概念： Node是Kubernetes中的工作节点，最开始被称为minion。一个Node可以是VM或物理机。每个Node（节点）具有运行pod的一些必要服务，并由Master组件进行管理，Node节点上的服务包括Docker、kubelet和kube-pro…

在接触节点这个概念之前，我们先来看看下面这张动态图，更方便我们理解一些概念和交互过程。 （相信大家的英文基础哈） 概念 如上图所示，这里面其实涉及到了三个概念（功能），分别是节点…

import pandas as pd 1、准备数据 假设有 5 个人，分别参加了 4 门课程，获得了对应的分数 同时这个 5 个人分别负责的项目个数 在 ‘Project_num’ 列中显示 data {‘name’ : pd.Series([‘Alice’, ‘Bob’, ‘Cathy’, ‘Dany’, ‘Ella’, ‘For…

背景 有两个字段，想要将其合并成为一个新的字段。比如当标签分散在不同字段时候，想要将各个标签融合一起。 实现 def test():import pdbimport pandas as pddf pd.DataFrame({year: [2019, 2020], quarter: [q1, q2]})df[year_quarter] df[year] &…

在实际工作中，常涉及到利用Pandas操作Mysql数据库进行数据读取与数据存储，借此通过本篇文章，加深对该知识点的理解与应用，便于日后的学习复盘 1.数据存储 将DataFrame中的数据保存到数据库的对应表中 涉及的知识点 1.需要导入安…

一、官网参数 pandas官网参数网址：pandas.read_excel — pandas 1.5.2 documentation 如下所示： 二、常用参数详解 1、io 一般指读取文件的路径。【必须指定】 import pandas as pddf pd.read_excel(r"C:\Users\wwb\Desktop\data3.xlsx")p…

前言 记录每次pandas库的重要更新，记录每次版本的变化内容.尽可能的记录函数的删改。 每次从别人的项目中汲取经验时,难免会遇到不顺利的地方。为方便自己查阅，记录遇到的问题. 目录 Pandas库历史版本的主要更新和函数变化的示例 Pandas库历史版本的主要…

现在本地创建一个excel表，以及两个sheet，具体数据如下： sheet1： sheet2: 读取excel文件 pandas.read_excel(io, sheet_name0, header0, namesNone, index_colNone, usecolsNone) io：excel文件路径。 sheet_name&…

求总分/行求和 # 方法一 df[总分] df.iloc[:,2:].sum(axis1)# 方法二，需将文本的列指定为索引 df df.set_index(姓名) df[总分] df.apply(lambda x:x.sum(),axis1) 列求和 1、指定列求和 df.loc[合计] df.loc[:,[语文,数学,英语]].apply(lambda x:x.sum()) 2…

一、代码内容 import csv csv_reader = csv.reader(open("data.csv")) for row in csv_reader:print(row) print(row[2]) 二、错误提示 ModuleNotFoundError: No module named pandas 三、安装pandas 然后我安装pandas，因为我的python的版本是python --version…

pandas修改数据可以通过以下几种方式： 1、通过切片定位到数据位置，然后直接赋值 2、mask/where 两个函数 3、replace函数 4、apply函数 以下图df为例： 1、切片方式 切片方式用于通过下标/标签直接定位到指定位置，然后修改数…

文章来源于 公众号 Python数据科学的文章pandas 筛选数据的 8 个骚操作，是个很不错的系列，感兴趣的同学可以移步去学习。 数据分析最常用到的就是查询筛选，按各种条件、各种维度以及组合挑出我们想要的数据，以方便我们分析挖掘&am…

替换Pandas DataFram中的 NaN 值 问题 NaN 代表 Not A Number，是表示数据中缺失值的常用方法之一。它是一个特殊的浮点值，不能转换为 float 以外的任何其他类型。NaN 值是数据分析中的主要问题之一。为了得到理想的结果，对 NaN 进行处理是非…

Pandas 库是一个免费、开源的第三方 Python 库，是 Python 数据分析必不可少的工具之一，它为 Python 数据分析提供了高性能，且易于使用的数据结构，即 Series 和 DataFrame。Pandas 自诞生后被应用于众多的领域，比如金融…

文章目录 1 概述1.1 pandas 和 openpyxl 区别1.2 Series 和 DataFrame 2 常用操作2.1 创建 Excel：to_excel()2.2 读取 Excel：read_excel()2.2.1 header：标题的行索引2.2.2 index_col：索引列2.2.3 dtype：数据类型2.2.4 …

方法一：cmd命令行执行pip install pandas 1.WindowsR，输入cmd打开命令行窗口，输入pip install pandas。 如下图所示 2.若出现下图所示的告警，说明版本有冲突。 按照提示输入pip install --upgrade pip，对pip进行升级…

Pandas，Python数据科学的心脏，是探索和分析数据世界的强大工具。想象一下，用几行代码就能洞察庞大数据集的秘密，无论是金融市场趋势还是社交媒体动态。 通过Pandas，你可以轻松地整理、清洗、转换数据，将杂…

导入和处理数据是数据分析的重要一环。Pandas是一个强大且流行的Python库，用于数据处理和分析。在本篇博客中，我们将介绍如何使用Pandas库导入Excel表格，以及一些常用并且实用的操作技巧。 一：安装Pandas库 首先，确保…

5.1Pandas介绍 学习目标 目标 了解什么是pandas了解Numpy与Pandas的不同知道使用pandas的优势 1 Pandas介绍 2008年WesMcKinney开发出的库专门用于数据挖掘的开源python库以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势基于matplotlib，能够简便…

pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。简单地说，你可以把 Pan…