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动态更新维护的Python语言教程。
Pandas基本功能
到目前为止,我们了解了三种Pandas数据结构以及如何创建它们。接下来将主要关注数据帧(DataF...

Pandas描述性统计
有很多方法用来集体计算DataFrame的描述性统计信息和其他相关操作。 其中大多数是sum(),...

Pandas函数应用
要将自定义或其他库的函数应用于Pandas对象,有三个重要的方法,下面来讨论如何使用这些方法。使用...

Pandas重建索引
重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签。重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的...

Pandas迭代
Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。当迭代一个系列时,它被视为数组式,基本迭代产生这些...

Pandas排序
Pandas有两种排序方式,它们分别是 - 按标签 按实际值 下面来看看一个输出的例子。 ...

Pandas字符串和文本数据
在本章中,我们将使用基本系列/索引来讨论字符串操作。在随后的章节中,将学习如何将这些字符串函数应用...

Pandas选项和自定义
Pandas提供API来自定义其行为的某些方面,大多使用来显示。 API由五个相关函数组成。它们分...

Pandas索引和选择数据
除了基于纯标签和整数之外,Pandas还提供了一种使用运算符进行选择和子集化对象的混合方法。 可以...

Pandas统计函数
统计方法有助于理解和分析数据的行为。现在我们将学习一些统计函数,可以将这些函数应用到Pandas的...

Pandas窗口函数
为了处理数字数据,Pandas提供了几个变体,如滚动,展开和指数移动窗口统计的权重。 其中包括总和...

Pandas聚合
当有了滚动,扩展和ewm对象创建了以后,就有几种方法可以对数据执行聚合。 Da...

Pandas缺失数据
数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差,...

Pandas分组(GroupBy)
任何分组(groupby)操作都涉及原始对象的以下操作之一。它们是 - 分割对象 应用一个函数 结...

Pandas级联
Pandas提供了各种工具(功能),可以轻松地将Series,DataFrame和Panel对象组...

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介绍

为了方便学习Python语言,基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开,对照书中内容进行学习,在线编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面直接编写,便于作及时的说明和解释。

在数据科学、机器学习及深度学习的领域里,Jupyter是一个强大的工具,它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体,让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展,Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中,从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。





平台内核

目前平台提供配置好的计算时内核供运行使用。后期会根据需求增加公用内核及内核中的默认类库。 相关语言运行环境与类库一般由 Conda 库提供最新版本。

  • Python 3.11 [系统]
  • Python 3.12 [Conda]
  • R 4.4 [Conda]


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  • 平台使用Jupyter技术搭建,登陆认证使用本系统的注册账号。
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