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动态更新维护的Python语言教程。
Pandas排序
Pandas有两种排序方式,它们分别是 - 按标签 按实际值 下面来看看一个输出的例子。 …

Pandas字符串和文本数据
在本章中,我们将使用基本系列/索引来讨论字符串操作。在随后的章节中,将学习如何将这些字符串函数应用于数…

Pandas选项和自定义
Pandas提供API来自定义其行为的某些方面,大多使用来显示。 API由五个相关函数组成。它们分别是…

Pandas索引和选择数据
除了基于纯标签和整数之外,Pandas还提供了一种使用运算符进行选择和子集化对象的混合方法。 可以使用…

Pandas统计函数
统计方法有助于理解和分析数据的行为。现在我们将学习一些统计函数,可以将这些函数应用到Pandas的对象…

Pandas窗口函数
为了处理数字数据,Pandas提供了几个变体,如滚动,展开和指数移动窗口统计的权重。 其中包括总和,均…

Pandas聚合
当有了滚动,扩展和ewm对象创建了以后,就有几种方法可以对数据执行聚合。 Data…

Pandas缺失数据
数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差,在模…

Pandas分组(GroupBy)
任何分组(groupby)操作都涉及原始对象的以下操作之一。它们是 - 分割对象 应用一个函数 结合的…

Pandas级联
Pandas提供了各种工具(功能),可以轻松地将Series,DataFrame和Panel对象组合在…

Pandas日期功能
日期功能扩展了时间序列,在财务数据分析中起主要作用。在处理日期数据的同时,我们经常会遇到以下情况 - …

Pandas分类数据
通常实时的数据包括重复的文本列。例如:性别,国家和代码等特征总是重复的。这些是分类数据的例子。 分类变…

Pandas IO工具
Pandas I/O API是一套像pd.read_csv()一样返回Pandas对象的顶级读取器函数…

Pandas注意事项&窍门
警告和疑难意味着一个看不见的问题。在使用Pandas过程中,需要特别注意的地方。 与Pandas一起使…

Pandas与SQL比较
由于许多潜在的Pandas用户对SQL有一定的了解,因此本文章旨在提供一些如何使用Pandas执行各种…

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介绍

为了方便学习Python语言,基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开,对照书中内容进行学习,在线编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面直接编写,便于作及时的说明和解释。

在数据科学、机器学习及深度学习的领域里,Jupyter是一个强大的工具,它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体,让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展,Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中,从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。





平台内核

目前平台提供配置好的计算时内核供运行使用。后期会根据需求增加公用内核及内核中的默认类库。 相关语言运行环境与类库一般由 Conda 库提供最新版本。

  • Python 3.11 [系统]
  • Python 3.12 [Conda]
  • R 4.4 [Conda]


注意事项

  • 平台使用Jupyter技术搭建,登陆认证使用本系统的注册账号。
  • 使用提供一定数量的硬盘空间存储供用户使用。目前限制为 500M 。
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