本文从一个案例入手，综合运用pandas的各类操作实现对数据的处理，处理步骤如下所示。在公众号后台回复“case”即可获取本文全部数据，代码和文档。
今天我们继续推出一篇数据处理常用的操作技能汇总：灵活使用pandas.groupby()函数，实现数据的高效率处理，主要内容如下：
出现在其他语句中的select语句，称为子查询或内查询 外部出现的查询语句，称为主查或外查询
结果中多重比较的展示全部使用字母表示了，虽然许多多种比较方法默认展示方式不同，但是我已经在包中将这些展示方式调整一致为字母。
[1] "The birch canoe slid on the smooth planks."
字段名1 、2 是对查询结果排序的依据。 ASC 表示升序 DESC表示降序。 默认是ASC。
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比如，公园到访者的数据表，可能包含的实体有：公园信息（主键是公园编号），到访者的信息（主键是到访者编号），到访者居住地的信息（主键是居住地编号）一共有2个实体，即3张表。
所谓的行转列操作，就是将一个表的行信息转化为列信息，说着可能比较笼统，这里先举个例子，如下：
每天分享一个sql，帮助大家找到sql的快乐 需求 找出所有科目成绩都大于某一学科平均成绩的学生 建表语句 create table score( uid string, subject_id string, score int ) row format delimited fields terminated by '\t' ; 数据 insert overwrite table score values ("1001","01",100), ("1001","02",100), (
PIVOT，UNPIVOT运算符是SQL server 2005支持的新功能之一，主要用来实现行到列的转换。本文主要介绍PIVOT运算符的操作，以及如何实现动态PIVOT的行列转换。
获取行操作df.loc[3:6]获取列操作df['rowname']取两列df[['a_name','bname']] ，里面需要是一个 list 不然会报错增加一列df['new']=list([...])对某一列除以他的最大值df['a']/df['a'].max()排序某一列df.sorted_values('a',inplace=True,ascending=True) ， inplace 表示排序的时候是否生成一个新的 dataFrame ， ascending=True 表示升序，默认为升序，如果存在缺失的补值（ Nan )，排序的时候会将其排在末尾
这里简单介绍一下多层索引，多层级索引，将指标进行分层，索引具有层级结构，可以使得高维度的数据进行降维。
t检验相信大家应该都不陌生。不管是大学里面的数理与统计，还是研究生阶段的生物统计学，里面都会提到t检验。
聚合函数： SQL提供了下列聚合函数： COUNT(*) 计算元组的个数 COUNT(<列名>) 对一列中的值计算个数 SUM(<列名>) 求某一列值的总和（此列的值必须是数值型） AVG(<列名>) 求某一列的平均值（此列的值必须是数值型） MAX(<列名>) 求某一列的最大值 MIN(<列名>) 求某一列的最小值 SELECT语句的完整结构： SELECT<目标表的列名或列表达序列> FORM<基本表名 或/和 视图序列> [ WHARE <行条件表达式>] [ GRO
工作中使用到Mongo，可是没有系统的学习研究过Mongo，仅对工作过程中，在Mongo的使用过程中的一些知识点做一下记录，并随时补充，达到总结备忘的目的。
所以在画图的时候，也需要区分这三类。下面这张表就是GO富集分析得到的结果，我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组，就可以得到BP，CC和MF三个组。然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。
k s = m a x ( C u m . B i B a d t o t a l − C u m . G i G o o d t o t a l ) ks = max(\frac{Cum. B_i}{Bad_{total}} – \frac{Cum.G_i}{Good_{total}}) ks=max(BadtotalCum.Bi−GoodtotalCum.Gi)
1 decode(expression,value,result1,result2)
虽然写Go语言已经一年有余，认识Go语言已经近三年，但是写Go代码的快乐并未随着时间的推移而逐渐消沉，有时仍然会因为写一段伶俐的代码而感到很酷，所以想专门写一篇基础性的文章，来记录一下Go语言中那些很酷的语法，非常适合Go语言的新手同学哦！:laughing:
本文主要记录如何用MATLAB自带的GUI功能做一个绩点计算界面。并以此来简单介绍一下MATLAB GUI的使用过程。完整代码见：https://github.com/ZhouJiaHuan/compute-GPA-master
einsum函数是NumPy的中最有用的函数之一。由于其强大的表现力和智能循环，它在速度和内存效率方面通常可以超越我们常见的array函数。但缺点是，可能需要一段时间才能理解符号，有时需要尝试才能将其正确的应用于棘手的问题。
1、获取数据 从 QQ 消息管理器中导出消息记录，保存的文本类型选择 txt 文件。这里获取的是某群从 2016-04-18 到 2016-05-07 期间的聊天记录，记录样本如下所示。 2、数据预处理 打开 R 软件，先通过 File—>Change dir 切换到聊天文件所在目录。 引入包： library(stringr) library(plyr) library(lubridate) library(ggplot2) library(reshape2) library(igraph) 没有的包要
以map开头的一系列函数接受向量为输入，对向量的每个元素进行函数运算，再返回一个新的向量，这个新的向量的长度和原来的一样长，向量元素的名称也是一样的；输出向量的类型由map函数的后缀来表明：
一：insert语句 into 关键字是可选的 values关键字前面的（）是可选的，这里是要接收数据的列 values后面，有两种方式提供值 1：显式的给出值 2：从select语句中导出值
作为一名数据工作人员，SQL是日常工作中最常用的数据提取&简单预处理语言。因为其使用的广泛性和易学程度也被其他岗位比如产品经理、研发广泛学习使用，本篇文章主要结合经典面试题，给出通过数据开发面试的SQL方法与实战。以下题目均来与笔者经历&网上分享的中高难度SQL题。
前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个工作中Python自动化处理实战问题，一起来看看吧。问题描述：
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NumPy makes it possible to generate all kinds of random variables. NumPy使生成各种随机变量成为可能。 We’ll explore just a couple of them to get you familiar with the NumPy random module. 为了让您熟悉NumPy随机模块，我们将探索其中的几个模块。 The reason for using NumPy to deal with random variables is that first, it has a broad range of different kinds of random variables. 使用NumPy来处理随机变量的原因是，首先，它有广泛的不同种类的随机变量。 And second, it’s also very fast. 第二，速度也很快。 Let’s start with generating numbers from the standard uniform distribution,which is a the completely flat distribution between 0 and 1 such that any floating point number between these two endpoints is equally likely. 让我们从标准均匀分布开始生成数字，这是一个0和1之间完全平坦的分布，因此这两个端点之间的任何浮点数的可能性相等。 We will first important NumPy as np as usual. 我们会像往常一样，先做一个重要的事情。 To generate just one realization from this distribution,we’ll type np dot random dot random. 为了从这个分布生成一个实现，我们将键入np-dot-random-dot-random。 And this enables us to generate one realization from the 0 1 uniform distribution. 这使我们能够从01均匀分布生成一个实现。 We can use the same function to generate multiple realizations or an array of random numbers from the same distribution. 我们可以使用同一个函数从同一个分布生成多个实现或一个随机数数组。 If I wanted to generate a 1d array of numbers,I will simply insert the size of that array, say 5 in this case. 如果我想生成一个一维数字数组，我只需插入该数组的大小，在本例中为5。 And that would generate five random numbers drawn from the 0 1 uniform distribution. 这将从0-1均匀分布中产生五个随机数。 It’s also possible to use the same function to generate a 2d array of random numbers. 也可以使用相同的函数生成随机数的2d数组。 In this case, inside the parentheses we need to insert as a tuple the dimensions of that array. 在本例中，我们需要在括号内插入该数组的维度作为元组。 The first argument is the number of rows,and the second argument is the number of columns. 第一个参数是行数，第二个参数是列数。 In this case, we have generated a table — a 2d table of random numbers with five rows and three columns. 在本例中，我们生成了一个表——一个由五行三列随机数组成的二维表。 Let’s then look at the normal distribution. 让我们看看正态分布。 It requires the mean and the standard deviation as its input parameters. 它需
sort buffer、内存临时表和 join buffer。这三个数据结构都是用来存放语句执行过程中的中间数据，以辅助 SQL 语句的执行的。其中，我们在排序的时候用到了 sort buffer，在使用 join 语句的时候用到了 join buffer。
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
大家好，关于Python数据分析的工具我们已经讲了很多了，相信一直关注的读者对于Pandas、NumPy、Matplotlib的各种操作一定不陌生，今天我们就用一份简单的数据来学习如何使用Python进行数据分析，本文主要涉及下面三个部分：
在SQL中，当我们执行多表查询时，会产生一个称为笛卡尔积（Cartesian product）的概念，它表示将所有可能的组合都进行连接。虽然在某些情况下可能会有用，但通常情况下，它会导致不必要的数据冗余，从而影响查询性能和结果。
表的增删查改，简称表的 CURD 操作 : Create(创建)，Update(更新)，Retrieve(读取)，Delete（删除）.
PDOStatement::fetchAll — 返回一个包含结果集中所有行的数组(PHP 5 = 5.1.0, PECL pdo = 0.1.0)
我们用 explain 分析包含 group by 的 select 语句时，从输出结果的 Extra 列经常可以看到 Using temporary; Using filesort。看到这个，我们就知道 MySQL 使用了临时表来实现 group by。
这里可以单独查看其中的内容 data['nick']，计算其中的大小则使用 data['nick'].value_counts()。
select * from 表1 left join 表2 on (表1和表2共同的条件)
从JDK 1.5之后，在java.util.concurrent包下引入了好多的处理多线程的工具类，本文将介绍CountDownLatch工具类，并采用这个工具类给出一个实例。
今天分享的内容是MySQL里面的group by语句，部分案例节选自极客时间的《MySQL45讲》，大家有兴趣可以购买相应课程进行学习，废话就不多说了，直接从例子开始吧。
统计行数，就是统计元素的个数 同时RDD计算具有惰性，只有涉及action操作才会执行，所以当出现count是，textFile 这些tranform操作，才会进行执行
掉头发，有借口吧 不洗头，有借口吧 不洗袜子，有借口吧 不去看电影，有借口吧 不陪女朋友，有借口吧
临时表属于是一种临时存放数据的表，这类表在会话结束时会被自动清理掉，但在 MySQL 中存在两种临时表，一种是外部临时表，另外一种是内部临时表。
SQL是结构化查询语言，是一种用来操作RDBMS的数据库语言，当前关系型数据库都支持使用SQL语言进行操作,也就是说可以通过 SQL 操作 oracle,sql server,mysql,sqlite 等等所有的关系型的数据库
groupby 是pandas 中非常重要的一个函数, 主要用于数据聚合和分类计算. 其思想是“split-apply-combine”（拆分 - 应用 - 合并）. 拆分：groupby，按照某个属性column分组，得到的是一个分组之后的对象 应用：对上面的对象使用某个函数，可以是自带的也可以是自己写的函数，通过apply(function) 合并：最终结果是个S型数据 pandas分组和聚合详解 官方文档 DataFrame.``groupby(self, by=None, axis=0,
越刷题越觉得自己进度慢、且要补的知识点越多了，所以加快下刷题进度吧。恰好接下来的 15 和 16 题都与三数之和相关，放到一起来记录下。
书接上文，上次我们说到了最终选用Blazor.Server来实现了我们的MVP项目，额其实就是博客的增删改查，不过运行还是很爽的，不过是一个小demo，脑子里一直有个声音，说把Blog.Admin项目给做个Blazor版本，以后再说吧，一个人毕竟是有限的。
corr()函数默认计算的是两个变量之间的皮尔逊相关系数。该系数用于描述两个变量间线性相关性的强弱，取值范围为[-1,1]。系数为正值表示存在正相关性，为负值表示存在负相关性，为0表示不存在线性相关性。系数的绝对值越大，说明相关性越强。- 上表中第1行第2列的数值0.982321，表示的就是年销售额与年广告费投入额的皮尔逊相关系数，其余单元格中数值的含义依此类推。需要说明的是，上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1，这个1其实没有什么实际意义，因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。- 从上表可以看到，年销售额与年广告费投入额、成本费用之间的皮尔逊相关系数均接近1，而与管理费用之间的皮尔逊相关系数接近0，说明年销售额与年广告费投入额、成本费用之间均存在较强的线性正相关性，而与管理费用之间基本不存在线性相关性。前面通过直接观察法得出的结论是比较准确的。- 第2行代码中的read_excel()是pandas模块中的函数，用于读取工作簿数据。3.5.2节曾简单介绍过这个函数，这里再详细介绍一下它的语法格式和常用参数的含义。- read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None)
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