xs用于多重索引中，先创立一个二级行索引的dataframe，如下所示：
np.arrays = [['one', 'one', 'one', 'two', 'two', 'two'], [1, 2, 3, 1, 2, 3]] df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 2), index = pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(*np.arrays))), columns = ['A', 'B']) df
数据集如下展示：
使用df.loc[‘one’]
使用df.xs(‘one’)
用df.xs(('one', 1))
用loc的方法
1、背景已安装了 Python3.6.4，需要再安装 Python3.9 版本2、操作步骤（1）寻找当前 Python3.9 版本最新稳定版的子版本通过官网查找，目前为 3.9.18，下载到本地文件：Python-3.9.18.tg
数据预处理的优化缺失值处理： interpolate() 函数：使用插值方法填充缺失值。 KNNImputer() 模块：通过 K 最近邻算法估计缺失值。 MICE 方法：通过多重插补创建多个数据集并组合结
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pandas的DataFrame可以通过设置参数使得在jupyter notebook中显示的更加美观，
但是，将DataFrame的数据导出excel时，却只能以默认最朴素的方式将数据写入excel。本文介绍一种简
我们在使用pandas处理完数据之后，最终总是要把数据作为一个文件保存下来，
那么，保存数据最常用的文件是什么呢？
我想大部分人一定会选择csv或者excel。刚接触数据分析时，我也是这
Pandas无疑是我们数据分析时一个不可或缺的工具，它以其强大的数据处理能力、灵活的数据结构以及易于上手的API赢得了广大数据分析师和机器学习工程师的喜爱。然而，随着数据量
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F-String（格式化字符串字面值）是在Python 3.6中引入的，它是一种非常强大且灵活的字符串格式化方法。它允许你在字符串中嵌入表达式，这些表达式在运行时会被求值并转换为字符串，
building-a-simple-redis-server-with-python前几天我想到,写一个简单的东西会很整洁 雷迪斯-像数据库服务器。虽然我有很多 WSGI应用程序的经验,数据库服务器展示了一种新
人工智能时代，最需要学习的编程语言是：python 。笔者是个 python 小白，昨天花了两个小时，第一次成功运行起来 python 项目 。项目是 powerpoint-extractor ，可以将 ppt 文件中的
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最近用到百度飞桨的 PaddleOCR，研究了一下PaddleOCR的服务化部署，简单记录一些部署过程和碰到的问题。基础环境 paddlepaddle 2.5.2 python 3.7 paddlehub 2.1.0 PaddleOCR 2.
前言Python 是一门上手非常快的语言，学习python这门编程语言达到能够正常使用的程度，需要掌握的点包括： 语言基础特性 数据类型 流程控制 函数调用 面向对象 模块与包下面从这6
Python作为一门灵活、充满技巧的语言，有着很多奇技淫巧，今天小编就跟大家分享一下在平时工作中所积累的技巧，这里面既有语法上的技巧，也有库函数的应用，可以帮助大家在平时的工作
上一篇文章Python中那些简单又好用的特性和用法发出后，群里的小伙伴又给补充了几个好用的用法，结合生产实用经验汇总整理如下，各位看官如有需要请自取 反射，反射是一种机制，可以
一般来说，我们先用pandas分析数据，然后用matplotlib之类的可视化库来显示分析结果。
而pandas库中有一个强大的工具--plot函数，可以使数据可视化变得简单而高效。1. plot 函数
pandas中的cut函数可将一维数据按照给定的区间进行分组，并为每个值分配对应的标签。
其主要功能是将连续的数值数据转化为离散的分组数据，方便进行分析和统计。1. 数据准备下
Python作为我的主力语言帮助我开发了许多DevOps运维自动化系统，这篇文章总结几个我在编写Python代码过程中用到的几个简单又好用的特性和用法，这些特性和用法可以帮助我们更高
一文搞懂如何自己写一个Python库你是否曾想过为自己的Python项目编写一个库，以便在不同项目中重复使用代码？并且能在PyPI仓库中发布，并通过pip install 库名来安装使用编写Pyth
高级优化：字节码优化Cpython 解释器将 Python 源代码编译为字节码，然后由虚拟机执行。字节码优化涉及修改字节码以提高性能。常见的优化技术包括：import disdef fib(n):if n <
与 C/C++ 的互操作Cpython 可以直接调用 C/C++ 代码，因为它通过 CPython 解释器内部的 C 接口公开了一个 CPython api。这允许开发人员使用 Python 访问 C/c++ 库，从而利用它
处理大量数据时，经常需要对数据进行分组和汇总，groupby为我们提供了一种简洁、高效的方式来实现这些操作，从而简化了数据分析的流程。1. 分组聚合是什么分组是指根据一个或多个
最近，我在 Python 潮流周刊 中分享了一个超级火爆的项目，这还不到一个月，它在 Github 上已经拿下了 8K star 的亮眼成绩，可见其受欢迎程度极高！国内还未见有更多消息，我趁着周末把
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使用 pandas 进行数据分析时，第一步就是读取文件。
在平时学习和练习的过程中，用到的数据量不会太大，所以读取文件的步骤往往会被我们忽视。然而，在实际场景中，面对十万，百万级别
在进行统计分析时，pandas提供了多种工具来帮助我们理解数据。
pandas提供了多个聚合函数，其中包括均值、标准差、最大值、最小值等等。
此外，pandas还可以进行基于列的统计分析
在pandas中，索引（index）是用于访问数据的关键。
它为数据提供了基于标签的访问能力，类似于字典，可以根据标签查找和访问数据。而pandas的轴（axis）是指数据表中的一个维度，可以理解为
