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      金色财经

      ▌何一:币安不会冻结没收任何民众的资产,国际商业机构需要遵循国际执法原则

      10月11日消息,币安联合创始人何一在社交媒体上表示:“币安不会冻结没收任何民众的资产;国际商业机构需要遵循国际执法原则,链接可以作为延展知识阅读,包含几乎所有国际大型商业机构;规则由强者制定,在国际公约面前,币安只是渣渣。”

      ▌比特币闪电网络两年内增长1212%

      金色财经报道,根据比特币金融服务公司River Financial今天发布的一份报告,比特币的Layer2扩展解决方案闪电网络取得了令人瞩目的增长。路由交易((使用两个以上节点来促进转账))从2021年8月的503,115笔增至2023年8月的6,599,553笔,几乎垂直增长1,212%。  此外,2023年8月,闪电网络处理的交易额也达到了7820万美元,比 K33 提供的 2021 年 8 月的 1210 万美元交易额增长了 546% 。Wouters 指出,闪电网络目前正在处理至少 47% 的比特币链上交易。

      ▌摩根大通:比特币矿业正处于“严峻时刻”

      金色财经报道,摩根大通周三在一份研究报告中表示,比特币采矿业正处于一个严峻时刻,因为现货BTC交易所交易基金 (ETF) 的批准可能会在创纪录的算力和即将到来的区块奖励减半的背景下催化反弹,这会威胁到该行业的收入和盈利能力。 分析师写道,该银行青睐那些根据“现有算力、运营效率、电力合同、资助增长计划和流动性”提供最佳相对价值的矿业运营商。 摩根大通首次对CleanSpark (CLSK) 给予增持评级,目标价为5.50美元;Marathon Digital (MARA) 评级为减持,目标价为5美元;Riot Platforms (RIOT) 评级为减持,目标价为6.50美元,Cipher Mining (CIFR) 评级为中性,该银行还将Iris Energy (IREN)wps office 官方下载的网址怎么找 评级从“中性”上调至“增持”。

      ▌上海徐汇法院判例:比特币委托理财合同有效,双方自愿情况下可以偿还法币

      10月11日消息,北京德恒律师事务所刘扬律师发文表示,10月9日上午一起比特币委托理财纠纷在上海市徐汇区人民法院开庭,本案以调解结案 WPS office的官网的下载的方法在哪里。案情概要为:原告委托被告理财,被告承诺保本付息,后无法兑付。被告对上述事实不持异议,后双方自愿达成调解协议,法院出具了调解书,调解书的主要内容是:1.分期偿还美金。2.如有任意一期逾期支付,可全部强制执行。  刘扬律师认为,本案的调解有两个重要意义:一是,既然能够以调解的形式结案,说明法院认为比特币委托理财协议是有效的,如果无效则法院也无权调解wps office免费版下载入口怎么找。二是,本案委托理财的是比特币,调解书确认的偿还方式是美金(法币),亦可说明如果双方对调解内容认可,法院可以将标的物为虚拟wps的官网最新的下载的地方在哪里的民事纠纷确认以法币方式偿还,这并不等同于法院认可了虚拟wps的官网最新的下载的地方在哪里和法币之间的兑换,仅仅是在不违反法律法规的情况下,尊重调解的自愿原则,并且更有利于下一步的执行。因此,在涉币案件中,主张一方偿还法币是具有可行性的。

      ▌深圳首个数字人民币产业园运行

      金色财经报道,10月11日上午在深圳罗湖数字人民币应用生态示范区发布会上,正式宣布深圳首个数字人民币产业园区启幕运行。本次首批签约的意向入驻企业共9家,包括上市公司(维权)、、上海华钦、,“专精特新”小巨人企业数盾科技等。(21财经)

      ▌汪扬、朱皓康提出政策建议:推动香港RWA代币化,并呼吁香港推出统一的稳定币

      10月11日消息,香港科技大学副校长兼香港 Web3.0 协会首席科学顾问汪扬、香港理工大学金融科技博士生兼香港 Web3.0 协会 RWA 和稳定币工作组发起成员朱皓康提出政策建议,称香港下一步应该着重于虚拟世界与现实世界资产的深度融合,充分利用区块链技术,以港元稳定币为基础,构建一个强大的基于港元稳定币的 Web3 生态系统,重点应该放眼于现实世界资产(Real World Asset,简称 RWA)的数字化和代币化,如债券、私人信贷、贸易金融、房地产、碳信用凭证以及贵金属等。此外,为使 RWA 有良好的监管环境,建议采用朱皓康早先提倡的‘RWA 2+4’作为可行性研究的切入点。这个方法论围绕两种代币(证券型代币和实用型代币)以及四个核心元素(法律基础、金融框架、技术工具和数据驱动)进行研究和实践,以期在挑战中找到机遇,推动 RWA 的健康发展。 为了在香港推动RWA代币化的发展,建议称首先需要构建一套合规且强大的基础设施,其中区块链技术是最核心的部分。香港 Web3.0 协会等一些组织已经提议为 RWA 在香港建立一条新的公开区块链,并在其中内置相应的 KYC 机制。此外,笔者再次强烈呼吁香港推出统一的稳定币,并由全局规划指导,由特许机构(可以包括政府和银行、保险、基金等金融机构)进行发行,并配套相应的利润分配方案。

      ▌南昌法院:WPS office的电脑版的下载网站怎么找借款纠纷不属民事诉讼受理范围

      10月10日消息,南昌高新法院公布了一起案例,原告小明(化名)诉称,2021年4月,被告小刚(化名)以炒USDT币为由向其借款,并称承诺六个月之内保证还清原告的借款。而后小明将人民币55万余元兑换成8万余枚USDT币向小刚提供借款。但约定时间过后,小刚未依约还款,小明遂向法院提起诉讼。本院经审理认为,本案中原告小明起诉时未能证明本案所涉USDT泰达币是依法公开发行的货币,故不具有法偿性。由此引发的诉讼不属于人民法院受理民事诉讼的范围。 一审裁定,驳回原告小明的起诉。小明不服,于是向二审法院提起上诉wps的官网下载的网站是什么(wps下载电脑版免费)。最终,二审裁定,驳回上诉,维持原裁定。
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      ▌毕马威:香港应继续就虚拟资产建立稳固而清晰监管框架

      金色财经报道,就近日的JPEX事件,毕马威中国香港区金融管理咨询总监詹斯堡表示,由于虚拟资产是复杂的新兴金融工具,香港政府和监管机构特别与各类机构合作,向公众提供区块链和虚拟资产教育服务。为巩固其作为领先虚拟资产中心的地位,詹斯堡认为香港应继续建立稳固而清晰的监管框架,并确保公众和区块链初创公司都充分理解框架。其次,确保政府、监管机构、投资者和公众携手合作,行动一致。第三,监管机构需采取风险为本的方法,继续公开、公平地对待虚拟资产公司,以保障投资大众利益。第四,专注实际价值。当局应透过产业支持、政策和监管来促进真正的价值创造,专注于超越虚拟资产的创新应用,从而扩阔生态系统,为实体经济做出贡献,以呈现实际价值。 詹斯堡称,投资者应该选择已获证监会颁发虚拟资产服务提供商牌照(VASP)的交易平台,因为证监会在发牌前会对此类平台的投资者保障措施及内部监控机制进行严格审核。

      ▌美国加州的加密货币行业监管法案计划于2025年7月1日生效

      金色财经报道,美国加州的加密货币行业监管法案《数字金融资产法》计划于2025年7月1日生效。该法案强制个人与公司获得金融保护和创新部(DFPI)许可才能从事数字金融资产业务。同时,该法案要求被许可者保留5年内的记录,包括至少每月保存的总分类账,其中列出所有资产、负债、资本、收入和支出。 昨日金色财经报道,美国加利福尼亚州州长Gavin Newsom周五签署了一项法案,将对该州的加密货币行业进行监管。加州立法者希望围绕加密货币制定新的规则,在去年FTX交易所倒闭和市场出现其他动荡之后,这个问题变得更加紧迫。在联邦尚未采取任何行动的情况下,加州立法者希望建立一个基本的监管框架。

      ▌加利福尼亚州州长已签署加密货币监管法案

      金色财经报道,美国加利福尼亚州州长Gavin Newsom周五签署了一项法案,将对该州的加密货币行业进行监管。加州立法者希望围绕加密货币制定新的规则,在去年FTX交易所倒闭和市场出现其他动荡之后,这个问题变得更加紧迫。在联邦尚未采取任何行动的情况下,州立法者希望建立一个基本的监管框架。

      ▌英国委员会呼吁制定NFT版权侵权保障措施和行为准则

      金色财经报道,根据周三发布的一份报告,一个由不同政党成员组成的英国委员会希望该国政府与NFT市场合作,解决版权侵权问题,并引入行为准则以更好地保护创作者。该组织于11月开始对NFT进行调查。 文化、媒体和体育委员会主席、国会议员卡罗琳·迪内奇女士表示,艺术家们面临着看到他们辛勤工作的成果在未经许可的情况下被捏造和推广的风险,而欺诈性和误导性的广告则为参与这个本来就存在风险的行业的投资者增加了一层额外的危险。

      ▌欧洲央行管委:任何数字欧元的推出不会对银行的商业模式产生重大变化

      金色财经报道,欧洲央行管委诺特:任何数字欧元的推出不会对银行的商业模式产生重大变化。人工智能将对金融系统产生重要影响,监管机构需要紧跟其发展。

      ▌中国日报公开招标约280万元预算的元宇宙相关项目

      10月8日消息,中国政府采购网显示,中国日报社对其“元宇宙业态产品研究及建设项目”进行公开招标,预算金额281.3万元人民币,建设项目类型涉及数字藏品、NFT、AR/VR作品和元宇宙空间等。投标人需提供中报数藏发行平台建设服务、境内外NFT数字藏品创意开发和推广服务、AR/VR作品创意开发和推广服务、元宇宙空间创意构建和推广服务这四项需求的方案陈述,投标截止时间和开标时间为2023年10月24日13:30。

      金色财经报道,中银香港宣布已正式启动模拟数码港元试验,验证数码港元预缴服务的用例,首阶段试验开放予该行部分员工,通过中银香港应用“BoC Pay” 购买预缴式服务合约,其后将由参与试验的中小企业邀请合资格客户参加。中银香港wps的官网最新的下载的地方在哪里专项工作组副总经理陈光表示,期望把握本次香港金管局数码港元先导计划的契机,为零售中小企业打造新的商业模式,构建一种健康的预缴消费生态循环。

      10月13日消息,以太坊模块化执行层Fuel宣布开放Beta-4测试网和以太坊Sepolia之间的原生桥。Fuel原生桥可以在L1和L2之间转移资产,并利用消息门户处理ERC-20和ERC-721等代币标准。在L2上,代币有专门的合约用于在Fuel上进行消息处理和铸造。任何存入Fuel的资产最多可能需要6小时才能提取回以太坊。Fuel原生桥仍处于测试阶段。 金色财经此前报道,2022年9月份,Fuel Labs宣布完成8000万美元融资,Blockchain Capital和Stratos Technologies领投。

      ▌隐私技术初创公司Beldex完成300万美元新一轮融资

      金色财经报道,隐私区块链基础设施及生态Beldex宣布完成300万美元新一轮融资,Web3做市商Enflux参投同时双方也达成合作伙伴关系,Enflux将为Beldex提供开发dApp所需的战略建议和支持并将EVM集成到Beldex链上以进行网络拓展,目前Beldex旗下提供隐私聊天BChat、隐私浏览器和隐私协议等服务。 此前2月报道,Beldex完成2500万美元融资,做市商DWF Labs投资并与其建立合作伙伴关系,这些资金将有助于推动Beldex生态系统的研发。

      ▌Stars Arena:已完成全新智能合约编写并启动审计

      金色财经报道,此前受到攻击的 Avalanche 生态社交协议 Stars Arena 在社交媒体宣布其技术团队已编写了一个全新的智能合约,目前正在由 Paladin Security 进行合约审计,审核结束后合约将开源,在重新启动之前,Stars Arena将有一份暂停的已验证合约,为弥补缺口而获得的资金将在审计完成后直接转入新合约。此外,Stars Arena 还称正在对服务器进行负载测试,以处理重新启动时的流量。

      ▌瑞幸咖啡已率先引入区块链技术进行业财数据管理,用户可直接查看相关链上信息

      10月13日消息,瑞幸咖啡已率先引入区块链技术进行业财数据管理,目前用户可以在官方小程序中看到实时同步的区块链链上信息。这一举措进一步提升了瑞幸在业务和财务体系的透明度、持续强化财务数据增信。在提升透明度的同时,区块链技术的引入还改变了“互联网+财务”手续费高、耗时长、信息不透明等问题,降低了财务运作成本。在餐饮消费行业中,瑞幸成为将区块链引入运营及财务系统的先行者。

      ▌香港警方:出现假冒Binance的钓鱼短信欺诈,已接到11宗报案涉350万港元

      10月9日消息,香港警方表示,目前在香港发现有犯罪分子假冒Binance发送钓鱼短讯,一旦用户点击短讯后便可盗用其Binance帐户并转走帐户内资产,在过去两周已接获11宗有关Binance帐户内的虚拟资产被转走的报案,涉案金额达到350万港元。

      金色财经报道,据数字资产数据提供商CCData的分析称,Coinbase的现货交易量约为760亿美元。与2022年第三季度的季度记录相比,2023年第三季度现货交易下降了52%。根据该报告,该数据是自2021年Coinbase在纳斯达克股票市场上市以来的最低水平。 10月6日报道,币安的现货市场份额连续第七个月下降,损失的交易量被Coinbase、Bybit和DigiFinex等竞争对手抢走。

      ▌鲸鱼抛售5500万XRP引发社区猜测

      金色财经报道,加密货币XRP最近引起了投资者的关注,尤其是随着人们对XRP诉讼的兴趣日益浓厚。与此同时,加密货币近几日也持续出现鲸鱼活动,引发了加密货币市场爱好者的猜测。在最近的一次举动中,鲸鱼总共向两家交易所抛售了约5500万个XRP,而投资者正在了解此举的潜在原因。在巨额转账之后,XRP价格出现下跌。然而,由于以色列战争和更广泛的市场问题,加密货币本周继续保wps office免费版的下载的方法怎么找持亏损状态。 10月12日,加密货币跟踪服务平台WhaleAlert报告称,有大量XRP从匿名钱包转移到两家加密货币交易所。第一次转账涉及2370万个XRP,价值超过1150万美元,从一个未知钱包转移到Bitso交易所。与此同时,价值约1515万美元的31,200,000个XRP被从一个未知钱包发送到Bitstamp交易所。

      ▌Coinbase将上线Big Time (BIGTIME)

      金色财经报道,Coinbase宣布将上线Big Time (BIGTIME),如果满足流动性条件,预计交易将于今天晚些时候开始。一旦该资产供应充足,BIGTIME-USD交易对上的交易将分阶段启动。

      ▌富达:比特币回报率由更广泛的数字资产全球增长和宏观经济条件潜在不稳定性所驱动

      金色财经报道,富达数字资产公司(Fidelity Digital Assets)发布研究报告表示,比特币从根本上不同于其他任何数字资产,其他加密货币作为一种货币商品,不太可能超越BTC,因为它是最安全、去中心化、健全。但比特币网络的成功与其他网络的成功并不相互排斥,因为数字资产生态系统的其他部分可以满足不同的需求,或解决比特币无法解决的其他问题。 比特币其回报率是由两个条件驱动的,更广泛的数字资产生态系统的全球增长和传统宏观经济条件的潜在不稳定性。比特币应首先被考虑,并与所有其他紧随其后的数字资产区分开来,它应被视为希望涉足该领域的传统配置者的一个切入点。

      ▌报告:韩国加密货币总交易量的70%集中在中心化交易所

      金色财经报道,区块链分析公司Chainalysis公布《2023年全球虚拟资产采用指数/东亚报告》,报告对东亚地区虚拟资产交易进行的分析,称韩国严重依赖中心化交易所,而日本的虚拟资产交易情况则不同,中心化交易所和各种类型的DeFi协议分布几乎均匀。数据显示,2022年7 月至 2023 年 6 月韩国虚拟资产交易量的 68.9% 是通过中心化交易所进行的。相比之下,去中心化交易所(DEX)的交易量为26.1%,DeFi的交易量为4.0%,其他交易量为1.1%,处于较低水平。 对此,Chainalysis指出,与中心化交易所交易量相比,韩国的DeFi交易量要低得多,其中主要因素是韩国的监管框架。wps office 官方下载网址在哪里(wps官网最新下载专版在哪里)

      ▌数据:第三季度加密风投同比下降63%,为2020年以来最低水平

      10月9日消息,据PitchBook的数据显示,第三季度加密货币初创公司的全球风险投资跌至2020年以来的最低水平,较去年同期下降63%。本季度,风投公司在全球范围内仅向加密货币领域投资了20亿美元,这只是他们在加密行业繁荣时期投资资金的一小部分。 PitchBook分析师Robert Le表示:我们再也看不到大型交易了。交易规模较小是整体投资交易下降的驱动因素之一。加密牛市期间的大型筹款活动曾使交易所FTX、NFT市场OpenSea和NFT创建方Yuga Labs等公司受益匪浅。现在,风投的退缩可能会迫使那些已经在削减成本和裁员的公司做出艰难的选择。Robert Le称:如果加密初创公司无法筹到一轮资金,甚至估值降低也无法筹集到资金,他们要么会破产,要么会被以低得多的估值收购。

      ▌比特币与标普500的相关性逐步增强

      金色财经报道,据同伴客数据显示,10月9比特币与跨资产类别价格相关性系数情况如下: 比特币与标普500 三十天天相关系数为0.348,一周累计上涨0.002。 比特币和黄金三十天相关系数为0.124,一周累计下跌0.079。 比特币和美元三十天相关系数为-0.12,一周累计上涨0.14。 备注:1、相关性系数值为正,表示正相关;值为负则为负相关。2、相关性系数值≤0.5表示低度相关;0.5~0.8表示显著相关;≥0.8表示高度相关。

      ▌OpenAI CEO:比特币是技术树上超逻辑和重要的步骤

      金色财经报道,OpenAI CEO Sam Altman在视频采访中表示:作为一种不受监管控制的货币,比特币是技术树上的一个超逻辑和重要的步骤。

      ▌韩国五大加密货币交易所披露储备金,Upbit储备金达200亿韩元

      金色财经报道,韩国五大加密货币交易所披露了他们的储备金,以应对黑客攻击、电脑故障等情况。根据金融监督院代表Kim Hee-gon办公室提交的数据,韩国最大的加密货币交易所Upbit与K-Bank合作,准备了总计200亿韩元的储备金。与NH银行合作的行业第二大交易所Bithumb储备金为100亿韩元,而与Kakao银行合作的Coinone储备金为73亿韩元。此外,与新韩银行(Shinhan Bank)合作的Korbit和与Jeonbuk Bankwps office的免费版下载网址怎么找(wps官网下载视频插件)合作的Gopax也各准备了30亿韩元,以满足最低要求。 今年7月,韩国银行联合会发布了《虚拟资产实名账户操作指南》,要求加密货币交易所在其合作银行预留日均存款的30%或30亿韩元(以金额较大者为准)作为准备金。最高限额为200亿韩元,如果日均存款的30% 超过200亿韩元,最多只能预留200亿韩元作为准备金。

      ▌预警:诈骗者通过引导用户授权恶意签名来耗尽用户资产,提醒用户提高警惕

      金色财经报道,加密钱包imToken发文表示,近期收到多位用户反馈,用户通过谷歌搜索后被引导至钓鱼网站,并在这些网站上进行未知恶意签名,造成资产损失。一名用户丢失了约2500个ARB代币,并发现该用户的ARB代币被无限授权给恶意合约地址0x00005c......5A0000。经查该恶意合约地址属于Inferno Drainer诈骗团伙。据Scam Sniffer监测数据显示,该诈骗团伙迄今已诈骗金额4188万美元,受害人数达89484人,他们创建了超过689个钓鱼网站,针对超过220个区块链项目的用户,包括zkSync、Arbitrum、Optimism、Blur等热门项目。 分析表明,这是由于用户在钓鱼网站上执行链下签名(Permit授权签名)造成的,钓鱼者一旦获得用户的许可,就可以在用户不知情的情况下转移用户的授权资产。 注意:如果不了解签名的目的,请避免签署任何内容,因为它很可能是一个骗局,提醒用户提高警惕。

      ▌莫斯科交易所计划于2024年发行房地产数字资产

      金色财经报,俄罗斯最大的交易所莫斯科交易所宣布,计划在2024年发行基于住房和房地产区块链的数字资产。该平台数字资产总监Sergei Kharinov表示,该交易所曾提议在2022年8月完成类似的发行,目前正在与住房和开发公司进行谈判,计划明年开始此类业务。 Kharinov成,这将降低合格和不合格投资者的准入门槛,将部分资产投入他们的投资组合变成了房地产资产。

      法拉利在美国接受加密货币支付汽车费用

      金色财经报道,法拉利首席营销和商务官Enrico Galliera表示,法拉利已开始在美国接受用加密货币支付其豪华跑车的费用,并将应其富裕客户的要求将这一计划推广到欧洲。法拉利在美国的初始阶段将通过加密货币支付处理商BitPay进行付款,目前支持BTC、ETH和USDC进行交易。此外,法拉利可能会在不同地区使用其他支付处理器。 Galliera称,通过加密货币支付,价格不会改变,不收取任何费用,也不收取附加费。

      重要经济动态

      ▌美联储会议纪要:大多数美联储官员认为再加息一次是适当的

      金色财经报道,美联储会议纪要显示,大多数美联储官员认为再加息一次是适当的。绝大多数与会者继续认为经济未来走势“高度不确定”。与会者表示通胀“不可接受的高”,需要更多证据来确信价格压力正在减弱。一些人希望辩论从“利率多高”转向“维持多长时间”。

      免责声明:金色财经作为区块链资讯平台,所发布的文章内容仅供信息参考,不作为实际投资建议。请大家树立正确投资理念,务必提高风险意识。

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      Python 数据分析day_1:认识Notebook,及NumPy , Pandas 和 Matplotlib基本使用方法

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      python 数据分析 day4 pandas 之 Series

      python 数据分析day4 Pandas 之 DataFrame

      1. 二维数组创建

      2. 字典创建

      3. JSON创建

      4. 读取Excel或CSV文件创建

      读取CSV文件

      读取Excel文件

      在这里插入图片描述

      5. 读数据库(MySQL)创建

      形状

      维度

      行索引(标签)

      列索引(标签)

      所有的值—> 二维数组

      元素的个数

      3.1汇总方法

      info()方法

      head() / tail()方法

      describe()方法

      3.2处理索引

      set_index() / reset_index()方法:设置索引/重置索引,两个相当于是逆操作。

      设置索引(用指定的列充当索引)

      在这里插入图片描述

      多级索引

      在这里插入图片描述

      重置索引 (相当于是set_index方法的逆操作)

      在这里插入图片描述

      reindex()方法:调整索引的顺序。

      调整列索引

      在这里插入图片描述

      调整行索引

       wps的的官网下载网站(wps下载电脑版旧版本安装教程)在这里插入图片描述

      rename()方法:修改索引的名字。

      给列索引(标签)改名字

      在这里插入图片描述

      给行索(标签)引改名字

      在这里插入图片描述

      在这里插入图片描述

      1.索引和切片

      获取指定的列

      或者

      获取多个列(通过花式索引)

      在这里插入图片描述

      获取行

      获取多个行(通过花式索引)

      在这里插入图片描述

      切片操作

      在这里插入图片描述

      在这里插入图片描述

      获取指定单元格的值

      修改单元格的值

      2.数据筛选

      布尔索引

      数据集:

      & – 与 – 而且

      | – 或 – 或者

      非 – 变反

      query()方法

      使用query方法通过指定的表达式筛选数据

      filter()方法

      数据准备

      筛选指定的列,类似于花式索引

      筛选以字母e结尾的列

      筛选以字母e结尾的行

      筛选行索引中有bbi的行

      补充:添加一列/行

      添加列

      添加一行:两种方式(列表,字典)

      随机抽样

      随机抽样(指定样本数量)

      随机抽样(指定样本的比例)

      练习:科比投篮数据分析

      数据准备

      科比使用得最多的投篮动作(action_type + combined_shot_type)是什么?

      科比职业生涯交手最多的队伍是哪支球队?

      科比职业生涯总得分(不包括罚篮)是多少?

      三. 重塑数据

      1.merge函数 (详细请看此网站)

      merge函数的参数

      left – 左表

      right – 右表

      how – 连接方式(inner / outer / left / right)

      on – 连表字段(left_on / right_on)

      获取数据:

      将学生表和学院表合并:

      练习1:查询学生的姓名、课程的名称和考试成绩。

      查询学生表

      查询记录表wps office 的官方的下载的网站怎么找

      查询课程表

      合表:

      选课记录表和学生表合并成临时表

      临时表和课程表合并

      提取结果:

      方法一:花式索引直接提取

      方法二:通过reindex调整索引获得需要的列

      output:

      练习2:查询每个学生的姓名和选课的数量。(连接时需要外连接,需要使用pd.groupby())

      先合表(student_df,record_df)外连接(因为有人没选课,使用内连接会导致改数据缺失),空值用0 填充 (否则计算课程数量时会导致数据缺失)

      分组求课程数量和

      2.concat函数

      用concat函数拼接多个DataFrame的数据

      ignore_index=True表示忽略原来的索引

      axis参数的默认值是0,表示在0轴上进行拼接

      数据准备:三个表

      小宝剑大药房(高新店)2018年销售数据

      表格 1购药时间社保卡号商品编码商品名称销售数量应收金额实收金额2018-03-05 星期六0010077400828236701清热解毒口服液12824.642018-03-07 星期一0010077400828236701清热解毒口服液51401122018-03-09 星期三0010079843728236701清热解毒口服液61681402018-03-15 星期二0010031328528236701清热解毒口服液25649.282018-03-15 星期二00100703428236701清热解毒口服液25649.282018-03-15 星期二0010712328236701清热解毒口服液51401122018-03-20 星期日0011668828236701清热解毒口服液61681402018-03-22 星期二0010066351928236701清热解毒口服液12828 小宝剑大药房(犀浦店)2018年销售数据

      表格 1购药时间社保卡号商品编码商品名称销售数量应收金额实收金额2018-04-07 星期四0011652628236701清热解毒口服液61681402018-04-13 星期三0011005128236701清热解毒口服液256562018-04-22 星期五0010344628236701清热解毒口服液61681402018-05-01 星期日0010070313828236701清热解毒口服液61681402018-05-05 星期四0010031328528236701清热解毒口服液51401122018-05-05 星期四0010070343428236701清热解毒口服液25649.282018-05-05 星期四0010073660228236701清热解毒口服液12824.64 小宝剑大药房(新津店)2018年销售数据

      表格 1购药时间社保卡号商品编码商品名称销售数量应收金额实收金额2018-01-01 星期五001616528236701强力VC银翘片682.8692018-01-02 星期六001616528236701清热解毒口服液12824.642018-01-06 星期三0012602828236701感康216.8152018-01-11 星期一0010070343428236701三九感冒灵128282018-01-15 星期五00101554328236701三九感冒灵82242082018-01-20 星期三0013389528236701三九感冒灵128282018-01-31 星期日00101464928236701三九感冒灵256562018-02-17 星期三0011177328236701三九感冒灵5149131.122018-02-22 星期一0010065687828236701三九感冒灵129.826.22 读取三个表中数据

      使用concat 将三个表的数据汇总为一个表

      方法一:

      购药时间社保卡号商品编码商品名称销售数量应收金额实收金额02018-03-05 星期六10077400828236701清热解毒口服液128.024.6412018-03-07 星期一10077400828236701清热解毒口服液5140.0112.0022018-03-09 星期三10079843728236701清热解毒口服液6168.0140.0032018-03-15 星期二10031328528236701清热解毒口服液256.049.2842018-03-15 星期二100703428236701清热解毒口服液256.049.2852018-03-15 星期二10712328236701清热解毒口服液5140.0112.0062018-03-20 星期日11668828236701清热解毒口服液6168.0140.0072018-03-22 星期二10066351928236701清热解毒口服液128.028.0082018-04-07 星期四11652628236701清热解毒口服液6168.0140.0092018-04-13 星期三11005128236701清热解毒口服液256.056.00102018-04-22 星期五10344628236701清热解毒口服液6168.0140.00112018-05-01 星期日10070313828236701清热解毒口服液6168.0140.00122018-05-05 星期四10031328528236701清热解毒口服液5140.0112.00132018-05-05 星期四10070343428236701清热解毒口服液256.049.28142018-05-05 星期四10073660228236701清热解毒口服液128.024.64152018-01-01 星期五1616528236701强力VC银翘片682.869.00162018-01-02 星期六1616528236701清热解毒口服液128.024.64172018-01-06 星期三12602828236701感康216.815.00182018-01-11 星期一10070343428236701三九感冒灵128.028.00192018-01-15 星期五101554328236701三九感冒灵8224.0208.00202018-01-20 星期三13389528236701三九感冒灵128.028.00212018-01-31 星期日101464928236701三九感冒灵256.056.00222018-02-17 星期三11177328236701三九感冒灵5149.0131.12232018-02-22 星期一10065687828236701三九感冒灵129.826.22

      方法二:这种方法更好(需要掌握)

      1.数据清洗

      数据准备

      df

      缺失值处理 —> dropna() / fillna()

      dropna() : 删除有缺失值的数据

      axis=0 —> 默认 —> 遇到空值就删除对应的行

      axis=1 —> 遇到空值就删除对应的列

      把DataFrame中所有的空值都处理成0

      只处理某一列的空值

      重复值处理 —> duplicated() / drop_duplicates()

      duplicated()方法会返回一系列的布尔值表示是否重复,True:无重复;False:有重复

      drop_duplicates可以删除重复值,默认保留第一项

      练习:找主管不包括老板(先获取mgr的索引(无重复),然后根据索引找到主管)

      1.获取mgr的索引

      方法一:unique()方法 先去掉空值,转成int类型,再去重

      方法二:drop_duplicates() 方法 先取mgr字段的值,再去重

      使用’keep’参数,重复值的选择行为

      可以改变。值’first’保留每一个的第一次出现

      重复条目的集合。keep的默认值是’first’

      方法三:先根据mgr字段对DataFrame做去重,然后再获取mgr字段的值

      方法四:(方法三的分解动作)

      先找到重复的元素,获取它们的索引

      根据重复元素的索引删除这些行,再获取不重复的数据

      2.用花式索引的方式找出主管

      异常值处理(用指定的值替换掉原来的值 replace())

      练习:

      读取2018年北京积分落户数据

      查看公司名字有“华为”的公司

      通过replace方法指定正则表达式将“北京华为技术研究所”和“华为技术北京研究所”统一替换为“华为”

      2.wps的的官网最新的下载的地方是多少数据删除

      使用drop方法删除指定的行或列

      index指定行索引,columns指定列索引

      删除行

      数据:

      方法一:根据index这一索引列来删除行(注意drop()中的inde是参数列索引 )

      方法二:根据eno删除列

      删除列

      用Python中删除字典键值对的方式删除列(注意删除后就真的删除了)

      或者:pop() 能达到同样的效果(注意删除后就真的删除了)

      或者:使用drop方法删除指定的行或列(注意删除后就真的删除了)

      output:

      在这里插入图片描述

      误删除后想要恢复index列

      reset_index()恢复列

      或者:直接添加一列,再通过reindex()调整列的顺序

      在这里插入图片描述

      3.数据转换

      apply() / transform() / applymap()方法

      关于apply()和applymap()方法的区别请看这里

      每个员工的工资增加1000元:(使用apply())

      数据准备:

      用开方乘以10的方法处理考试成绩:使用applymap()

      使用transform方法将多个函数作用到数据上

      字符串向量

      核心操作:拆分 / 合并 / 匹配 / 替换 / 抽取

      方法:大小写 / 转类型 / 格式化

      数据准备

      将数据序列中的字符串变成大写:

      通常方法:apply()

      字符串向量法:用字符串向量,再用字符串的相关方法解决

      output:

      0 APPLE

      1 PITAYA

      2 LITCHE

      3 DURIAN

      4 WAXBERRY

      5 BLUEBERRY

      dtype: object

      其他练习:

      补充:UUID方式产生数据ID的字段

      在很多商业项目中,数据库表的主键不能够使用自增长编号,因为在有并发insert操作时,自增长编号的方式会影响性能。所以,很多产品中会选择使用UUID(Universal Unique IDentifier)的方式来产生数据的ID字段。

      生成分布式环境(多机环境)下全局唯一标识符的算法比较多,现在的项目中用的比较多的Snowflake算法(雪花算法那)。

      练习:读取拉勾网上招聘数据,找出数据分析岗位的平均工资是多少?

      获取数据及查看信息:

      取前三个数据用来观察

      判断下_id列有无重复

      方法一,获取不重复的数据,再获取数据量的大小

      方法二:直接获取不重复的数据的数量

      第一列没有用,设置’_id’为索引

      筛选出数据分析的岗位:

      从工资中抽取出工资的下限值和上限值

      转成整数后,取上限值和下限值的平均值(axis=0),之后再取平均(axis=1)

      时间日期向量

      date, time, year, month, day, hour, minute, second, microsecond, nanosecond, dayofweek, dayofyear, weekofyear, daysinmonth, quarteris_xxxround() / ceil() / floor()

      数据准备:

      使用to_datetime()函数将字符串处理成时间日期

      通过时间日期向量获取年份和月份

      0 – 星期一, 1 – 星期二,……,6 – 星期日

      python datetime模块的datetime库

      将生日换算成年龄

      1.获取描述性统计信息

      练习1:计算每个城市的数据分析岗位平均薪资

      知识点:groupby()方法

      找到岗位名称的字符串向量中的包含‘数据分析’项的表

      在这里插入图片描述

      处理salary列,利用salary的str向量中的extract方法,通过正则表达式提取工资范围,求取均值作为新的salary列

      在这里插入图片描述

      根据城市分组,获取工资求均值

      画图:

      在这里插入图片描述

      plt.text() 常用参数说明:

      练习2:

      知识点:分组聚合操作(# SAC —> Split – Aggregate – Combine)

      数据准备:

      在这里插入图片描述

      数据替换(*处理数据常用方法,重要):

      统计男女学生的人数(用性别分组再使用count聚合)

      统计每个学院男女学生的人数(多级索引)

      此时该数据序列的索引为:

      使用agg()方法一次性执行多个聚合函数

      数据准备:

      enoenamejobmgrsalcommdno01359胡 一刀销售员3344.01800200.03012056乔 峰分析师7800.050001500.02023088李莫愁设计师2056.03500800.02033211张无忌程序员2056.032000.02043233丘 处机程序员2056.034000.02053244欧阳锋程序员3088.032000.02063251张翠山程序员2056.040000.02073344黄蓉销售主管7800.03000800.03083577杨过会计5566.022000.01093588朱九真会计5566.025000.010104466苗人凤销售员3344.025000.030115234郭靖出纳5566.020000.010125566宋远桥会计师7800.040001000.010137800张三丰总裁NaN90001200.020

      maxminmeanptpdno10400020002675.000000200020900032004471.428571580030300018002433.3333331200

      2.排序(sort_values() )和Top-N( nlargest() 和 nsmallest() )

      排序算法看这里

      排序:sort_values()

      enoenamejobmgrsalcommdno137800张三丰总裁NaN90001200.02012056乔 峰分析师7800.050001500.02063251张翠山程序员2056.040000.020125566宋远桥会计师7800.040001000.01023088李莫愁设计师2056.03500800.02043233丘 处机程序员2056.034000.02033211张无忌程序员2056.032000.02053244欧阳锋程序员3088.032000.02073344黄蓉销售主管7800.03000800.03093588朱九真会计5566.025000.010104466苗人凤销售员3344.025000.03083577杨过会计5566.022000.010115234郭靖出纳5566.020000.01001359胡 一刀销售员3344.01800200.030

      根据工资降序排列员工表获取前3名数据(这里使用 sort_values() )

      Top-N:nlargest()和nsmallest()

      透视表和交叉表

      透视表:(根据A统计B)它根据一个或多个键对数据进行聚合,并根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中

      数据准备:

      类别品牌等级A组B组0手机华为A类121手机华为B类242手机华为A类253手机小米B类354手机小米C类365电脑华为A类466电脑华为B类587电脑小米C类698电脑小米A类79

      分组查看数据:

      在这里插入图片描述

      使用透视表查看数据:

      A组B组类别手机1122电脑2232

      透视表的另一种写法:

      在这里插入图片描述

      交叉表:是一种用于计算分组频率的特殊透视图,对数据进行汇总

      数据准备:wps 的官网最新的下载入口是多少

      类别产地名称数量价格0水果美国苹果55.81水果中国梨55.22水果中国草莓910.83蔬菜中国番茄33.54蔬菜新西兰黄瓜23.05肉类新西兰羊肉1013.16肉类美国牛肉820.5

      使用交叉表对数据进行汇总

      产地中国新西兰美国总计类别水果2013肉类0112蔬菜1102总计3227

      指定统计的值使用交叉表进行汇总

      产地中国新西兰美国总计类别水果140519肉类010818蔬菜3205总计17121342

      练习1:视频网站运营数据分析。

      找出点赞数在100000次以上的视频ID、标题和赞数

      数据准备:

      对上面的结果进行进行去重,并找出点赞数排前10名的视频信息

      首先判断重复数量:

      找到点赞数的前10名(nlargest() 或者 sort_values() + head():

      nlargest() 方法:

      sort_values() + head()方法:

      注意这里要先排序,否则可能会把数量大的排除

      video_idtitlelikes382737C2z4GqqS5EBTS (방탄소년단) ‘FAKE LOVE’ Official MV561382738547VYOjWnS4cMYChildish Gambino – This Is America (Official V…502345034708ffxKSjUwKdUAriana Grande – No Tears Left To Cry30940216181FlsCjmMhFmwYouTube Rewind: The Shape of 2017 | #YouTubeRe…30935443581kTlv5_Bs8awBTS (방탄소년단) ‘MIC Drop (Steve Aoki Remix)’ Offi…272929235080p8npDG2ulKQBTS (방탄소년단) LOVE YOURSELF 轉 Tear ‘Singularity’…270080022040OK3GJ0WIQ8sj-hope ‘Daydream (백일몽)’ MV267243149976ZfuNTqbHE8Marvel Studios’ Avengers: Infinity War Officia…262566139814aJOTlE1K90kMaroon 5 – Girls Like You ft. Cardi B24885652587TyHvyGVs42ULuis Fonsi, Demi Lovato – Échame La Culpa2376636

      根据频道对数据分组,统计出每个频道播放数、赞数、踩数和评论数各自的总和

      viewslikesdislikescomment_countchannel_title12 News856431704501MILLION Dance Studio1733477122066127685271theK (원더케이)703566670292084354977720th Century Fox48572239120401921395783372CELLOS20586911198120446……………ワーナー ブラザース 公式チャンネル755014156865581768圧倒的不審者の極み!29441973103782780杰威爾音樂 JVR Music9161284048510424746郭韋辰125944814영국남자 Korean Englishman5888201831725422142198 rows × 4 columns

      方法二:利用透视表做

      viewslikesdislikescomment_countchannel_title12 News856431704501MILLION Dance Studio1733477122066127685271theK (원더케이)703566670292084354977720th Century Fox48572239120401921395783372CELLOS20586911198120446……………ワーナー ブラザース 公式チャンネル755014156865581768圧倒的不審者の極み!29441973103782780杰威爾音樂 JVR Music9161284048510424746郭韋辰125944814영국남자 Korean Englishman5888201831725422142198 rows × 4 columns

      根据上面的结果找出热门频道(“播放数+赞数+评论数”总和最高的前10名)

      方法一:sort_values()

      方法二:

      结果:

      [‘ibighit’,

      ‘Dude Perfect’,

      ‘jypentertainment’,

      ‘Marvel Entertainment’,

      ‘TheEllenShow’,

      ‘Jimmy Kimmel Live’,

      ‘WWE’,

      ‘MalumaVEVO’,

      ‘Ed Sheeran’,

      ‘The Tonight Show Starring Jimmy Fallon’]

      练习2*:宽表和窄表的装换

      数据准备:

      useridusername01张三12李四23王五34赵大45孙二

      useridusernamemonthuseridye0一月份11一月份22一月份33二月份24二月份45三月份36三月份5

      useridusernamemonthye01张三一月份12李四一月份22李四二月份33王五一月份43王五三月份54赵大二月份65孙二三月份

      窄表变宽表

      month一月份三月份二月份username孙二060张三1000李四1008王五580赵大009

      调整列索引:

      month一月份二月份三月份username张三1000李四1080王五508赵大090孙二006

      monthusername一月份二月份三月份0张三10001李四10802王五5083赵大0904孙二006

      宽表变窄表

      usernamemonthye0张三一月份101李四一月份102王五一月份53李四二月份84赵大二月份95王五三月份86孙二三月份6

      数据分箱:将连续的数据分组到不同的箱子中(连续值的离散化)。

      数据准备:

      身高1001183.01002174.81003161.01004165.71005178.1……1496174.61497183.41498173.51499174.81500178.8500 rows × 1 columns

      身高[140, 145)0[145, 150)4[150, 155)10[155, 160)29[160, 165)79[165, 170)132[170, 175)111[175, 180)94[180, 185)28[185, 190)10[190, 195)2[195, 200)1Name: 身高, dtype: int64

      绘制直方图:

      在这里插入图片描述

      练习:2018年北京积分落户数据分析。

      1.按照公司对数据进行分组,统计每个组的人数并按照人数的降序排列

      2.按照落户积分将人员分组,统计每个组有多少人并绘制柱状图

      3.将出生日期转化成年龄,统计不同年龄段有多少人并绘制柱状图

      company

      北京华为数字技术有限公司 137

      中央电视台 73

      北京首钢建设集团有限公司 57

      百度在线网络技术(北京)有限公司 55

      联想(北京)有限公司 48

      中国民生银行股份有限公司 40

      北京外企人力资源服务有限公司 39

      国际商业机器(中国)投资有限公司 39

      中国国际技术智力合作有限公司 29

      华为技术有限公司北京研究所 27

      Name: name, dtype: int64

      北京华为数字技术有限公司 137

      中央电视台 73

      北京首钢建设集团有限公司 57

      百度在线网络技术(北京)有限公司 55

      联想(北京)有限公司 48

      …

      北京顶秀科技有限公司 1

      北京车客家园网络科技发展有限公司 1

      泛美(北京)生物制品有限公司 1

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