一、简单介绍我们上一篇介绍了索引基本操作，通过db.collection.createIndex(keys, options)语法创建索引，我们继续介绍地理空间索引、索引的限制，使我们在MongoDB时能提高查询效率。 索引的语法：  
# Series 数据结构
# Series 是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）,轴标签统称为索引
import numpy as np
import pandas as pd
# 导入numpy、pandas模块
s = pd.Series(np.random.rand(5))
print(s)
print(type(s))
# 查看数
Excel| 05 match+index函数1、match
match函数用于在指定区域内按指定方式查询与指定内容所匹配的单元格位置；
match函数语法：MATCH(要查找的值,要查找的范围, 1或-1或0)
参数说明：
①1 查找
小于等于 要查找的值的最大值，要查找的范围中的值必须按升序排列。
②0 精确匹配
等于 要查找的值。
③-1 查找
在条码打印软件中，通过导入Excel表格到数据库的方式可以批量打印标签。但是，如果Excel表格中的数据并不需要每条都打印出来，只是根据实际要求筛选打印部分数据，这种情况需要怎么做呢？今天就以珠宝标签的制作为例给大家介绍一下筛选打印Excel表格中的数据的具体方法。在条码打印软件中新建好标签文件后，导入数据库。点击上方的数据库设置，选择添加Excel数据源，在数据源管理界面，选择添加Excel文件
Excel自带查询并返回满足条件的值的函数，即大名鼎鼎，人见人爱，我们经常使用的vlookup，它可以搜索满足条件的元素，并返回指定列的值。比如有两个内容有差异的Excel表，都有一列是工单号，其中一个表有工单对应的数量，另一个没有此信息，我们想将工单数量也添加到另一个表，就可以使用vlookup函数，很快可以搞定。现实工作中，我们不只是面临单个条件的查询，往往面临2个或以上条件的查
整体框架 目录整体框架一、字符串离散化——one-hot特征工程二、合并通过join按照index进行合并通过merge按照列进行合并1、内连接2、外连接，取并集3、以左边的数组为标准4、以右边的数组为标准三、分组聚合四、关于索引1、行索引通过index查看，也可以通过index直接更改索引值2、reindex重新定义行索引3、以列为索引set_index4、unique对索引值去重&n
____tz_zs笔记pandas（Python Data Analysis Library） 是基于 NumPy 的一个强大的分析结构化数据的工具集，用于数据挖掘，数据分析等任务。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。 一、pandas.Seriespandas.Series
Series的定义与创建Series类型由一组数据及与之相关的数据索引组成，Pandas特别强调数据和索引之间的关系，Series类型索引与数据之间一一对应。a = pd.Series([9,8,7,6])a0 9
1 8
2 7
3 6
dtype: int64输出结果中，左边一列为输出索引，右边一列为值，由于Pandas是基于Numpy实现的扩展的数据分析库，其中所有数
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2023-10-27 09:23:32
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reindex：重新索引pandas对象有一个重要的方法reindex，作用：创建一个适应新索引的新对象以Series为例 1 >>> series_obj = Series([4.5,1.3,5,-5.5],index=('a','b','c','d'))
2 >>> series_obj
3 a 4.5
4 b 1.3
5 c
对数据集进行分类，并在每一组上应用一个聚合函数或转换函数。在载入，合并，准备数据集后需要计算分组统计或者数据透视表用于报告或可视化的目的。pandas提供了一个灵活的groupby接口，允许你以一种自然的方式对数据集进行切片，切块和总结。1.1 GroupBy 机制数据包含在pandas对象中，可以是series or dataframe 或其他数据结构，之后根据你提供的一个或多个键分离到各个组中
Pandas 系列之Series类型数据本文开始正式写Pandas的系列文章，就从：如何在Pandas中创建数据开始。Pandas中创建的数据包含两种类型：Series类型DataFrame类型内容导图Series类型Series 是一维数组结构，它仅由index（索引）和value（值）构成的。Series的索引具有唯一性，索引既可以是数字，也可以是字符，系统会自动将它们转成一个object类型
文章目录pandas的应用创建Series对象索引花式索引布尔索引Series对象的常用属性describe()方法：value_count()方法unique() 方法数据处理的方法。isnull()和notnull()dropna()和fillna()分别用来删除空值和填充空值mask()和where()duplicated()和drop_duplicates()apply()和map()排
# Python条件赋值Series的学习指南
在数据分析和处理的过程中，条件赋值是一项非常普遍且重要的技能。Python提供了强大的数据处理库Pandas，它允许开发者轻松地进行条件赋值操作。本文将帮助你理解如何在Pandas的Series中实现条件赋值。
## 整体流程
在进行条件赋值之前，我们需要明确整体流程。下面的表格展示了实现条件赋值的主要步骤。
| 步骤 | 描述
2.4 Series 操作Pandas 主要提供的数据结构为：Series：一维数组，与 Numpy 中的一维数组 (array) 类似，二者与 Python 基本的数据结构列表 (List) 也很相近，其区别是：List 和 Series 中的元素可以是不同的数据类型，而 Array 中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。Time - Series：以时间为索引的
一、写在前面 随着开发、测试任务进入尾声，大家都在整理一些项目发布前的一些准备工作，其中一个重要的工作就是为之前写的一些sql语句建立索引，这高并发、高访问量的环境下是非常有必要的，建立一个好的索引能够极大地提高sql语句的查询效率，那么问题来了，到底什么是索引，怎样才能建立一个好的索引呢？本文以mysql Innodb存储引擎为例，结合实际的
Series简介Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种Numpy数据类型）以及与之相关的数据标签（索引）组成。Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。没有为数据指定索引时，为自动创建一个0到N-1的整数型索引。可以通过Series的values和index属性获取其数组表现形式和索引对象。Series的创建obj = pd.Series([9, 3, 98, 23
### Python Series 删除索引
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助你学习如何在Python中删除Series的索引。下面是一份关于如何实现这个任务的详细说明。
#### 流程图
```mermaid
graph TD
A(开始) --> B(导入必要的库)
B --> C(创建一个Series对象)
C --> D(打印原始Series)
D --> E(删除索引)
E
原创
2023-10-08 08:22:36
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# Python Series 获取索引
在Python中，Series是pandas库中的一种数据结构，它是一种一维的、带有标签的数组。Series可以看作是一个由索引和对应的值组成的键值对集合，类似于字典。通过索引，我们可以在Series中获取对应的值，对数据进行访问和操作。
本文将介绍如何使用Python的pandas库中的Series类来获取索引，并提供一些示例代码来帮助你更好地理解。
原创
2023-09-18 18:06:04
185阅读
pandas基础，与数据清洗相关操作pandas基础Pandas基本介绍Series创建Series对象索引和切片Series对象的属性Series对象的方法*补充：数据归一化处理(重要)在Series对象上出图 pandas基础导入常用库与基础设置import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
p
在工作中有时候会遇到Excel按条件提取数据。Excel表格中，一列数据是一正一负显示的，有什么快速的方法可以将一正一负之外的数据提取出来放在另外一列。关于这个问题，需要用到IF、COUNTIF函数、排序三个知识点。如下图A列数据，在B列用公式+排序，将A列一正一负之外的数据提取出来。 第1步： B2单元格输入公式：
=IF(COUNTIF(A:A,-A2)=0,A2,"
