在电商等消费场景下，复购率是最耳熟能详的指标之一了。上到平台、下到品牌、店铺，各种复盘分析一定绕不开复购率，今天我们就从实战的角度聊聊复购率。...

索引import pandas as pdser=pd.Series(range(0,10,2))print(ser)0 01 22 43 64 8dtype: int64通过索引值或索引标签获取数据通过index查看索引值print(ser.index)Ran...

滑动窗口的处理方式在实际的数据分析中比较常用，在生物信息中，很多的算法也是通过滑动窗口来实现的，比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始，计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值，当滑动窗后的平...

在真实的数据中，往往会存在缺失的数据。pandas在设计之初，就考虑了这种缺失值的情况，默认情况下，大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值，同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数，常见的几种缺失值操作技巧...

直接使用pandas读取整个Excel文件，再从中取列名。这种场景对于小的Excel文件还适用，但数据量上升到10M+时，取个sheet name要26s之久。几乎无法忍受。

数据 分组 聚合 运算聚合‘飞行综合flights = pd.read_csv('data/flights.csv')1 显示部分数据2 按照AIRLINE分组， 使用agg方法， 传入要

在pandas中，Series和DataFrame对象是介绍的最多的，Index对象作为其构成的一部分，相关的介绍内容却比较少。对于Index对象而言，有以下两大类别

Conda作为使用最为广泛的数据科学环境管理工具，可以协助我们很方便的完成创建管理环境、下载安装第三方库、软件包等操作，但其在下载资源的过程中下载速度时常令人捉急，即使使用连接速度更快的国内镜像，也摆脱不了其单线...

看视频时打开视频才能看到视频的播放时长，但是每个视频都打开又太繁琐了，能不能用python来获取这一信息呢？答案是肯定的，就是过程有些周折。

所谓数据脱敏，是指对个人的学号、姓名、身份证号、银行账号、电话号码、家庭住址、工商注册号、纳税人识别号等敏感信息进行隐藏、随机化或删除，防止在数据交换或公开场合演示时泄露隐私信息，是数据处理时经常谈到的一个...