pandas中有两类非常重要的数据结构，就是序列Series和数据框DataFrame.Series类似于NumPy中的一维数组，可以使用一维数组的可用函数和方法，而且还可以通过索引标签的方式获取数据，还具有索引的自动对齐功能；DataFrame类似于numpy中的二维数组，同样可以使用numpy数组的函数和方法，还具有一些其它灵活的使用。
在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainable AI, xAI）被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型（所谓的黑匣子模型）如何进行预测，实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于，许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能，还要解释生成结果的方式。例如，在医疗领域，可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命，因此了解决策的驱动因素非常重要。此外，能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。
随着大数据时代的到来，越来越多的数据流向了Hadoop生态圈，同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要，在Hadoop生态圈的快速发展过程中，涌现了一批开源的数据分析引擎，例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等，同时也产生了多个高性能的列式存储格式，例如RCFile、ORC、Parquet等，本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式，并对它们做了相应的对比测试。
https://www.cnblogs.com/liulinghua90/p/9935642.html
一、Series 数据结构 1.是什么？ Series 是一种类似于一维数组的对象，由一组数据及一组数据标签（即索引）组成。 第一列是 数据标签（索引）；第二列是 具体数据。 2.为什么？ 3.怎么做？ 导包： import pandas as pd （1）创建一个Series：使用 Series()方法 1）传入一个列表list： 只传入一个列表不指定数据标签，那么 Series会默认使用从0开始的数作为数据标签（索引）。 import pandas as pd s1 = pd.Serie
在数据分析、数据可视化领域，Pandas的应用极其广泛；在大规模数据、多种类数据处理上效率非常高。
本文主要记录Python的基础知识，这同样是每一个Python用户所要走过的必经之路。任何一段复杂的Python代码，归根结底都是由最简单的元素构成。只有夯实基础，方能轻松自如。
列 表 列表在python里是有序集合对象类型。 列表里的对象可以是任何对象：数字，字符串，列表或者字典，元组。与字符串不同，列表是可变对象，支持原处修改的操作 python的列表是：
在python中，列表用方括号[ ],来表示列表。作为一个方括号内的逗号分隔值出现。列表的数据项不需要具有相同的类型。
Parquet仅仅是一种存储格式，它是语言、平台无关的，并且不需要和任何一种数据处理框架绑定，目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些，可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配，并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式。
type() #查看类型 dir() help() len() open() #文本文件的输入输出 range() enumerate() zip() #循环相关 iter() #循环对象 map() filter() reduce() #函数对象 abs(-2) #取绝对值 round(2.3) #取整 pow(3,2) #乘方 cmp(3.1, 3.2) #比较大小 divmod(9, 7) #返回除法的结果和余数 max([2, 4, 6, 8]) #求最大值 min([1, 2, -1, -2]) #求最小值 sum([-1, 1, 5, 7]) #求和 int(“10”) #字符转为整数 float(4) #转为浮点数 long(“17”) # 转为长整数 str(3.5) #转为字符串 complex(2, 5) #返回复数2 + 5i ord(“A”) #A对应的ascii码 chr(65) #ascii码对应的字符 unichr(65) #数值65对应的unicode字符 bool(0) #转换为相应的真假值，0相当于False btw:”空” 值相当于False：[],(),{},0,None,0.0 all([True, 2, “wow!”]) #是否所有元素相当于True，全为True则为True any([0, “”, False, [], None]) #是否有元素相当于True sorted([1, 7, 4]) #序列升序排序 reversed([1, 5, 3]) #序列降序排序 list((1, 2, 3)) #tuple转换为表list tuple([4, 5, 4]) #list转换为tuple dict(a=3, b=”hi”, c=[1,2,3]) #构建字典 d = dict(a=3, b=”hi”, c=[1,2,3]) #d则为字典，字典的引用方式d[“a”]的值为3 input(‘input something’) #等待用户输入 globals() #返回全局变量名，函数名 locals() #返回局部命名空间
Things may come to those who wait, but only the things left by those who hustle.
上期我们在展示数据分流的函数中，判断了一下当前接口是否为get。在MeterSphere中，get的接口参数相对简单 在MeterSphere的json文件中。request下面有一个arguments的节点。该节点内部就记录的是params类型的参数。如下所示。
1.在Python中，字典用放在花括号{}中的一些列的键-值对表示。每个键都与一个值相关联，可以使用键来访问与之相关联的值。可将任何Python对象用作字典中的值。
分组中也可以加入筛选条件WHERE，不过这里一定要注意的是，执行顺序为：WHERE过滤→分组→聚合函数。牢记！
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据处理：Pandas库的使用 ---- Python 数据处理：Pandas库的使用 1.Pandas 数据结构 1.1 Series 1.2 DataFrame 2.基本功能 2.1 重新索引 2.2 丢弃指定轴上的项 2.3 索引、选取和过滤 2.4 用 loc 和 iloc 进行选取 2.5
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame Series创建 基本知识 类似于一维数组的对象 由一组数据（各种Numpy数据类型）和数据标签（索引）组成 左边索引，右边数值； 不指定索引的话，自动从0开始； 索引也可以自定义：index=[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’] 通过Python的字典类型创建 obj = pd.Series([4, 7, 8, -1]) obj 0 4 1
Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
Oracle数据库里的直方图使用了一种称为Bucket（桶）的方式来描述目标列的数据分布。Bucket（桶）是一个逻辑上的概念，相当于分组，每个Bucket就是一组，每个Bucket里会存储一个或多个目标列中的数据。Oracle会用两个维度来描述一个Bucket，这两个维度分别是ENDPOINT_NUMBER和ENDPOINT_VALUE，Oracle会将每个Bucket的这两个维度记录在数据字典基表SYS.HISTGRM$中。列的直方图的类型可以通过查询视图DBA_TAB_COL_STATISTICS的HISTOGRAM列来获取，一般情况下包含3类，NONE（没有直方图）、FREQUENCY（频率直方图，也叫等频直方图）、HEIGHT BALANCED（高度平衡直方图，也叫等高直方图）。在Oracle 12c中，又新增了两种类型的直方图，分别是顶级频率直方图（Top Frequency Histogram）和混合直方图（Hybrid Histogram），本书只讨论频率和高度平衡直方图。
以下是列表和字典的一些进阶功能片段，整理为清晰的图片版，希望大家能更方便的阅读，并从中获得一些帮助。
作为程序员，你的电脑里、书架上，一定少不了 Python 的资料和课程。免费的电子书，花钱买的课，实体书籍...
接上期：第二章 Oracle Database In-Memory 体系结构(IM-2.1)
要高效地使用数据，就必须要有组织，因此业界对数据的结构化组织有很多探索。 1）Cube技术概念 OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念。“维”（Dimension）是人们观察客观世界的角度，是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系，这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要属性定义为多个维，使用户能对不同维上的数据进行比较。因此，OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。OLAP的基本多维分析操作有钻取、切片和切块，以及旋转等。
字符串处理 单双引号一样 .title()：将每个单词的首字母变为大写，其余小写（不管原来是什么样） .upper()：将字符串中所有字母变为大写 .lower()：将字符串中所有字母变为小写 .strip()：删除行首和行末的空白（空格和制表符）（直接输入变量返回值才能看到，否则看不到效果） .lstrip()：删除左边，即行首 .rstrip()：删除友边，即行末 合并字符串直接用加号：+ 转义（不管单双引号都生效）： \t：制表符 \n：换行
在 chaos(id,v1,v2,v3) 表中获取每个 id 对应的 v1、v2、v3 字段的最大值，v1、v2、v3 同为数值类型。
不仅要按名字或年龄对其进行排序，还要将两个字段同时进行排序。在SQL中，会是这样的查询：
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
pandas是数据分析领域的常用库，它被专门设计来处理表格和混杂数据，这样的设计让它在数据清洗和分析工作上更有优势。
匹配追踪的过程已经在匹配追踪算法（MP）简介中进行了简单介绍，下面是使用Python进行图像重建的实践。
pandas 提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。自从2010年出现以来，它助使 Python 成为强大而高效的数据分析环境。pandas使用最多的数据结构对象是 DataFrame，它是一个面向列（column-oriented）的二维表结构，另一个是 Series，一个一维的标签化数组对象。
ORC的全称是(Optimized Row Columnar)，ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它的产生早在2013年初，最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。ORC文件是自描述的，它的元数据使用Protocol Buffers序列化，并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消耗，目前也被Spark SQL、Presto等查询引擎支持，但是Impala对于ORC目前没有支持，仍然使用Parquet作为主要的列式存储格式。2015年ORC项目被Apache项目基金会提升为Apache顶级项目。ORC具有以下一些优势:
目录1、交互式环境与print输出2、字符串的操作3、重复/转换/替换/原始字符串4、去除/查询/计数5、获取输入/格式化6、元组7、列表8、集合9、字典10、循环11、条件/跳出与结束循环12、运算符与随机数13、定义函数与设定参数14、设定收集参数15、嵌套函数/作用域/闭包16、递归函数17、列表推导式/lambda表达式1、交互式环境与print输出（1）print：打印/输出（2）coding：编码（3）syntax：语法（4）error：错误（5）invalid：无效（6）identifier：
pandas的两大数据结构：Series和DataFrame. Series用于储存一个序列一样的一维数据；DataFrame用于多维数据。
目录 1、交互式环境与print输出 2、字符串的操作 3、重复/转换/替换/原始字符串 4、去除/查询/计数 5、获取输入/格式化 6、元组 7、列表 8、集合 9、字典 10、循环 11、条件/跳出与结束循环 12、运算符与随机数 13、定义函数与设定参数 14、设定收集参数 15、嵌套函数/作用域/闭包 16、递归函数 17、列表推导式/lambda表达式 1、交互式环境与print输出 （1）print：打印/输出 （2）coding：编码 （3）syntax：语法 （4）error：错误 （5）
Python语法基本单词 目录 1、交互式环境与print输出 2、字符串的操作 3、重复/转换/替换/原始字符串 4、去除/查询/计数 5、获取输入/格式化 6、元组 7、列表 8、集合 9、字典 10、循环 11、条件/跳出与结束循环 12、运算符与随机数 13、定义函数与设定参数 14、设定收集参数 15、嵌套函数/作用域/闭包 16、递归函数 17、列表推导式/lambda表达式 1、交互式环境与print输出 （1）print：打印/输出 （2）coding：编码 （3）syntax：语法 （4）
DataFrame表示的是矩阵数据表，每一列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既包含行索引，也包含列索引，可以视为多个Series集合而成，是一个非常常用的数据结构。
上次咱们简单的认识了String，Number，这次简单聊聊剩下的几个数据类型(列表，元组，字典)...
Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻，而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式，包括范围读取和条件查询等。
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文章目录 Scala第四章节 章节目标 1. 流程控制结构 1.1 概述 1.2 分类 2. 顺序结构 2.1 概述 2.2 代码演示 2.3 思考题 3. 选择结构(if语句) 3.1 概述 3.2 分类 3.3 单分支 3.3.1 格式 3.3.2 执行流程 3.3.3 示例 3.4 双分支 3.4.1 格式 3.4.2 执行流程 3.4.3 示例 3.5 多分支 3.5.1 格式 3.5.2 执行流程 3.5.3 示例 3.6 注意事项 3.7 嵌套分支 3.8 扩展: 块表达式 4.
1：pandas依赖处理Excel的xlrd模块，所以我们需要提前安装这个，安装命令是：pip install xlrd 2:安装pandas模块还需要一定的编码环境，所以我们自己在安装的时候，确保你的电脑有这些环境：Net.4 、VC-Compiler以及winsdk_web，如果大家没有这些软件~可以咨询我们的辅导员索要相关安装工具。 3:步骤1和2 准备好了之后，我们就可以开始安装pandas了，安装命令是：pip install pandas
二维ee.List对象的列可以作为回归缩减器的输入。下面的例子提供了简单的证明；自变量是因变量的副本，产生等于 0 的 y 截距和等于 1 的斜率。
大量数据，里面有多行多列，出现类似标题报错 raise JSONDecodeError(“Extra data”, s, end) json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 2 column 1 (char 104)
在许多情况下，由于其出色的预测性能和处理复杂非线性数据的能力，机器学习模型通常优于传统的线性模型。然而，机器学习模型常见的批评是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果结合起来生成它们的结果。尽管这通常导致更好的性能，但它使得很难知道数据集中每个特征对输出的贡献是多少。
《python中数组（numpy.array）的基本操作》这篇文章ok，地址：https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/83240024
学Pandas有一年多了，用Pandas做数据分析也快一年了，常常在总结梳理一些Pandas中好用的方法。例如三个最爱函数、计数、数据透视表、索引变换、聚合统计以及时间序列等等，每一个都称得上是认知的升华、实践的结晶。今天，延承这一系列，再分享三个函数，堪称是个人日常在数据处理环节中应用频率较高的3个函数：apply、map和applymap，其中apply是主角，map和applymap为赠送。
序列是oracle提供的用于生成一系列唯一数字的数据库对象，序列会自动生成顺序递增的序列号，以实现自动提供唯一的主键值，系列可以在多个用户并发环境中使用，并且可以为所有用户生成不重复的顺序数字，而不需要任何额外的I/O开销。
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