移动平均是一种常用的数据平滑方法，通过计算连续数据点的平均值来减少噪声并突出趋势。python中可用numpy和pandas实现，如使用np.convolve或pd.series.rolling().mean()进行简单移动平均（sma...

本文探讨了在Pandas DataFrame中根据条件从多列选择值并追踪其来源的有效方法。针对numpy.select无法直接返回多列的局限性，文章介绍了一种利用DataFrame.notna().argmax(1)结合NumPy高级索引的...

移动分位数可通过pandas的rolling和quantile方法实现，用于分析时间序列趋势并减少噪声。1. 使用rolling定义滑动窗口大小（如window=5），2. 通过quantile指定分位数（如q=0.75），3. 注意窗口...

pandas.read_feather 函数用于读取 Feather 格式文件，其核心功能依赖于 pyarrow 库。即使在默认设置或使用 numpy_nullable 后端时，pyarrow 也是必需的，因为它负责底层的 Feather 文件 I/O 操...

seaborn 是用于数据分布可视化的强大工具，常用函数包括 histplot、kdeplot、boxplot 等。1. 安装 seaborn 后需导入相关库；2. 使用 histplot 替代旧版 distplot 可绘制直方图并叠加密度曲线；3...

python中处理pandas的multiindex核心在于掌握其创建、数据选择与切片、以及结构调整。1. multiindex可通过set_index()将列设为索引或直接构建（如from_tuples或from_product）。2. 数据选择需用...

sql学习是一场马拉松，需要系统化、持续性的精进过程，核心在于理解、实践与探索。学习路径可划分为四个阶段：第一阶段打牢基础，掌握dml、ddl、select语句、数据类型、约束及简单连接；第二阶...

用python做实时更新、交互性强的数据看板推荐使用dash。1.安装依赖：pip install dash pandas plotly；2.基础结构包含layout定义页面内容和graph显示图表；3.通过回调函数实现交互，如根据下拉...

java调用python脚本有三种主要方式：进程调用、jython嵌入和rpc/消息队列；2. 进程调用通过runtime.exec或processbuilder启动独立python进程，适用于简单脚本但性能开销大；3. jython嵌入将pyth...

本文探讨了在Pandas DataFrame中根据条件从多列中选择第一个非空值及其对应列名的有效方法。针对numpy.select无法直接返回多列的限制，提出了一种利用Pandas布尔索引与NumPy argmax结合的简洁高...