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日期：2022-03-07 17:18:04
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内容简介：在建模过程中，我们常常需要需要对有时间关系的数据进行整理。比如我们想要得到某一时刻过去30分钟的销量（产量，速度，消耗量等），传统方法复杂消耗资源较多，pandas提供的rolling使用简单，速度较快。 函数原型和参数说明 DataFrame.rolling(window, min_...
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日期：2022-03-07 17:18:04
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内容简介：数据文件 66001_.txt 内容格式： date,jz0,jz1,jz2,jz3,jz4,jz52012-12-28,0.9326,0.8835,1.0289,1.0027,1.1067,1.00232012-12-31,0.9435,0.8945,1.0435,1.0031,1.1229,1.00272013-01-04,0.9403,0.8898,1.0385,1.0032,1.1183,1.0030... ... pd_roll_mean1.py...
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日期：2022-03-07 17:18:03
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内容简介：利用python的递归来执行求和、计数、求最大元素的方法简直溜到爆，这里粘贴一下代码： 列表的递归求和： def sum(list): if list==[]: return 0 return list[0]+sum(list[1:]) 测试： print sum([3,4,2,3]) 列表的递归计数： def countElem(list): if list==...
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日期：2022-03-07 17:18:02
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内容简介：问题描述： 一个文件由若干条记录组成，记录的格式为：“num1 num2”，有时候，需要统计文件中num1对应的num2的总值。 处理问题的思路 用传说中的python来处理，很方便。几行代码就可以了。 处理思路： 1：首先定义一个字典，用于存储最终的结果，这是因为字...
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日期：2022-03-07 17:18:01
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内容简介：本文为大家分享了python的concat等多种用法，供大家参考，具体内容如下 1、numpy中的concatenate()函数： a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6]]) np.concatenate((a, b), axis=0)array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) np.concatenate((a, b.T),...
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日期：2022-03-07 17:18:00
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内容简介：安装python3 一、安装需要编译的关联库 yum instal -y zlib zlib-devel (根据自己系统的情况，安装需要的关联库，同样用yum安装即可) 二、下载python3的安装包 cd /tmp #建议切换到临时文件夹wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.3/Python-3.6.3.tgz...
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日期：2022-03-07 17:17:59
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内容简介：首先新建一个dataframe： In[8]: df = pd.DataFrame({'name':list('ABCDA'),'house':[1,1,2,3,3],'date':['2010-01-01','2010-06-09','2011-12-03','2011-04-05','2012-03-23']})In[9]: dfOut[9]: date house name0 2010-01-01 1 A1 2010-06-09 1 B2 2011-12...
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日期：2022-03-07 17:17:58
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内容简介：如下所示： a=random.randint(1,6,(5,3)) aarray([[5, 3, 1], [5, 5, 1], [5, 1, 3], [1, 4, 3], [5, 1, 2]]) b=a.tolist() b#选取b列表的前2列[[5, 3, 1], [5, 5, 1], [5, 1, 3], [1, 4, 3], [5, 1, 2]] c=mat(b) cmatrix([[5, 3, 1], [5, 5, 1], [5, 1, 3]...
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日期：2022-03-07 17:17:57
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内容简介：本文介绍了手把手教你如何安装Pycharm，分享给大家，具体如下： 1、首先去Pycharm官网，或者直接输入网址：http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows，下载PyCharm安装包，根据自己电脑的操作系统进行选择，对于windows系统选择下图的框...
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日期：2022-03-07 17:17:56
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内容简介：使用group()方法 b = 'hello good fine' re.search(r'^hello\s(.*)\sfine',b).group() group() 会返回匹配此正则表达式的字符串 group(1) 会返回正则表达式中第一个括号内的内容， 以此类推，group(2) 第二个括号 re.search(r'^hello\s(.*)\sfine',b).group(...
17830004266(重庆移动)
