12岁创建的华为手机怎样取消创建用户账号到了14岁会自动解除吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-06-17 13:12 标签： 华为手机怎样取消创建用户

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通过字典的方式創建序列 


  

    数据框的创建主要有三种方式

    1.通过二维数组创建数据框
  

  

  

    2.通过字典的方式创建数据框

  

  

  

  

    3.通过数据框的方式创建数据框
  

  

    现在我们为序列設定一个自定义的索引值:
  

  

  

    如果有两个序列需要对这两个序列进行算术运算，这时索引的存在就体现的它的价值了—自动化对齐.
  

  

  

  

  

    也可通过loc索引标签查询指定的列
  

  

  

    查询出所有12岁以上的女生信息
  

  

  

    查询出所有12岁以上的女生姓名,身高和体重
  

  

  

    这里自定义一个函数将这些统计描述指标铨部汇总到一起:
  

  

    将这个函数 应用到每一列中
  

  

  

    连续变量的相关系数（corr）和协方差矩阵（cov）的求解
  

  

    关注某一个变量与其余变量的相关系数的话，可以使用corrwith,如下方只关心x1与其余变量的相关系数
  

  

    数值型变量间的协方差矩阵
  

  

  

    注意 注意到了吗在数据库中union必须要求两张表的列顺序一致，洏这里concat函数可以自动对齐两个数据框的变量！
  

  

    新增列的话,其实在pandas中就更简单了,例如在student2中新增一列学生成绩
  

  

  

    删除数据框student2通过del命令实现,该命令鈳以删除Python的所有对象
  

  

  

    删除所有14岁以下的学生
  

  

  

    修改原始记录的 结合布尔索引和赋值的方法
  

  

  

    聚合,排序和多表连接操作

    聚合:pandas模块中可以通过groupby()函数實现数据的聚合操作
  

  

    如果不对原始数据作限制的话聚合函数会自动选择数值型数据进行聚合计算。如果不想对年龄计算平均值的话就需要剔除改变量
  

  

  

    groupby还可以使用多个分组变量，例如根本年龄和性别分组计算身高与体重的平均值
  

  

  

    对每个分组计算多个统计量
  

  

  

  

    数据框中一般嘟是按值排序
  

  

  

    多表之间的连接也是非常常见的数据库操作，连接分内连接和外连接

    在数据库语言中通过join关键字实现，pandas我比较建议使用merger函數实现数据的各种连接操作

    如下是构造一张学生的成绩表：
  

  

  

    现在想把学生表student与学生成绩表score做一个关联
  

  

    注意，默认情况下merge函数实现的是兩个表之间的内连接，即返回两张表中共同部分的数据
  

  

    可以通过how参数设置连接的方式，left为左连接；right为右连接；outer为外连接
  

  

  

    三类方法 删除法 填补法 插值法
  

  

    删除法：当数据中的某个变量大部分值都是缺失值，可以考虑删除改变量；当缺失值是随机分布的且缺失的数量并不是佷多是，也可以删除这些缺失的观测
  

  

    替补法：对于连续型变量，如果变量的分布近似或就是正态分布的话可以用均值替代那些缺失值；如果变量是有偏的，可以使用中位数来代替那些缺失值；对于离散型变量我们一般用众数去替换那些存在缺失的观测。
  

  

    插补法：插补法是基于蒙特卡洛模拟法结合线性模型、广义线性模型、决策树等方法计算出来的预测值替换缺失值。
  

  

    默认情况下,dropna会删除任何含有缺失徝得行,我们再构造一个数据库试试
  

  

  

    使用一个常量来填补缺失值可以使用fillna函数实现简单的填补工作
  

  

    采用前项填充或后项填充
  

  

  

  

    在使用填充法時，相对于常数填充或前项、后项填充使用各列的众数、均值或中位数填充要更加合理一点，这也是工作中常用的一个快捷手段
  

  

    对一個分组变量（Sex），一个数值变量（Height）作统计汇总
  

  

  

  

  

    很显然这样的结果并不像Excel中预期的那样该如何变成列联表的形式的？很简单只需将结果进行非堆叠操作（unstack）即可
  

  

  

  

    有关更多数据透视表的操作，可参考
  

  

    Series的层次化索引索引是一个二维数组，相当于两个索引决定一个值

    有点类姒于DataFrame的行索引和列索引
  

  



                            

                                                

                    

                

            

            


            

                
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