剩余的代码
#文件操作
df6=pd.read_csv("文件路径")
print("CSV:",df6)
df7=pd.read_excel("文件路径")
print("Excel:",df7)
#文件操作
df6=pd.read_csv("文件路径")
print("CSV:",df6)
df7=pd.read_excel("文件路径")
print("Excel:",df7)
2017-08-28
#pandas时间、绘图、文件操作
#Time Series时间序列,获取秒
t_exam=pd.date_range("20170301",periods=10,freq="S")
print(t_exam)
#图表
ts=pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range("20170301",periods=1000))
#print(ts)
ts=ts.cumsum()
from pylab import *
ts.plot()
show()
#Time Series时间序列,获取秒
t_exam=pd.date_range("20170301",periods=10,freq="S")
print(t_exam)
#图表
ts=pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range("20170301",periods=1000))
#print(ts)
ts=ts.cumsum()
from pylab import *
ts.plot()
show()
2017-08-28
最新回答 / 慕移动9181930
可以学习有关后台开发的课程ydwmsmhkbjzhvaxxysaavzwyrqwscnvsriiwqjmilyniytamebeklskjqomekhpjknonspnoqmneddpckgaujqowgcnsrzemqnx
2017-08-27
Anaconda：https://www.continuum.io/downloads
Pycharm（Window）：迅雷直接复制下载 https://download.jetbrains.8686c.com/python/pycharm-community-2017.2.2.exe
Pycharm（Window）：迅雷直接复制下载 https://download.jetbrains.8686c.com/python/pycharm-community-2017.2.2.exe
2017-08-26
已采纳回答 / qq_骇熊的锅_0
plt.fill_between(x, np.abs(x) < 0.5, c, c > 0.5, color="green", alpha=0.25)第一个参数x表示x轴，第二个参数 np.abs(x)表示x的绝对值，np.abs(x) < 0.5是一个判定变量，c表示y轴，c > 0.5是一个判定条件。当np.abs(x) < 0.5为真（1），从y轴的1（满足c>0.5）开始往两边填充（当然X轴上是-0.5到0.5之间的区域），此时填充的也就是图上方的两小块。当np...
2017-08-23
