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100个详情页设计图单页面优化的重点

100个详情页设计图,单页面优化的重点,百度sem推广具体做什么,企业咨询管理公司经营范围函数 随机抽样 语法#xff1a; n#xff1a;要抽取的行数 frac#xff1a;抽取的比例#xff0c;比如 frac0.5#xff0c;代表抽取总体数据的50% axis#xff1a;示在哪个方向上抽取数据(axis1 表示列/axis0 表示行) 案例#xff1a; 输出结果都为随机抽取。 空…函数 随机抽样 语法 n要抽取的行数 frac抽取的比例比如 frac0.5代表抽取总体数据的50% axis示在哪个方向上抽取数据(axis1 表示列/axis0 表示行) 案例 输出结果都为随机抽取。 空值处理 1 检测空值 isnull()用于检测 DataFrame 或 Series 中的空值返回一个布尔值的 DataFrame 或 Series。 notnull()用于检测 DataFrame 或 Series 中的非空值返回一个布尔值的 DataFrame 或 Series。 2 填充空值 fillna() 方法用于填充 DataFrame 或 Series 中的空值。 3 删除空值 dropna() 方法用于删除 DataFrame 或 Series 中的空值。 读取CSV文件 CSVComma-Separated Values逗号分隔值有时也称为字符分隔值因为分隔字符也可以不是逗号其文件以纯文本形式存储表格数据数字和文本 1、to_csv() to_csv() 方法将 DataFrame 存储为 csv 文件 运行即可将DataFrame对象转化为csv文件。 默认存储在该python文件存储目录中 2、read_csv() read_csv() 表示从 CSV 文件中读取数据并创建 DataFrame 对象。 绘图 Pandas 在数据分析、数据可视化方面有着较为广泛的应用Pandas 对 Matplotlib 绘图软件包的基础上单独封装了一个plot()接口通过调用该接口可以实现常用的绘图操作 Pandas 之所以能够实现了数据可视化主要利用了 Matplotlib 库的 plot() 方法它对 plot() 方法做了简单的封装因此您可以直接调用该接口 只用 pandas 绘制图片可能可以编译但是不会显示图片需要使用 matplotlib 库调用 show() 方法显示图形。 首先调用MatplotlibPandas 饼图
http://www.pierceye.com/news/549700/

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