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Python面试十问2

[ ] : 此函数⽤于基于位置或整数的 Dataframe.ix[] : 此函数⽤于基于标签和整数的 panda set_index()是⼀种将列表、序列或dataframe设置为dataframe...六、pandas的运算操作  如何得到⼀个数列的最⼩值、第25百分位、中值、第75位和最⼤值？...七、apply() 函数使用方法 如果需要将函数应⽤到DataFrame中的每个数据元素，可以使⽤ apply() 函数以便将函数应⽤于给定dataframe中的每⼀⾏。...DataFrame的索引值保留在附加的DataFrame中，设置ignore_index = True可以避免这种情况。...九、分组（Grouping）聚合 “group by” 指的是涵盖下列⼀项或多项步骤的处理流程： 分割：按条件把数据分割成多组； 应⽤：为每组单独应⽤函数； 组合：将处理结果组合成⼀个数据结构。

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快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

有几个有用的函数用于检测、删除和替换panda DataFrame中的空值。...要检查panda DataFrame中的空值，我们使用isnull()或notnull()方法。方法返回布尔值的数据名，对于NaN值为真。...通常回根据一个或多个列的值对panda DataFrame进行排序，或者根据panda DataFrame的行索引值或行名称进行排序。 例如，我们希望按学生的名字按升序排序。...计算性别分组的所有列的平均值 average = df.groupby(‘Sex’).agg(np.mean) ? 统计数据 我们可能熟悉Excel中的数据透视表，可以轻松地洞察数据。...类似地，我们可以使用panda中可用的pivot_table()函数创建Python pivot表。该函数与group_by()函数非常相似，但是提供了更多的定制。

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一行代码将Pandas加速4倍

panda的DataFrame(左)存储为一个块，只发送到一个CPU核。Modin的DataFrame(右)跨行和列进行分区，每个分区可以发送到不同的CPU核上，直到用光系统中的所有CPU核。...panda 将数据从 CSV 加载到内存需要 8.38 秒，而 Modin 需要 3.22 秒。这是 2.6 倍的加速。对于只修改 import 语句来说，这不算太寒酸！...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂的处理。连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件，然后必须一次读取一个并连接它们。...看起来，即使我们只有 6 个 CPU 核心，DataFrame 的分区也有助于提高速度。 用于 DataFrame 清洗的 panda 函数是*.fillna()*函数。...此函数查找 DataFrame 中的所有 NaN 值，并将它们替换为你选择的值。panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。

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一行代码将Pandas加速4倍

panda的DataFrame(左)存储为一个块，只发送到一个CPU核。Modin的DataFrame(右)跨行和列进行分区，每个分区可以发送到不同的CPU核上，直到用光系统中的所有CPU核。...panda 将数据从 CSV 加载到内存需要 8.38 秒，而 Modin 需要 3.22 秒。这是 2.6 倍的加速。对于只修改 import 语句来说，这不算太寒酸！...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂的处理。连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件，然后必须一次读取一个并连接它们。...看起来，即使我们只有 6 个 CPU 核心，DataFrame 的分区也有助于提高速度。 用于 DataFrame 清洗的 panda 函数是*.fillna()*函数。...此函数查找 DataFrame 中的所有 NaN 值，并将它们替换为你选择的值。panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。

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Day4.利用Pandas做数据处理

NaN # 此种情况出现在，将表格中几列数据组合在一起时，部分列多出几行；表格中的一列可以看做一个Series对象 data = { 'Name':pd.Series(['zs','ls','we...此外我们还要掌握常见的取数方法，取行和列，包括某行某列，连续的行和列，间断的行和列，单个数据等，这些取数的方法与NumPy取数方法相同，括号中索引以逗号分隔，逗号前为行，后为列。...:,1]) # 某一个值 print(df.iloc[1,0]) # 修改值 df.iloc[0,0]='panda' print(df) # dataframe中的排序方法 df = df.sort_values...，索引从0开始，如果要按照表格中的一列，如id列中的序号，从1开始，可以将其指定为行索引顺序 ''' # 拓展: reset_index()把索引变成某一列 可以自己尝试，就不演示了 添加数据 import...("--在原数据框df最后一行新增一行，用append方法") df4=df.append(new,ignore_index=True) # ignore_index=False,表示不按原来的索引，从

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Apache Spark中使用DataFrame的统计和数学函数

我们提供了sql.functions下的函数来生成包含从分配中抽取的独立同分布(i.i.d)的值的字段, 例如矩形分布函数uniform(rand)和标准正态分布函数standard normal(randn...列联表是统计学中的一个强大的工具, 用于观察变量的统计显着性(或独立性). 在Spark 1.4中, 用户将能够将DataFrame的两列进行交叉以获得在这些列中观察到的不同对的计数....5.出现次数多的项目 找出每列中哪些项目频繁出现, 这对理解数据集非常有用. 在Spark 1.4中, 用户将能够使用DataFrame找到一组列的频繁项目....我们已经实现了Karp等人提出的单通道算法. 这是一种快速的近似算法, 总是返回出现在用户指定的最小比例的行中的所有频繁项目. 请注意, 结果可能包含错误信息, 即出现了不频繁出现的项目....你还可以通过使用struct函数创建一个组合列来查找列组合的频繁项目： In [5]: from pyspark.sql.functions import struct In [6]: freq =

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洞察秋毫——JFrog日志分析 协助监视Docker Hub上的拉取操作

该远程仓库将代理并缓存从Docker Hub拉取的每个Docker镜像，以便将来从您的企业级制品库/镜像中心中直接拉取该镜像。...这样，只有从Docker Hub到缓存的第一次拉取才会计入Docker Hub的拉取限制。您最常使用的Docker镜像将始终以全速传递到您的构建中。...1、拉取请求趋势 单个计数指示最近6个小时对Docker Hub发出的拉取请求的数量，以及趋势是加速还是下降。...该计数不包括远程仓库缓存满足的计数（即缓存未命中），因此它仅计算符合Docker Hub限制策略的拉取请求。...4、十大用户和IP 这些统计数据按用户和IP地址揭示了Docker仓库的主要用户是谁。如果您发现超出了拉取请求，则此信息可以帮助您确定主要的负责方。

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！ 为了更好地学习数据分析，我对于数据分析中pandas这一模块里面常用的函数进行了总结。...key：在数据的最外层添加层次结构索引。...数据提取 下面这部分会比较绕： loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值： 单个标签，例如5或’a’，（请注意，5被解释为索引的标签，...6.2.7 用iloc取具体值 提取第3行第7列的值 data.iloc[2,6] 输出结果：‘high’ 总结：文字变代码，数值少1；代码变文字，数值加1；代码从0开始计数；文字从1开始计数。...在筛选后的数据中，对money进行求和 输出结果：9.0 8.

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！ 为了更好地学习数据分析，我对于数据分析中pandas这一模块里面常用的函数进行了总结。...key：在数据的最外层添加层次结构索引。...数据提取 下面这部分会比较绕： loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值： 单个标签，例如5或’a’，（请注意，5被解释为索引的标签，...6.2.7 用iloc取具体值 提取第3行第7列的值 data.iloc[2,6] 输出结果：‘high’ 总结：文字变代码，数值少1；代码变文字，数值加1；代码从0开始计数；文字从1开始计数。...# 在筛选后的数据中，对money进行求和 输出结果：9.0 8.

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那些被低估的Python库

1 前言 在这篇文章中，我们想展示一些不同于流行的东西。这些都是深夜浏览GitHub的感悟，以及同事们分享的压箱底东西。这些软件包中的一些是非常独特的，使用起来很有趣的Python包。 ?...2 混合派 Knock Knock:从Python发送通知到移动设备、桌面或电子邮件。 tqdm:可扩展的Python和CLI进度条，内置对pandas的支持。...Pandas-flavor:扩展pandas DataFrame/Series的简单方法。 More-Itertools:增加了类似于itertools的额外功能。...4 数据探索和建模 Pandas-profile:创建一个包含来自pandas DataFrame的统计数据的HTML报告。 dabl:允许使用可视化和预处理进行数据探索。...pydqc:允许比较两个数据集之间的统计数据。 pandas-summary:对panda DataFrames描述功能的扩展。

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pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

value_counts #返回一个Series，其索引为唯一值，值为频率，按计数降序排列 ---- 数据清洗 丢弃值drop() df.drop(labels, axis=1)# 按列...(['k1','k2'], take_last=True)# 保留 k1和k2 组合的唯一值的行，take_last=True 保留最后一行 ---- 排序 索引排序 # 默认axis=0，按行索引对行进行排序...按行（axis=0） #average 值相等时，取排名的平均值 #min 值相等时，取排名最小值 #max 值相等时，取排名最大值 #first值相等时，按原始数据出现顺序排名 ---- 索引设置 reindex...中的列columns设置成索引index 打造层次化索引的方法 # 将columns中的其中两列：race和sex的值设置索引，race为一级，sex为二级 # inplace=True 在原数据集上修改的...adult.set_index(['race','sex'], inplace = True) # 默认情况下，设置成索引的列会从DataFrame中移除 # drop=False将其保留下来 adult.set_index

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妈妈再也不用担心我忘记pandas操作了

(np.random.rand(20,5)) # 创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象 pd.Series(my_list) # 从可迭代对象my_list创建一个Series对象 df.index...s.value_counts(dropna=False) # 查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数...数据选取： df[col] # 根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]] # 以DataFrame形式返回多列 df.iloc[0] # 按位置选取数据 df.loc[...# 对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对DataFrame中的每一行应用函数np.max 其它操作： 改列名： 方法1 a.columns...取数（元素）： 取df中某一个具体的数据 iloc index locate 举例 ： print df.iloc[0,0] print df.iloc[1, 1] print

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python数据分析——数据的选择和运算

数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...代码和输出结果如下所示: （3）使用“how”参数合并 关键技术：how参数指定如何确定结果表中包含哪些键。如果左表或右表中都没有出现组合键,则联接表中的值将为NA。...关键技术:可以利用行号索引和count()方法来进行计数,程序代码如下所示: 【例】对于给定的DataFrame数据，按索引值进行求和并输出结果。...可以采用求和函数sum（），设置参数axis为0，则表示按纵轴元素求和，设置参数axis为1，则表示按横轴元素求和，程序代码如下所示： 均值运算 在Python中通过调用DataFrame对象的mean...【例】对于例48给定的DataFrame数据，统计数据的算数平均值并输出结果。

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快乐学习Pandas入门篇：Pandas基础

寄语：本文对Pandas基础内容进行了梳理，从文件读取与写入、Series及DataFrame基本数据结构、常用基本函数及排序四个模块快速入门。同时，文末给出了问题及练习，以便更好地实践。...DataFrame转换为Series 就是取某一列的操作 s = df.mean()s.name = 'to_DataFrame' 2....练习 练习1： 现有一份关于美剧《权力的游戏》剧本的数据集，请解决以下问题： （a）在所有的数据中，一共出现了多少人物？ （b）以单元格计数（即简单把一个单元格视作一句），谁说了最多的话？...（c）以单词计数，谁说了最多的单词？...，请解决如下问题： （a）哪种action_type和combined_shot_type的组合是最多的？

2.4K30

数据可视化：认识Pandas

Panda的官网是https://pandas.pydata.org/ 同样也是纯英文的网站，有能力的读者在学习使用Pandas时，可以查阅官网的第一手资料。...Pandas常用操作 查看数据 在更多的时候，做数据分析，往往会从外部读取数据，常用的读取从excel表格数据，DataFrame可以便捷的去读excel数据。...iloc中i的意思是指integer，所以它只接受整数作为参数。数值都是index的值，从0开始，即0表示第一行。...，或者统计出来简单的数据结果，比如说分别统计一下从20世纪30年代到21世纪20年代，这100年中的高质量影片数量分布情况，看下哪个10年的电影文化产业发展的更好，还可以结合当时的历史背景等等得出一些结论...可以直观的看出，count()按照a列的值计数，值为1的有2个，值为2，3的有1个。Sum()操作在实际应用场景中通过会用于按照月份或者年度统计销售额等等。

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