import pandas as pd
import numpy as np
'pandas包括一維陣列series和二維陣列dataframe'
deftran_data()
:'''列表，字典和陣列轉化'''
ss = pd.series(
['hello'
,990
,'你好'])
print
(ss)
#可以使用pd.dataframe()語句將列表，字典等轉化為二維
alist3 =[[
'王五'
,'2',70
],['趙六'
,'13',87
],['王麻子'
,'6',65
]]#列表 dic =
#字典 nny = np.arange(12)
.reshape(3,
4)#陣列 p1 = pd.dataframe(alist3)
p2 = pd.dataframe(alist3, columns=
['name'
,'class'
,'grade'
], index=
['a'
,'b'
,'c'])
#製作乙個類似於excel的**，columns可理解為表頭，index可理解為索引
p3 = pd.dataframe(dic, index=
['a'
,'b'
,'c'])
p4 = pd.dataframe(nny)
defdeal_pd()
:'''dataframe的建立、寫入'''
#通過列表建立dataframe
ss4 = pd.dataframe(
) name =
['王五'
,'趙六'
,'王麻子'
] score =[45
,89,76
] ss4[
'name'
]= name
ss4[
'score'
]= score
print
(ss4)
#讀取excel和csv檔案：pd.read_excel(data.xlsx),pd.read_csv('data.csv'),這裡不做演示了
data = pd.read_excel(
'/users/chenzhenyu/desktop/text.xlsx'
)def
deal_pd()
:'''資料的讀取與編輯'''
data = pd.dataframe([[
1,2,
3],[
5,8,
9],[
12,45,
7]],columns=
['c1'
,'c2'
,'c3'
],index=
['r1'
,'r2'
,'r3'])
#print(data['c2']) #按列讀取
#print(data[['c2']]) #按列讀取
#print(data[2:3]) #按行讀取
data2 = pd.dataframe([[
10,92,
31],[
55,78,
9],[
12,45,
7]],columns=
['c1'
,'c2'
,'c3'
],index=
['a'
,'b'
,'c'])
print
(data2)
a = data2.drop(columns=
'c1'
)#刪除列
b = data2.drop(columns=
['c2'
,'c1'])
#刪除列
print
(a)print
(b) c = data2.drop(index=
'a')
#刪除行
d = data2.drop(index=
['b'
,'c'])
#刪除行
print
(d)def
and_d()
:'''資料表的拼接'''
df1 = pd.dataframe(
) df2 = pd.dataframe(
) df3 = pd.concat(
[df1,df2]
,axis=0)
#axis=0表示按行拼接，1表示按列拼接
df4= pd.concat(
[df1, df2]
, axis=1)
true
)print
(df5)
一文了解Flink State Backends
當我們使用flink進行流式計算時，通常會產生各種形式的中間結果，我們稱之為state。有狀態產生，就必然涉及到狀態的儲存，那麼flink中定義了哪些形式的狀態儲存呢，下面一一給大家介紹一下。顧名思義，memorystatebackend狀態後端是將狀態資料以object的形式存放於j a heap...
一文了解Perl語言
perl，一種功能豐富的計算機程式語言，執行在超過100種計算機平台上，適用廣泛，從大型機到便攜裝置，從快速原型建立到大規模可擴充套件開發。1 perl最初的設計者為拉里 沃爾 larry wall 於1987年12月18日發表。現在的版本為perl 6，於2015年12月25日更新。perl借取了...
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