背景：Python做数据分析，DataFrame数据结构 由于需要根据历史的时间序列预测未来一段时间的序列值，在获取时间序列时经常会遇到部分值缺失，或者数值不理想的情况。此时为了保证历史序列的正确提取，就要把异常值去掉，然后通过插值进行修补。 以下是Pandas中的几种插值方式，使用方便： 1、线性插值。 顾名思义，可能是最直接的插值方式之一，虽然简单可能效果也不太好。 特点：只能在已知样本中间插值，像我的数据里，起始数据没有的情况是不行的。 代码很简单，Pandas的内置函数，把要插值的地方置为NaN，然后直接调用interpolate()函数。 delIndex=df[df['cloud...

背景：一张图一张图看和下载太慢了，批量把网上的开放图源下载到本地，方便快捷。 方法：Python、requests库 首先，任意选择一个开源图片网站，这里随机选择了一个网站P站美图。 要实现自动化下载，首先肯定要人为分析下载的过程，再依靠代码让这个流程自动化。 观察网页,一张网页里包含多个帖子，点进去后才能看到该帖发布的所有图片，因此要下载所有的图片就需要至少两步： step1：访问页面里的帖子 step2：访问发帖里的图片 在我们访问图片时就能够获取图片的所有信息，包括图片的url地址，利用url就可以观看和下载图片了。 当然，除了第一页之外，还有第二、第三页，所以需要换页，因此还有一步：...