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主要是numpy和pandas的常用操作

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1.单列运算 在Pandas中，DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作： df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2) 其中lambda函数中的x代表当前元素。可以使用另外的函数来代替lambda函数，例如： define square(x): return (x ** 2) df['col2'] = df['col1'].map(square) 2.多列运算  apply()会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对各片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起。 要对DataFrame的多个列同时进

实现文件按照指定量级随机抽样

市区 urbs是一个优化模型，用于容量扩展规划和分布式能源系统的机组承诺。 它的名字，拉丁语为“城市”，源于其作为城市能源系统优化模型的起源。 从那时起，它已经适应了从邻里到大洲的多种规模。 特征 urbs是用于多商品能源系统的线性规划模型，着重于优化存储大小和使用。 它找到了可能满足多种商品（例如电力）的给定需求时间序列的最小成本能源系统。 默认情况下，按小时间隔的时间步进行操作（可配置）。 多亏了 ，复杂的数据分析才变得容易。 该模型本身非常小，这要归功于它依赖于软件包。 小型代码库包含报告和绘图功能。 屏幕截图 安装 有两种方法可以在Windows下获取所有必需的软件包。 我们建议使用Python发行版Anaconda。 如果您不想使用它，或者已经安装了现有的Python（建议使用3.6版，也支持2.7版），还可以自己下载所需的软件包。 Anaconda / Minicon

第一：pandas.read_csv读取本地csv文件为数据框形式 data=pd.read_csv('G:\data_operation\python_book\chapter5\\sales.csv') 第二：如果存在日期格式数据，利用pandas.to_datatime()改变类型 data.iloc[:,1]=pd.to_datetime(data.iloc[:,1]) 注意：=号，这样在原始的数据框中，改变了列的类型 第三：查看列类型 print(data.dtypes) 第四：方法一：保存至MYSQL【缺点耗时长】 利用MYSQLdb库，封装成一个类，实现创建表，添加数据的操作