文章目录前期准备1.计算salary列的中位数2.绘制薪资水平频率直方图3.绘制薪资水平密度曲线4.删除最后一列categories5.将df的第一列与第二列合并为新的一列6.将education列与salary列合并为新的一列7.计算salary列最大值与最小值之差8.将第一行和最后一行拼接到一个DataFrame中9.将第8行数据添加到末尾10.查看每列的数据类型前期准备本章的十道题与前面的试题相连接，数据集用的同一个数据集一些操作也是基于上一个练习的本次导包多导入了一个绘图的包，在这里我们只是简单的应用，后面会有详细的讲解用法importpandasaspdimportnumpyasnp
文章目录前期准备1.以df的列名创建一个DataFrame2.打印所有换手率为非数字的行3.删除所有换手率为非数字的行4.重置df的行号5.绘制‘还手’密度曲线6.计算后一天和前一天收盘价的差值7.计算后一天与前一天收盘价的变化率8.设置时间索引9.使用时间索引，分别按年份，月份取值10.以5个数据作为数据滑动窗口在这5个数据上取均值（收盘价）本章使用还是金融数据集，不仅回顾的旧的知识点，还拓展了一些新的内容，主要的难点在于重置索引reset_index()，计算一列的差分diff()，时间索引的操作，滑动窗口的使用rolling()前期准备importpandasaspdimportnump
文章目录前期准备1.通过DataFrame保存为EXCEL2.查看数据行列数3.提取popularity列中值大于3小于7的行4.交换两列的位置5.提取popularity列最大的行所在行6.查看最后3行数据7.删除最后一行数据8.添加一行数据9.队数据按照popularity列的值的大小进行排序10.统计grammer列每个字符串的长度前期准备准备后期要使用的数据，使用字典创建DataFrame对象importpandasaspdimportnumpyasnpdata={'grammer':['python','java','go',np.nan,'python','C','C++'],'p
文章目录原创声明前言一、ROS是什么？二、安装步骤总结参考授权须知原创声明本文为HinGwenWoong原创，如果这篇文章对您有帮助，欢迎转载，转载请阅读文末的【授权须知】，感谢您对HinGwenWoong文章的认可！前言现在的机器人越来越火，市场上的需求量越来越高，我们要学习如何更快速的搭建机器人系统，来为我们的开发助一臂之力，下面介绍一种必成功的安装ROS的方式。我是HinGwenWoong，一个有着清晰目标不停奋斗的程序猿，热爱技术，喜欢分享，码字不易，如果帮到您，请帮我在屏幕下方点赞👍，您的点赞可以让技术传播得更远更广，谢谢！一、ROS是什么？ROS是一个适用于机器人的开源的元操作系统
文章目录前期准备1.将createTime列设置为索引2.生成一个和df长度相同的随机数DataFrame3.将上一题生成的DataFrame与df合并4.生成的新的一列new值为salary列减去之前生成的随机数列5.检查数据中是否含有空值6.将salary类型转换成浮点数7.计算salary大于10000的次数8.查看education共有几种学历9.查看每种学历出现的次数10.提取salary与new的和大于60000的最后3行本章的10道题仍然是基于前章的文件，主要学习了有设置索引、合并两个DataFrame对象、更改数据类型，不同列之间的运算，统计一列不同值得个数以及不同值分别出现得
文章目录1.读取本的数据集2.查看数据的前5行3.将salary列的数据转换为最大值和最小值的平均值4.将数据根据学历进行分组计算平均值5.将createTime列转换为月日6.查看所索引，数据类型和内存信息7.查看数值型列的汇总统计8.新增一列根据salary将数据分为三组9.按照salary列队数据降序排序10.取出第33行的数据1.读取本的数据集#读取本地的数据集#数据集可以私信我我发给你们，同样也可以df=pd.read_excel('data1.xlsx')df2.查看数据的前5行使用head()函数查看数据的前几行，可以传入具体的数，默认是5#查看数据的前5行df.head()3.
文章目录1.读取本的数据集2.查看数据的前5行3.将salary列的数据转换为最大值和最小值的平均值4.将数据根据学历进行分组计算平均值5.将createTime列转换为月日6.查看所索引，数据类型和内存信息7.查看数值型列的汇总统计8.新增一列根据salary将数据分为三组9.按照salary列队数据降序排序10.取出第33行的数据1.读取本的数据集#读取本地的数据集#数据集可以私信我我发给你们，同样也可以df=pd.read_excel('data1.xlsx')df2.查看数据的前5行使用head()函数查看数据的前几行，可以传入具体的数，默认是5#查看数据的前5行df.head()3.
