')
}
function initGt() {
var handler = function (captchaObj) {
captchaObj.appendTo('#captcha');
captchaObj.onReady(function () {
$("#wait").hide();
}).onSuccess(function(){
$('.getcheckcode').removeClass('dis');
$('.getcheckcode').trigger('click');
});
window.captchaObj = captchaObj;
};
$('#captcha').show();
$.ajax({
url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存
type: "get",
dataType: "json",
success: function (data) {
$('#text').hide();
$('#wait').show();
// 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化
// 參數(shù)1：配置參數(shù)
// 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口
initGeetest({
// 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少
gt: data.gt,
challenge: data.challenge,
offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機
new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機
product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup
width: "280px",
https: true
// 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/
}, handler);
}
});
}
function codeCutdown() {
if(_wait == 0){ //倒計時完成
$(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取");
}else{
$(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)");
_wait--;
setTimeout(function () {
codeCutdown();
},1000);
}
}
function inputValidate(ele,telInput) {
var oInput = ele;
var inputVal = oInput.val();
var oType = ele.attr('data-type');
var oEtag = $('#etag').val();
var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt');
var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！';
var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！';
var pattern;
if(inputVal==""){
if(!telInput){
errFun(oErr,empTxt);
}
return false;
}else {
switch (oType){
case 'login_mobile':
pattern = /^1[3456789]\d{9}$/;
if(inputVal.length==11) {
$.ajax({
url: '/login/checkmobile',
type: "post",
dataType: "json",
data: {
mobile: inputVal,
etag: oEtag,
page_ur: window.location.href,
page_referer: document.referrer
},
success: function (data) {
}
});
}
break;
case 'login_yzm':
pattern = /^\d{6}$/;
break;
}
if(oType=='login_mobile'){
}
if(!!validateFun(pattern,inputVal)){
errFun(oErr,'')
if(telInput){
$('.getcheckcode').removeClass('dis');
}
}else {
if(!telInput) {
errFun(oErr, errTxt);
}else {
$('.getcheckcode').addClass('dis');
}
return false;
}
}
return true;
}
function errFun(obj,msg) {
obj.html(msg);
if(msg==''){
$('.login_submit').removeClass('dis');
}else {
$('.login_submit').addClass('dis');
}
}
function validateFun(pat,val) {
return pat.test(val);
}
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- 數(shù)據(jù)分析入門教程
2024-11-30-
基礎(chǔ)知識學(xué)習(xí)
統(tǒng)計學(xué)與概率論是數(shù)據(jù)分析的基石，幫助理解數(shù)據(jù)分布、均值、標(biāo)準(zhǔn)差等。這些概念奠定了數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，類似 CDA（Certified Data Analyst）認(rèn)證可以進(jìn)一步加強這些基本概念。
熟悉數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法有 ...
- 數(shù)據(jù)分析常用函數(shù)公式匯總，Excel與Python必備技巧
- 2024-11-27
-
數(shù)據(jù)分析中常用的Excel與Python函數(shù)公式涵蓋了廣泛的應(yīng)用場景。掌握這些基礎(chǔ)和高級技巧對于成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師至關(guān)重要。無論是在處理大型數(shù)據(jù)集還是進(jìn)行復(fù)雜分析時，正確使用這些函數(shù)和方法可以提高工作效率 ...
- 利用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
- 2024-11-20
-
數(shù)據(jù)導(dǎo)入
使用pandas庫的read_csv()函數(shù)讀取CSV文件或使用read_excel()函數(shù)讀取Excel文件。
支持處理不同格式數(shù)據(jù)，可指定分隔符、編碼等參數(shù)。
對于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，可使用pandas-datareader庫獲取數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)預(yù)處理
...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第3節(jié) 10 pandas 時序數(shù)據(jù)
- 2023-11-30
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第3節(jié) 10 Pandas 時序數(shù)據(jù)
在Pandas中，時間序列（Time Series）是一種特殊的數(shù)據(jù)類型，用于處理時間相關(guān)的數(shù)據(jù)。Pandas提供了豐富的功能和方法，方便對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。下 ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 9 pandas 文本數(shù)據(jù)
- 2024-11-29
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第3節(jié) 9 Pandas 文本數(shù)據(jù)
import pandas as pd
1、cat() 拼接字符串
d = pd.DataFrame(['a', 'b', 'c'],columns = ['A'])d
.datafr ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 8-2 pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)堆疊
- 2024-11-27
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第2節(jié) 8-2 Pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)堆疊
數(shù)據(jù)堆疊
df = pd.DataFrame({'專業(yè)': np.repeat(['數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)', '計算機', '統(tǒng)計學(xué)','物理學(xué)'], 6), &n ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 8-1 pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)堆疊
- 2024-08-27
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第2節(jié) 8-2 Pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)堆疊
數(shù)據(jù)堆疊
df = pd.DataFrame({'專業(yè)': np.repeat(['數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)', '計算機', '統(tǒng)計學(xué)','物理學(xué)'], 6), &n ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 8-1 pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)變形
- 2024-11-26
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《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第2節(jié) 8-1 Pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)變形
數(shù)據(jù)重塑(Reshaping)
數(shù)據(jù)重塑，顧名思義就是給數(shù)據(jù)做各種變形，主要有以下幾種：
df.pivot 數(shù)據(jù)變形df.pivot_table 數(shù)據(jù)透視表df.stack/unstack ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 7 pandas分組聚合
- 2024-11-25
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第2節(jié) 7 Pandas分組聚合
分組聚合（group by）顧名思義就是分2步：
先分組：根據(jù)某列數(shù)據(jù)的值進(jìn)行分組。用groupby()對某列進(jìn)行分組后聚合：將結(jié)果應(yīng)用聚合函數(shù)進(jìn)行計算。在agg()函數(shù)里 ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 6 pandas合并連接
- 2024-11-24
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第2節(jié) 6 Pandas合并連接
在pandas中，有多種方法可以合并和拼接數(shù)據(jù)。常見的方法包括append()、concat()、merge()。
追加(Append)
append()函數(shù)用于將一個DataFrame或Series對象追加到另 ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 5 pandas數(shù)據(jù)查看
- 2024-11-23
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第2節(jié) 5 Pandas數(shù)學(xué)計算
import pandas as pdd = np.array([[81, 28, 24, 25, 96], [&n ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 4 pandas數(shù)據(jù)查看
- 2024-11-22
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第2節(jié) 4 Pandas條件查詢
在pandas中，可以使用條件篩選來選擇滿足特定條件的數(shù)據(jù)
import pandas as pdd = np.array([[81, 28, 24, 25,&n ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 3 pandas數(shù)據(jù)查看
- 2024-11-21
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第2節(jié) 3 Pandas數(shù)據(jù)查看
這里我們創(chuàng)建一個DataFrame命名為df：
import numpy as npimport pandas as pdd = np.array([[81, 28,&nbs ...
- Python 適合初學(xué)者學(xué)習(xí)嗎
- 2024-11-08
-
Python 是一門非常適合初學(xué)者學(xué)習(xí)的編程語言。其簡潔明了的語法、豐富的功能庫，以及廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，使其成為學(xué)習(xí)編程的理想選擇。本文將詳細(xì)探討 Python 的特點、學(xué)習(xí)資源，以及如何通過實用例子和認(rèn)證來提高學(xué)習(xí) ...
- 如何使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
- 2024-11-07
-
數(shù)據(jù)分析是一項至關(guān)重要的技能，尤其在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界中。Python以其強大的庫和簡單的語法成為了數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的佼佼者。本文將帶你走過數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟，幫助你掌握如何使用Python進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)處理和分析。 ...
- CDA一級&二級教材勘誤說明
- 2024-11-04
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《CDA Level 1精益業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析》勘誤說明
推薦學(xué)習(xí)書籍
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- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 2 pandas數(shù)據(jù)類型
- 2024-11-20
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第2節(jié) 2 Pandas數(shù)據(jù)類型
Pandas 有兩種自己獨有的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。需要注意的是，它固然有著兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，因為它依然是 Python 的一個庫，所以 Python 中有的數(shù)據(jù)類型在這里依然適用。我 ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第2節(jié) 1 pandas簡介
- 2024-11-20
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》
第2節(jié) 1 Pandas簡介
說好開始學(xué)Python，怎么到了Pandas？
前面說過，既然定義為極簡入門，我們只抓核心中的核心。
那怎么樣挑核心重點呢？
在你不熟悉的情況下，肯定需要請教別人，需要 ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡入門》第1節(jié) Python基礎(chǔ)知識
- 2024-11-18
-
近年來，隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的逐步發(fā)展，Python語言的使用率也越來越高，不僅可以做數(shù)據(jù)處理，網(wǎng)頁開發(fā)，更是數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等從業(yè)者的首選語言。
“工欲善其事，必先利其器?！?要做好數(shù)據(jù)分析，離不開一 ...
- 如何用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？新手必備的入門教程
- 2024-10-25
-
數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域正在迅猛發(fā)展，而Python已成為該領(lǐng)域的首選編程語言之一。Python憑借其直觀的語法、多樣的庫和強大的社區(qū)支持，使得新手也能輕松上手進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。在本文中，我們將深度探討如何用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析， ...
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