二月初新内容速递丨磁盘清理、图表进阶与AI探索

新春二月,学习正酣!二月上旬更新聚焦磁盘清理、图表进阶、场景深化与AI探索,助你在数据智能的道路上驰骋前行!

一、场景应用精选

酱油的数字化呼吸:当千年技艺遇上数据分析》→探索传统工艺与数据分析结合,领略数字化赋能案例。
【联合图】你的业务“双视角侦察机”使用指南》→学习联合图实战应用,提升业务分析效率。

二、二次开发视频更新

(5-2)扩展包开发知识点——知识库升级以及查询对象》→深入学习扩展包开发,掌握知识库升级与查询对象技术。

三、技术经验分享

Smartbi磁盘空间告急?这篇清理指南让你轻松腾出几十GB!》→学习磁盘空间清理方法,释放存储资源,优化系统性能。

四、AI每日一学

【AI每日一学】讲一下MCP的三个场景及优势与局限性》→每日一学AI知识,快速掌握MCP的核心要点。

五、新年活动进行中

新年第③弹 | 新春祝福驰骋:马上送祝福,立马领麦豆!》→参与新春祝福活动,赢取麦豆奖励,开启新年好运。

六、任务持续上线

【BI知识闯关】Smartbi磁盘空间告急?这篇清理指南让你轻松腾出几十GB!》→通过知识闯关巩固磁盘清理技巧,提升运维能力。
【行业场景】制曲环节合格率诊断实战》→深入制曲生产场景,学习合格率诊断分析方法,助力质量提升。
【图表应用】驾驭“联合图”,成为业务的双视角指挥官》→掌握联合图使用技巧,实现业务数据的多维度洞察。
【AI知识巩固】讲一下MCP的三个场景及优势与局限性》→巩固AI知识,了解MCP的典型场景及其优缺点。


磁盘清理释放空间,联合图表洞察双维,AI探索拓展认知——二月上旬,与数据共赴新春新征程!

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python学习篇-pandas库(二)

数据挖掘 发表于 2019-12-12 21:37
发表于 2019-12-12 21:37:19
本帖最后由 chenshuo 于 2019-12-12 21:41 编辑

Series基本操作
1、修改Series索引
  1. import pandas as pd
  2. s1 = pd.Series([0, 1, 2, 3, 4])
  3. print('原始索引s1:\n',s1)
  4. s1.index = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
  5. print('修改后索引s1:\n',s1)
复制代码
235545df23d46a369f.png
2、Series纵向拼接
  1. s3 = pd .Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5})
  2. print('s3:\n',s3)
  3. s4 = s3.append(s1)
  4. print('s4:\n',s4)
复制代码
425435df23ee0a9224.png

3、Series按指定索引删除元素
  1. print('删除前s4:\n',s4)
  2. s4 = s4.drop('e')  # 删除索引为 e 的值
  3. print('删除后s4:\n',s4)
复制代码
980685df23fb621902.png
4、Series修改指定索引元素
  1. print('修改前s4:\n',s4)
  2. s4['A'] = 18  # 修改索引为 A 的值 = 18
  3. print('修改后s4:\n',s4)
复制代码
506565df2404120f22.png
5、按指定索引查找元素
  1. print('s4:\n',s4)
  2. s4['E']
复制代码
78525df240fba1836.png
6、Series切片操作
  1. print('s4所有数据\n',s4[:])
  2. print('s4前三个数据\n',s4[:3])
  3. print('s4除去后三个数据\n',s4[:-3])
复制代码
898635df2425fcac75.png

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最后回复于:2019-12-12 21:37

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