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Python中axis=0與axis=1指的方向有什么不同詳解_python_腳本之家

根據(jù)官方的說法,1表示橫軸,方向從左到右;0表示縱軸,方向從上到下。當(dāng)axis=1時(shí),數(shù)組的變化是橫向的,體現(xiàn)出列的增加或者減少。反之,當(dāng)axis=0時(shí),數(shù)組的變化是縱向的,體現(xiàn)出行的增加或減少。 下圖為dataframe中axis為0和1時(shí)的圖示: 實(shí)例: 1 2 3 df=pd.DataFrame([[1,1,1,1], [2,2,2,2], [3,3,3,3]
www.dbjr.com.cn/python/313196a...htm 2025-5-31

python之np.argmax()及對(duì)axis=0或者1的理解_python_腳本之家

[3, 7, 9, 1]]) print(np.argmax(a, axis=0)) 為了描述方便,a就表示這個(gè)二維數(shù)組。np.argmax(a, axis=0)的含義是a[0][j],a[1][j],a[2]j中最大值的索引。從a[0][j]開始,最大值索引最初為(0,0,0,0),拿a[0][j]和a[1][j]作比較,9大于1,6大于5,8大于2,所以最大值索引由(...
www.dbjr.com.cn/article/2139...htm 2025-6-7

pandas數(shù)據(jù)分組和聚合操作方法_python_腳本之家

DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上進(jìn)行分組。然后,將一個(gè)函數(shù)應(yīng)用到各個(gè)分組并產(chǎn)生新值。最后,所有這些函數(shù)的執(zhí)行結(jié)果會(huì)被合并到最終的結(jié)果對(duì)象中去。 GroupBy的size方法可以返回一個(gè)含有分組大小的Series。 對(duì)分組進(jìn)行迭代 1 2 3 for (k1,k2), group in df.groupby(['key1','key2']): print ...
www.dbjr.com.cn/article/1381...htm 2025-5-26

Python基礎(chǔ)之pandas數(shù)據(jù)合并_python_腳本之家

當(dāng)axis = 1的時(shí)候,concat就是行對(duì)齊,然后將不同列名稱的兩張表合并,是以索引號(hào)進(jìn)行連接的 1 result=pd.concat([df1, df4], axis=1) 3.1 join 加上join參數(shù)的屬性,如果為'inner'得到的是兩表的交集,如果是outer,得到的是兩表的并集。 1 result=pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner') 3.2...
www.dbjr.com.cn/article/2108...htm 2025-5-28

Python數(shù)據(jù)分析中Groupby用法之通過字典或Series進(jìn)行分組的實(shí)例_python...

by_column=people.groupby(mapping,axis=1)#列方向上進(jìn)行分組 這里不知道python底層是怎么運(yùn)行的,最好把運(yùn)行的結(jié)果打印出來看一下 1 2 for i in by_column: print (i) 遍歷的結(jié)果: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ('blue', c d Joe 0.218189 -0.228336 ...
www.dbjr.com.cn/article/1300...htm 2025-5-18

pandas如何處理缺失值_python_腳本之家

0 1 NaN 2.0 1 9 NaN NaN 2 3 4.0 NaN 3 5 6.0 7.0 ''' #使用dropna方法刪除含有缺失值的行,默認(rèn)是行 print(data.dropna()) ''' 0 1 2 3 5 6.0 7.0 ''' #刪除含有缺失值的列 print(data.dropna(axis=1)) ''' 0 0 1 1 9
www.dbjr.com.cn/article/1666...htm 2025-5-24

如何用python刪除csv文件中的某幾列或行_python_腳本之家

1 2 3 importpandas as pd df=pd.read_csv("comments.csv") df.head(2) 用drop函數(shù)進(jìn)行文件中數(shù)據(jù)的刪除行或者刪除列操作。 2. 刪除列操作 方法一:假設(shè)我們要?jiǎng)h除的列的名稱為 ‘觀眾ID’,‘評(píng)分’ : 1 df=df.drop(['觀眾ID','評(píng)分'],axis=1) ...
www.dbjr.com.cn/python/291173c...htm 2025-5-21

如何對(duì)numpy 矩陣進(jìn)行通道間求均值_python_腳本之家

1、np.mean(x,axis=()) 2、先reshape,再求均值(np.mean()) 可是求出來的不一樣,但是最后的三種均值的sum是相同的。 以后統(tǒng)一用一種方法,出bug在試一下另一種方法是否可行。 僅為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
www.dbjr.com.cn/article/2473...htm 2025-5-25

Python 八個(gè)數(shù)據(jù)清洗實(shí)例代碼詳解_python_腳本之家

df.drop(col_names_list, axis=1, inplace=True) returndf 有時(shí),并不是所有列的數(shù)據(jù)都對(duì)我們的數(shù)據(jù)分析工作有用。因此,「df.drop」可以方便地刪掉你選定的列。 2. 轉(zhuǎn)換 Dtypes 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 defchange_dtypes(col_int, col_float, df): ...
www.dbjr.com.cn/article/2352...htm 2025-5-26

numpy拼接矩陣的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家

1、文檔 使用numpy的 concatenate 拼接矩陣,文檔里面這樣解釋: 1 numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None, dtype=None, casting="same_kind") (a1, a2, ...):連接的數(shù)組必須有一樣的維度; axis:拼接的方向; out:預(yù)設(shè)輸出矩陣的大小 ...
www.dbjr.com.cn/article/2589...htm 2025-5-20