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杭州上城区庆春路小学六年级语数英课外学习班哪家口碑好/哪里有比较好的
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刘老师&Python教学部
毕业于清华大学，清华大学校友会深度学习俱乐部部长，清华ACM战队成员；曾荣获微软编程之美大赛一等奖，精通Python,C/C ,在机器学习，深度学习，算法与数据结构上拥有极高的造诣。就职Google期间，参与Google搜索引擎开发、Google tensorflow与AlphaGo的开发，对于数据挖掘，分布式多线程爬虫，高并发大数据有丰富的实战经验。教学特点：注重思维培养，授课富有激情，擅长理论结合实际、提高学生项目开发实战的能力。
刘老师&Python教学部
7年从业经验，高级全栈工程师，清华大学联合实验室成员，原掌上联教技术负责人，精通c/c /javaScript/php/python，有超过三十个成熟项目经验，对于数据安全，数据分析有丰富的开发经验，并且拥有丰富的教学经验，授课风格幽默诙谐，通俗易懂，被学生授予“大飞哥”称号。
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毕业于北京大学，北京大学开源软件协会成员，精通Python、R语言，在大数据算法、统计学习等领域造诣颇深。有丰富的Python网络爬虫、web编程、Python数据挖掘、深度学习、金融数据分析等项目经验。授课风格：条理清晰、逻辑严密，又风趣幽默、寓教于乐，经过简单而有趣的案例诱导学生理解复杂的开发问题。
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学Python&常见问题
Python是什么？
Python是一门面向对象的编程语言，它相对于其他语言，更加易学、易读，非常适合**开发。
为什么要选择学习Python而不是其他开发语言？
Python 具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底。 作为一种通用语言，Python几乎可以用在任何领域和场合，角色几乎是无限的。 下面这些公司都在使用Python完成各种各样的任务，国内：豆瓣、搜狐、金山、腾讯、盛大、网易、百度、阿里、淘宝、热酷、土豆、新浪、果壳…； 国外：谷歌、NASA、YouTube、Facebook、工业光魔、红帽… Python、云计算……软件质量控制、提升开发效率、可移植性、组件集成、丰富库支持等各个方面均处于先进地位。同样学习编程语言，当然要选择学习业内目前先进、热门、将来应用广泛、有前途和前景的编程语言。甚至有人预言， Python会成为继C
和Java之后的第三个主流编程语言。
学Python难吗？零基础，能学会Python吗？
不难，比起C语言、C#、C
和JAVA这些编程语言相对容易很多。Python非常适合用来入门。学习编程是没有学历和基础限制的，所谓的限制通常来自于用人单位。但是，不管是名企还是创业公司，他们需要的是你处理问题、解决问题的能力。除了学历你还有很多种方式证明你自己的能力，技术博客、在线作品展示等等。为了对你负责，联系我们的咨询老师做一下逻辑能力测试。跟着老师学习，我们**让你学会Python，并且打下一个坚实的基础。
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最新教育资讯pandas是什么？
。。。。很显然pandas没有这个家伙那么可爱。。。。
我们来看看pandas的官网是怎么来定义自己的：
pandas is an open source, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language.
很显然，pandas是python的一个非常强大的数据分析库！
让我们来学习一下它吧！
1.pandas序列
import numpy as np
import pandas as pd
s_data = pd.Series([1,3,5,7,np.NaN,9,11])#pandas中生产序列的函数，类似于我们平时说的数组
print s_data
2.pandas数据结构DataFrame
import numpy as np
import pandas as pd
#以为基点向后生产时间点
dates = pd.date_range('',periods=6)
#DataFrame生成函数，行索引为时间点，列索引为ABCD
data = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))
print data
print data.shape
print data.values
3.DataFrame的一些操作(1)
import numpy as np
import pandas as pd
#设计一个字典
d_data = {'A':1,'B':pd.Timestamp(''),'C':range(4),'D':np.arange(4)}
print d_data
#使用字典生成一个DataFrame
df_data = pd.DataFrame(d_data)
print df_data
#DataFrame中每一列的类型
print df_data.dtypes
print df_data.A
print df_data.B
#B列的类型
print type(df_data.B)
4.DataFrame的一些操作(2)
import numpy as np
import pandas as pd
dates = pd.date_range('',periods=6)
data = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))
print data
#输出DataFrame头部数据，默认为前5行
print data.head()
#输出输出DataFrame第一行数据
print data.head(1)
#输出DataFrame尾部数据，默认为后5行
print data.tail()
#输出输出DataFrame最后一行数据
print data.tail(1)
#输出行索引
print data.index
#输出列索引
print data.columns
#输出DataFrame数据值
print data.values
#输出DataFrame详细信息
print data.describe()
5.DataFrame的一些操作(3)
import numpy as np
import pandas as pd
dates = pd.date_range('',periods=6)
data = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))
print data
print data.T
#输出维度信息
print data.shape
#转置后的维度信息
print data.T.shape
#将列索引排序
print data.sort_index(axis = 1)
#将列索引排序，降序排列
print data.sort_index(axis = 1,ascending=False)
#将行索引排序，降序排列
print data.sort_index(axis = 0,ascending=False)
#按照A列的值进行升序排列
print data.sort_values(by='A')
6.DataFrame的一些操作(4)
import numpy as np
import pandas as pd
dates = pd.date_range('',periods=6)
data = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))
print data
print data.A
print data['A']
#输出3,4行
print data[2:4]
#输出3，4行
print data['':'']
#输出3,4行
print data.loc['':'']
#输出3,4行
print data.iloc[2:4]
输出B,C两列
print data.loc[:,['B','C']]
7.DataFrame的一些操作(5)
import numpy as np
import pandas as pd
dates = pd.date_range('',periods=6)
data = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))
print data
#输出A列中大于0的行
print data[data.A & 0]
#输出大于0的数据，小于等于0的用NaN补位
print data[data & 0]
data2 = data.copy()
print data2
tag = ['a'] * 2 + ['b'] * 2 + ['c'] * 2
#在data2中增加TAG列用tag赋值
data2['TAG'] = tag
print data2
#打印TAG列中为a,c的行
print data2[data2.TAG.isin(['a','c'])]
8.DataFrame的一些操作(6)
import numpy as np
import pandas as pd
dates = pd.date_range('',periods=6)
data = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))
print data
#将第一行第一列元素赋值为100
data.iat[0,0] = 100
print data
#将A列元素用range(6)赋值
data.A = range(6)
print data
#将B列元素赋值为200
data.B = 200
print data
#将3,4列元素赋值为1000
data.iloc[:,2:5] = 1000
print data
9.DataFrame的一些操作(7)
import numpy as np
import pandas as pd
dates = pd.date_range('',periods = 6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4) , index = dates , columns = list('ABCD'))
#重定义索引，并添加E列
dfl = df.reindex(index = dates[0:4],columns = list(df.columns)+['E'])
#将E列中的2,3行赋值为2
dfl.loc[dates[1:3],'E'] = 2
#去掉存在NaN元素的行
print dfl.dropna()
#将NaN元素赋值为5
print dfl.fillna(5)
#判断每个元素是否为NaN
print pd.isnull(dfl)
#求列平均值
print dfl.mean()
#对每列进行累加
print dfl.cumsum()
10.DataFrame的一些操作(8)
import numpy as np
import pandas as pd
dates = pd.date_range('',periods = 6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4) , index = dates , columns = list('ABCD'))
dfl = df.reindex(index = dates[0:4],columns = list(df.columns)+['E'])
#针对行求平均值
print dfl.mean(axis=1)
#生成序列并向右平移两位
s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8],index = dates).shift(2)
#df与s做减法运算
print df.sub(s,axis = 'index')
#每列进行累加运算
print df.apply(np.cumsum)
#每列的最大值减去最小值
print df.apply(lambda x: x.max() - x.min())
11.DataFrame的一些操作(9)
import numpy as np
import pandas as pd
dates = pd.date_range('',periods = 6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4) , index = dates , columns = list('ABCD'))
#定义一个函数
def _sum(x):
print(type(x))
return x.sum()
#apply函数可以接受一个函数作为参数
print df.apply(_sum)
s = pd.Series(np.random.randint(10,20,size = 15))
#统计序列中每个元素出现的次数
print s.value_counts()
#返回出现次数最多的元素
print s.mode()
12.DataFrame的一些操作(10)
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4) , columns = list('ABCD'))
dfl = pd.concat([df.iloc[:3],df.iloc[3:7],df.iloc[7:]])
#判断两个DataFrame中元素是否相等
print df == dfl
13.DataFrame的一些操作(11)
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4) , columns = list('ABCD'))
left = pd.DataFrame({'key':['foo','foo'],'lval':[1,2]})
right = pd.DataFrame({'key':['foo','foo'],'rval':[4,5]})
print left
print right
#通过key来合并数据
print pd.merge(left,right,on='key')
s = pd.Series(np.random.randint(1,5,size = 4),index = list('ABCD'))
#通过序列添加一行
print df.append(s,ignore_index = True)
14.DataFrame的一些操作(12)
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['foo','bar','foo','bar',
'foo','bar','foo','bar'],
'B': ['one','one','two','three',
'two','two','one','three'],
'C': np.random.randn(8),
'D': np.random.randn(8)})
#根据A列的索引求和
print df.groupby('A').sum()
#先根据A列的索引，在根据B列的索引求和
print df.groupby(['A','B']).sum()
#先根据B列的索引，在根据A列的索引求和
print df.groupby(['B','A']).sum()
15.DataFrame的一些操作(13)
import pandas as pd
import numpy as np
#zip函数可以打包成一个个tuple
tuples = list(zip(*[['bar', 'bar', 'baz', 'baz',
'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
['one', 'two', 'one', 'two',
'one', 'two', 'one', 'two']]))
print tuples
#生成一个多层索引
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
print index
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=index, columns=['A', 'B'])
#将列索引变成行索引
print df.stack()
16.DataFrame的一些操作(14)
import pandas as pd
import numpy as np
tuples = list(zip(*[['bar', 'bar', 'baz', 'baz',
'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
['one', 'two', 'one', 'two',
'one', 'two', 'one', 'two']]))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=index, columns=['A', 'B'])
stacked = df.stack()
print stacked
#将行索引转换为列索引
print stacked.unstack()
print stacked.unstack().unstack()
17.DataFrame的一些操作(15)
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A' : ['one', 'one', 'two', 'three'] * 3,
'B' : ['A', 'B', 'C'] * 4,
'C' : ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'] * 2,
'D' : np.random.randn(12),
'E' : np.random.randn(12)})
#根据A，B索引为行，C的索引为列处理D的值
print pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'])
#感觉A列等于one为索引，根据C列组合的平均值
print df[df.A=='one'].groupby('C').mean()
18.时间序列(1)
import pandas as pd
import numpy as np
#创建一个以为基准的以秒为单位的向前推进600个的时间序列
rng = pd.date_range('', periods=600, freq='s')
#以时间序列为索引的序列
print pd.Series(np.random.randint(0, 500, len(rng)), index=rng)
19.时间序列(2)
import pandas as pd
import numpy as np
rng = pd.date_range('', periods=600, freq='s')
ts = pd.Series(np.random.randint(0, 500, len(rng)), index=rng)
#重采样，以2分钟为单位进行加和采样
print ts.resample('2Min', how='sum')
#列出2011年1季度到2017年1季度
rng1 = pd.period_range('2011Q1','2017Q1',freq='Q')
print rng1
#转换成时间戳形式
print rng1.to_timestamp()
#时间加减法
print pd.Timestamp('') - pd.Timestamp('')
print pd.Timestamp('') + pd.Timedelta(days=12)
20.数据类别
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({&id&:[1,2,3,4,5,6], &raw_grade&:['a', 'b', 'b', 'a', 'a', 'e']})
#添加类别数据，以raw_grade的值为类别基础
df[&grade&] = df[&raw_grade&].astype(&category&)
print df[&grade&].cat.categories
df[&grade&].cat.categories = [&very good&, &good&, &very bad&]
#根据grade的值排序
print df.sort_values(by='grade', ascending=True)
#根据grade排序显示数量
print df.groupby(&grade&).size()
21.数据可视化
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('', periods=1000))
ts = ts.cumsum()
plt.show()
22.数据读写
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=list('ABCD'))
#数据保存，相对路径
df.to_csv('data.csv')
print pd.read_csv('data.csv', index_col=0)
数据被保存到这个文件中：
是不是感觉很强大！
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