而这些操作又有哪些呢？首先使用drop（）方法对行与列进行删除操作，先看drop（）方法的内置参数：这里注意到有axis与inplace两个可选参数，意味着drop（）可以通过axis参数调节删除行或者列，而通过inplace参数调节是否在原数据集上进行删除操作。原数据集长成这样：通过使用drop（）后删除了行与列：

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阿抽哥哥

Pandas中cut（）与qcut（）如何区分？

cut（）根据值本身来选择箱子均匀间隔，即每个箱子的间距都是相同的。可以看到， cut（）自动生成了等距的离散区间，如果自己想定义也是没问题的。 qcut（）根据这些值的频率来选择箱子的均匀间隔，即每个箱子中含有的数的数量是相同的。 qcut（）切分后每组数据量一样。除了可以使用 cut（）进行离散化之外，qcut（）也可以实现离散化。cut（）是根据每个值的大小来进行离散化的

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阿抽哥哥

如何理解lambda表达式呀？

Python的书写简单功能强大是出了名的，在学习Python的lambda表达式注意到，它只是一个表达式不是语句啊。lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。lambda表达式是起到一个函数速写的作用。允许在代码内嵌入一个函数的定义。lambda的语法规则：一个或多个参数以冒号终止输入参数

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阿抽哥哥

如何理解Series对象？

Series是Pandas两大数据结构中（DataFrame，Series）的一种，Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。Series对象本质上是一个NumPy的数组，因此NumPy的数组处理函数可以直接对Series进行处理。但是Series除了可以使用位置作为下标存取元素之外，还可以使用标签下标存取元素，只一点

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PGC123

pandas 读写MySQL数据

一、写入MySQL数据库import numpy as npimport pandas as pdimport pymysqlfrom sqlalchemy import create_engine#连接数据库的参数db_info = { 'user': 'root', 'password': 'emtf', 'h

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PGC123

No module named 'MySQLdb'

python 链接mysql时报错，提示No module named 'MySQLdb'，怎么解决？这是缺少MySQL与python连接驱动导致的，在windows系统上需要安装python 软件包mysqlclient。安装命令：conda install mysqlclient安装完成后就可以正常使用了。

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PGC123

pandas assign函数用法

assign()函数是用来向dataframe中添加新列用的,返回值为一个新的dataframe，用法如下：>>> df = pd.DataFrame({'A': range(1, 11), 'B': np.random.randn(10)})Where the value is a callable, evaluated on `df`:>>> df.assign(ln_A = la

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PGC123

notebook中如何画图？

IPython Notebook 是一款基于浏览器的交互式数据分析工具，可以将描述性文字、代码、图形、 HTML 元素以及更多的媒体形式组合起来，集成到单个可执行的 Notebook 文档中。用 IPython Notebook 进行交互式画图与使用 IPython shell 类似，也需要使用 %matplotlib 命令。你可以将图形直接嵌在 IPython Notebook

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PGC123

在ipython shell中如何画图?

matplotlib 在ipython shell中如何画图？在 IPython shell 中交互式地使用 Matplotlib 画图非常方便, 在 IPython 启动 Matplotlib 模式就可以使用它。为了启用这个模式，你需要在启动 ipython 后使用 %matplotlib 魔法命令：In [1]: %matplotlibUsing matplotlib backe

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PGC123

matplotlib 在脚本中如何画图？

如果你在一个脚本文件中使用 Matplotlib，那么显示图形的时候必须使用 plt.show()。 plt.show() 会启动一个事件循环（eventloop），并找到所有当前可用的图形对象，然后打开一个或多个交互式窗口显示图形。例如，你现在有一个名为drow.py 的文件，代码如下所示：# -------drow.py ------import matplotlib.py

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PGC123

使用assign 函数时报错

使用assign 函数时报错，错误如下：根据报错信息提示，变量“user_info_backup”还没有定义，没有定义的变量直接使用是会报错的，检查一下前面的代码，看看是不是拉下初始化变量的代码了。

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在使用pandas cut函数时报错

在使用pandas cut函数时报错，如下根据错误提示信息这行代码中应该有错误字符，对于初学者最常见的错误是标点中含有中文字符了，仔细检查一下即可。

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python常见报错信息解读

在运行或编写一个程序时常会遇到错误异常，这时python会给你一个错误提示类名，告诉出现了什么样的问题，解决程序上的问题是非常有帮助的。python常见错误类型：AttributeError：属性错误，特性引用和赋值失败时会引发属性错误NameError：试图访问的变量名不存在SyntaxError：语法错误，代码形式错误Exception：所有异常的基类，因为所有python异常类都是

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DataFrame()参数解析

dataframe的参数都是什么含义呢？DataFrame()函数定义：pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)参数解析data:数据为numpy的ndarray数组或者字典或者dataframeindex:data的索引值columns:data的列名称dtype:读入后

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pandas read_csv（）函数应用

pandas read_csv（）函数都有哪些参数？怎么使用pandas是种很便捷的数据处理工具，有很多高级的函数让我们高效的利用python做数据分析相关工作。pandas可以读取多种数据源，常见的一种是csv文件。pandas读取csv文件的函数是read_csv(),名字很好记。read_csv()函数有许多的参数，官网文档中函数定义如下：pd.read_csv(filepath

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PGC123

numpy如何实现快速排序？

快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。numpy 中也实现了快速排序算法，可以对数据进行快速排序。numpy.sort(a, axis=-1, kind='quick

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PGC123

dataframe applymap用法？

DataFrame中的applymap()用法：调用函数对单个数据做相应的运算，返回类型是DataFrame类型。import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),columns=list('abcd'),index=list('ABC'))df df.applymap(lamb

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阿抽哥哥

列表、字典与numpy、pandas数据类型间转换关系为何？

首先介绍下数据类型：列表：list是Python的数据类型字典：dict是Python的数据类型numpy：ndarray是numpy的数据类型pandas：series与dataframe是pandas的数据类型接下来以代码形式做介绍：from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellInteractiveShel

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