python如何统计每个年份的数量 有什么冷门但好用的软件呢？
有什么冷门但好用的软件呢？
Essentialpim PRO:是一款非常棒的日程管理和知识管理软件，被惠普、三星、佳能等知名公司选用。
它不仅可以用作日程管理软件，还可以用作知识管理软件:
独立数据库，确保安全。通过wifi实现多终端同步:
该软件得到了国际知名公司的认可:
这样一个软件的价格并不高。
当然，如果你喜欢也可以选择蟹版。
说完传统的知识管理软件，还有现在流行的双链笔记软件:
简单理解什么是双链笔记，不需要理解复杂的概念，和现在流行的知识管理软件concepts做个对比:
据说RoameEdit 的未来发展空间和底层架构比 南
Roam能做什么，能解决什么问题？
简单来说就是:让知识被使用。
类似于下图:
为什么这样的图表能让知识更有效？
看下面这个案例(全世界的软件界面):
建立知识与信息的关系，只要知道任何一个关键点，就可以循着痕迹去构建整个知识大厦。
这是真正有用和可用的知识。
软件界面(太复杂，boom还只是在初步探索阶段):
XYplorer:超级冷门超级强大的文件管理软件。一个大V这样评价它:
看它酷炫实用的界面:
当然，你也可以选择以下软件:
qdir
qttabbar三叶草
A commander
Turks and Caicos Islands
阅读PDF:是目前最好的PDF软件，没有之一。
以下思维导图是目前推荐的软件:
拉洪 s的产品肯定没问题。
求Python代码从键盘输入年份和月份，在屏幕上输出该月的天数（要考虑闰年）？
Import calendar
2019
If (year) :
日_数字365
Otherwise :
日_数字366
日历库中的闰年算法
def isleap(年):
Returns True for leap years and False for non-leap years.
Return to the 40th and 100th years! 0 or 400 0)
Numpy为什么可以用C语言写？C语言是如何做到和python之间交互的？
当我们使用Python进行数据分析时，有时我们可能需要根据数据帧中其他列的值向Pandas数据帧中添加一列。
虽然这听起来很简单，但是如果我们尝试使用if-else条件语句，可能会变得有点复杂。幸运的是，有一个简单而好的方法可以用numpy做到这一点！
要学习如何使用它，让 让我们来看一个具体的数据分析问题。我们有超过4000条AAA教育推文的数据集。带有图片的推文会获得更多的赞和转发吗？让 让我们做一些分析来找出答案！
我们将从导入pandas和numpy并加载数据集开始，看看它是什么样子的。
我们可以看到，我们的数据集包含了每条推文的一些信息，包括:
1)日期——推文发布的日期。
2)时间——推文发出的时间。
3)tweet-tweet的实际文本
4)提及——推文中提到的任何其他Twitter用户。
5)照片——推文中包含的任何图片的URL。
6)replies _ count——推文上的回复数量
7 7)retweets _ count-转发的推文数量
8)likes _ count——推文上的赞数。
我们还可以看到照片数据的格式有点奇怪。
使用np.where()添加具有正确/错误条件的pandas列。
在我们的分析中，我们只是想看看带有图片的推文是否能获得更多的互动，所以我们不 我真的不需要图片URL。让 我们尝试创建一个名为hasimage的新列，它将包含布尔值-True。如果推文包含图片，f。Alse不包含图像。
为此，我们将使用numpy的内置where()函数。这个函数依次接受三个参数:我们要测试的条件，当条件为真时分配给新列的值，当条件为假时分配给新列的值。看起来是这样的:
在我们的数据中，我们可以看到没有图片的推文在这个照片列中总是有值的。我们可以使用这些信息和np.where()创建一个新的列hasimage，如下所示:
在顶部，我们可以看到我们的新列已被添加到我们的数据集，并且推文已被正确标记，包括图像是真的，其他图像是假的。
现在我们有了hasimage专栏，让 让我们快速创建几个新的数据帧，一个用于所有图片推文，一个用于所有非图片推文。我们将使用布尔过滤器来做到这一点:
现在我们已经创建了这些，我们可以使用内置的数学函数。mean()快速比较每个数据帧中的推文。
我们将使用print()语句使结果更容易阅读。我们还需要记住使用str()来转换的计算结果。mean()转换成一个字符串，以便我们可以在打印的语句中使用它:
根据这些结果，似乎在AAA教育中包含图像可能会促进更多社交媒体的交互。有图推文的平均赞数和转发数是无图推文的3倍。
添加具有更复杂条件的熊猫列
这种方法效果很好，但是如果我们要添加一个条件更复杂的新列(超出True和False的条件)怎么办？
例如，为了更深入地研究这个问题，我们可能希望创建一些交互式 "层与并评估推文到达每一层的百分比。为了简单起见，让 的用户喜欢衡量互动性，并将推文分为四个级别:
1)tier_4 -2或更少的喜欢
2) Tier _ 3-3-9喜欢
3) Tier _ 2-10-15喜欢
4) Tier _ 1-16喜欢
为此，我们可以使用一个名为()的函数。我们给它两个参数:一个条件列表和一个对应的值列表，我们希望将这些值分配给新列中的每一行。
这意味着顺序很重要:如果条件满足列表中的第一个条件，列表中的第一个值将被分配给该行的新列。大数据分析使用numpy在熊猫数据框架上添加列。如果它满足第二个要求，条件，则将分配第二个值，依此类推。
让 让我们看看它在Python代码中的样子:
干得好！我们创建了另一个新的专栏，根据我们的分级排名系统(尽管有些武断)对每条推文进行分类。
现在，我们可以用它来回答更多关于数据集的问题。例如，1级和4级推文中有图像的比例是多少？
在这里，我们可以看到，虽然图像似乎是有帮助的，他们不 这似乎不是成功的必要条件。
虽然这是一个非常肤浅的分析，但是我们已经实现了我们真正的目标:根据关于现有列中的值的条件语句向pandas DataFrames添加列。
当然，这是一项可以通过多种完成的任务。其中()和()只是两个潜在的方法。
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