pandas是python的乙個大資料處理模組。pandas使用乙個二維的資料結構dataframe來表示**式的資料，相比較於numpy，pandas可以儲存混合的資料結構，同時使用nan來表示缺失的資料，而不用像numpy一樣要手工處理缺失的資料，並且pandas使用軸標籤來表示行和列。
dataframe類：
dataframe有四個重要的屬性： index：行索引。 columns：列索引。 values：值的二維陣列。 name：名字。
資料框操作
df.head(1) 讀取頭幾條資料 df.tail(1) 讀取後幾條資料 df[『date』] 獲取資料框的date列 df.head(1)[『date』] 獲取第一行的date列 df.head(1)『date』 獲取第一行的date列的元素值 sum(df[『ability』]) 計算整個列的和 df[df[『date』] == 『20161111』] 獲取符合這個條件的行 df[df[『date』] == 『20161111』].index[0] 獲取符合這個條件的行的行索引的值 df.iloc[1] 獲取第二行 df.iloc1 獲取第二行的test2值 10 mins to pandas df.index 獲取行的索引 df.index[0] 獲取第乙個行索引 df.index[-1] 獲取最後乙個行索引,只是獲取索引值 df.columns 獲取列標籤 df[0:2] 獲取第1到第2行，從0開始，不包含末端 df.loc[1] 獲取第二行 df.loc[:,』test1』] 獲取test1的那一列,這個冒號的意思是所有行，逗號表示行與列的區分 df.loc[:,[『test1』,』test2』]] 獲取test1列和test2列的資料 df.loc[1,[『test1』,』test2』]] 獲取第二行的test1和test2列的資料 df.at[1,』test1』] 表示取第二行，test1列的資料，和上面的方法類似 df.iloc[0] 獲取第一行 df.iloc[0:2,0:2] 獲取前兩行前兩列的資料 df.iloc[[1,2,4],[0,2]] 獲取第1，2，4行中的0，2列的資料 (df[2] > 1).any() 對於series應用any()方法來判斷是否有符合條件的
C 中的模板是啥？
假如現在寫了乙個 int 型別的 swap 函式，但是又可能會用到 double 型別的 swap，或者 char 型別的 要是這樣一遍一遍去寫乙個同樣的功能只是引數型別不同的函式，那簡直是太煩人了，所以，福音來了！函式模板就解決了這個問題。就是說像乙個模具一樣，你要個啥樣的，就可以立馬做乙個出來。...
PHP中的「過載」是個啥？
很多面試官在面試的時候都會問一些物件導向的問題，物件導向的三大特性中，多型最主要的實現方式就是方法的過載和重寫。但是在php中，只有重寫，並沒有完全的過載能力的實現。重寫，子類重寫父類方法。重寫 class a class childa extends a ca new childa ca test...
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