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      11、关于用户申报虚拟物品找回的规范:

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      (2)用户理解,网龙网络公司将积极为用户提供申报找回服务,但如出现下列情形之一,用户的申报找回要求将有可能不被受理或者无法找回:

      ①通过第三方平台交易或游戏中给予他人物品导致装备等(虚拟财产)被骗;

      ②通过第三方平台买卖账号、装备、幻兽、虚拟道具情况恶意申请找回;

      ③提报丢失的物品为其他玩家申报丢失的物品,已被官方找回归还给丢失玩家;

      ④账号涉及多个玩家共享导致装备丢失的情况;

      ⑤游戏中被他人正常PK爆出导致装备被系统扣押;

      ⑥装备丢失时间与申报时间,间隔时间超过十天;

      ⑦用户申报的被盗虚拟物品,如网龙网络公司处理用户申报时已经正常出售给其他用户将无法追回(其他用户经协商同意返还的情况除外);

      ⑧因当天申报要求众多、网络繁忙等原因,网龙网络公司系统处于繁忙状态,未能成功受理用户的申报找回要求。

      ⑨用户未能够配合网龙网络公司的调查工作,未能及时提供详尽及真实准确的个人资料与其他相关资料。

      ⑩由于以下情形导致被盗账号、游戏ID或者虚拟物品的合法使用人存疑的:

      A.用户不能提供足够的充分的证据材料证实本人为账号/游戏ID/虚拟物品的合法使用人;

      B.第三方已提供表面证据证明第三方为账号/游戏ID/虚拟物品合法使用人而用户不能提出充足的反证;

      C.可能导致被盗账号、游戏ID或者虚拟物品的合法使用人存疑的其他情形。

      12、为保障玩家能有愉悦的游戏体验,保障玩家的正当利益不受到侵害,网龙网络公司对盗号及盗号相关行为将予以严厉打击和处罚。

      13、关于用户的身份识别

      用户清楚知道,网龙网络公司尽最大努力为用户提供虚拟物品找回服务的基本网龙网络公司将有可能要求用户提供账号注册信息与相关的其他信息(包括但不限于历史密码、登录记录,等)或者提供其他证据或者签署保证书等。

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      2、网龙网络公司有权对对应游戏产品中的增值服务进行定价,并根据需要随时调整。

      3、wps的官网最新的下载的地址是多少(wps下载电脑版方式有哪些)网龙网络公司有权根据需要,修改增值服务。

      4、用户一经将增值服务点卡在网龙网络公司平台充值,即视为该点卡已消费完毕。

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      时间:2023年12月

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      本系列博文为利用 Python 进行数据分析相关工具包的学习,主要包含NumPy、pandas和matplotlib. 学习主要参考莫烦Python网站上面的教程。

      NumPy 是将矩阵序列化,使用NumPy中避免了使用循环语句以达到某些计算目的。相比于NumPy,pandas则更像是“字典型的NumPy”,因为在pandas中我们可以给矩阵的行和列进行不同的命名官网wps的最新下载的地址是多少。

      总体来说,pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的,二者相互搭配使用。

      首先先引入pandas工具包,代码如下:

      上述代码中的np.nan为空值。注意在输入值的前侧有0-5的index,这有点像NumPy中的一维数据的索引。而dtype: float64则表示输入的数字格式为64位浮点型数值。

      注:不同于NumPy中有int、float多种数值类型,Series中只有float一种数值类型。

      矩阵在pandas中被称为DataFrame电脑版wps的下载的地方的方法。首先需要定义一个date来作为描述其行的索引,如果不指定索引,则默认索引为0,1,2,…

      注意这里的dtype是日期(datatime[64])。

      上述代码生成的DateFrame类似于NumPy中的矩阵,其中数据是使用NumPy中随机抽样所得,行索引(index)为之前定义的日期,列索引(columns)为[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’].

      下面看一些不指定行索引和列索引情况下的输入。

      这里的行列索引为默认的0,1,2,3.

      3.1 属性dtypes

      dtypes表示DataFrame中每一列的数值属性官网wps的下载的地方是多少

      3.2 索引

      输出DataFrame中所有的索引。

      3.3 数值

      输出所有数值(values)

      3.4 描述

      这里用describe()计算出一些统计量来描述每一列的一些信息。这里要注意describe()只针对数值类型的列进行计算,例如字符串类的列跳过不做分析。

      3.5 转置

      3.6 排序

      上述代码中是根据列(index=1表示列,取0时表示行)名称进行排序,同时可以对ascending赋值True或False来确定是正向排序还是倒序。

      不仅仅可以对行列索引进行排序,也可以对其中某个列的取值进行排序。

      首先生成一个DataFrame以供后面的学习。

      上述两种方法都可以输出df的列索引为a的列。

      选出指定行有两种方法,一个是直接给出行所在‘序号’,另一个是给出行的索引名称。

      更一般地,可以用pandas的后缀‘loc’去描述选哪个标签下的数据,或是根据位置’position’选择:

      这里和NumPy中的布尔逻辑筛选很像官网wps的最新的下载入口在哪里(wps office免费版破解版下载)。

      这里可以使用上述的iloc、loc或布尔逻辑值取数后再设定值。

      可以添加一列空值,然后再设定值。或是直接添加值。

      上述代码中的第二部分可以参考第3节,首先生成取值为1到6的序列,然后将其行标签设定为和df相同的时间序列,一一对应。

      首先生成一个DataFrame以供后面的学习分析。

      很多时候DataFrame中都含有丢失值(NaN),首先要用isnull函数检查是否有缺失值,返回的是由True和False组成的DataFrame:

      还可以用any函数判断返回的DataFrame中是否含有True:

      下面介绍如何处理这些丢失值。

      上述代码中,axis取0/1时表示将含有缺失值的行/列丢掉,how取any时表示含有一个缺值值就丢掉,取all时表示全部值都是空值时丢掉,默认how取any。

      这里可以使用fillnan函数将value的值填到空值处。

      首先说明一下pandas可以读取的数据格式,主要包含:csv、excel、hdf、sql、json、msgpack、html、gbd、stata、sas、clipborad、pickle。命令read_加上上述格式即为读取相应格式的命令,to_加上上述格式即将数据保存为相应格式的命令。

      注:通常在处理数据时推荐使用csv格式,因为其存储方式简单。

      将上述data中的数据保存为xlsx格式

      合并可以横向合并、纵向合并,或是按照row、column索引合并,即使行列索引不同仍然可以合并。

    wps电脑版下载网址在哪(wps下载电脑版官方下载)  首先还是生成DataFrame:

      1. 上下合并

      下面将三个含有相同的colume的DataFrame进行合并,在concat函数中,参数axis取0是表示竖向合并,取1时表示横向合并.

      可以看出,上述将三个DataFrame合并后的行索引是之前的三个DataFrame(0,1,2),这里可以通过对参数ignore_index赋值进行重新排序:

      concat中还有一个参数是join,类似于axis和ignore_index,其取值范围为{‘inner’,‘outer’}.(这里和SQL的内外连接很像,即inner取交集,outer取并集,可以参考)

      由于此处主要讨论根据行列索引进行连结,所以需要重新生成几个DataFrame以供学习:

      注意生成的两个DataFrame的column和index不全相同。

      首先看一下直接使用上述提到的concat进行连接会出现什么结果:

      直接使用concat会导致两个DataFrame不同的地方直接为空值NaN。实际上这里concat函数中的参数join取缺省值‘outer’。如果参数join取inner会导致不同的部分直接被舍弃掉。

      7.2 左右合并

      首先将axis取值为1表示横向合并,同时使用df1.reindex_like(df0)表示保留df0的全部行列,将df1中与df0行列标签相同的元素保留,行列都不同的直接删除,行不同或列不同的取值为空NaN。

      想想一张excel表格,每一列都是一个属性,每一行为一个对象。append函数的运行过程就像是在excel中添加对象的过程。下面看一个例子感受一下:

      上述result1表示将df1,df2合并到df0下侧。接下来看一下如何添加单独一行:

      相对于concat,merge功能更加全面,当然也更加复杂,下面来学习一下merge。

      首先生成数据:

      然后wps的官网最新下载地址的方法来基于key这一列进行合并:

      之后考虑根据两列来进行合并:

      这里需要特殊注意的是,和concat函数中join弄人为outer不同,merge的连接方式默认为inner,即交集。在上述代码中表示只有当两个DataFrame的key1列和key2列的取值完全相同时才会连接到一起,只有由一个不同即丢弃。

      merge函数中的参数how(如何连接)有四个可取值,分别为’left’,‘right’,‘inner’和’outer’,后两个就不再赘述了,而left则表示按照左侧的(前一个)DataFrame的行标签进行连接,right表示按照右侧(后一个)DataFrame的行标签进行连接。

      上述代码中,函数merge中加入的参数indicator,当其取值为True时,可以在输出的表格的最后一列展示每行标签是both,left_only还是right_only。此时该列名称默认为_merge,可直接给参数indicator传递一个字符串以作为该列名称:

      学习完根据一列或是两列进行连接后,我们再来看一下根据行索引进行连接:

      根据行索引进行连接的参数取值和根据列进行连接一样,就不再赘述了。

      最后来考虑一种情况:假设我们想要根据A这一列来连接两个DataFrame,但是我们想在连接后新的DataFrame中将两个原始DataFrame的列区分开来,需进行如下操作:

      上述代码中,通过对参数suffixes赋值,这使得得到的新的DataFrame中boys的每个列标签后面都加上了_boy,girls的每个列标签后面都加上了_girl。

      这里调用matplotlib包进行画图:

      常见的画图方法主要包含:bar、hist、box、kde、area、scatter、hexbin等等,在此不详细展开,但是在之后的matplotlib的学习中会系统介绍画图的方式方法。

      下面看几个简单的用plot画图的例子:官网wps最新下载的地址是什么

      【例1】:线性数据

      一个简单的例子

      【例2】:DataFrame

      第二个简单的例子

      接下来看画散点图的例子:

      第三个简单的例子

      上述代码第二行中的ax=ax,前一个ax表示改行的图,后一个ax表示上一个图,令二者相等表示将第二个图画到第一个图中去。

      以上就是pandas基础学习的内容,本文仅仅简单介绍了pandas基本使用方法,其更多的功能还需要在实践中慢慢探索学习,各位加油。祝我们变得更强!

      注1:建议搭配pandas官方学习手册一起学习。

      注2:有不足或错误之处欢迎各位及时指出,感谢理解。