作者:贾胜杰,硕士,退役军人,电气工程专业,现成功转行K12领域数据挖掘工程师,不仅在数据清理、分析和预测方向,而且在自制力和高效学习方面都有丰富经验。 编辑:王老湿
当涉及大量数据时,Pandas 可以有效地处理数据。但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快,但处理大量数据仍然效率不高。
由于工作需要,最近做了很多 BI 取数的工作,需要用到一些比较高级的 SQL 技巧,总结了一下工作中用到的一些比较骚的进阶技巧,特此记录一下,以方便自己查阅,主要目录如下:
官网: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
之前学到的筛选操作都是基于整个表去进行的,那如果想要依据某列中的不同类别(比如说不同品牌/不同性别等等)进行分类统计时,就要用到数据分组,在SQL中数据分组是使用GROUP BY子句建立的。
越发觉得取数之前的“预处理”非常重要,其中最核心的一点是检查数据的准确性。大的方向有两种,其一,确认数据本身无错乱,其二,保障取数业务逻辑准确。
现实世界中的数据通常质量不高,作为一名数据科学家,有时也需要承担一部分数据清洗的工作,这要求数据科学家们应该能够在进行数据分析或建模工作之前执行数据清洗步骤,从而确保数据的质量最佳。
我们在应用 Python 进行数据分析挖掘和机器学习时,最常用的工具库就是 Pandas,它可以帮助我们快捷地进行数据处理和分析。
dataframe assign方法,返回一个新对象(副本),不影响旧dataframe对象
随着系统的数据量逐年增加,并发量也成倍增长,SQL性能越来越成为IT系统设计和开发时首要考虑的问题之一。SQL性能问题已经逐步发展成为数据库性能的首要问题,80%的数据库性能问题都是因SQL而导致。可能有些小伙伴会产生疑问:SQL的优化真的这么重要吗?答案是肯定的,SQL优化不是重要,而是相当重要,太重要了…
在我的一篇文章中(我的第一份数据科学实习),我曾讨论过数据清理有多么重要,并且这项工作经常在整个数据科学的工作流中占到40%-70%。这个世界并不完美,数据也是如此。
我们知道Excel功能很强大,Python与Excel交互也有很多现成的模块可以用,主要有xlrd、xlwt、openpyxl、xlsxwriter这四种可以用,这些模块可以很好地通过Python实现Excel的功能,但是这些模块有一个不太方便的地方就是针对每一个单元格的行列位置去操作的,每次使用都很麻烦,不像DataFrame那样可以针对行列去进行操作。DataFrame虽然操作便利,但是DataFrame又有个不如意的地方就是不能针对表去进行设置格式(字体颜色、大小之类的),所以有的时候为了可以设置表的格式还是需要用那几个比较麻烦的 Excel模块。直到我遇到了StyleFrame模块,这个模块是把Pandas和openpyxl进行了结合,让你既可以享受DataFrame的操作便利,又可以轻松利用openpyxl进行表格样式设置。
正文部分 比如有一个表结构+数据如下: ID | COL_1 | COL_2 | COL_3 ---|-------|-------|------ 1 | 5 | 3 | 2 2 | 7 | 9 | 8 3 | 5 | 4 | 6 想要得到每一行最小的数据值 即得到如下结果: ID | MIN ---|------- 1 | 2 2 | 7 3 | 4 很多人可能第一个想法就
最近博主看完了《SQL进阶教程》这本书,看完后给博主打开了SQL世界的新大门,对于 SQL 的理解不在局限于以前的常规用法。借用其他读者的评论,
假如有这张一张表,当时创建时没有用来存放递增的数值的int型字段。在使用的过程中,有这样的需求。 USE AdventureWorks2008R2;GOIF OBJECT_ID(N'T33','U') IS NOT NULLBEGIN DROP TABLE T33;END;GOCREATE TABLE T33 ( col_1 NVARCHAR(20), col_2 NVARCHAR(40) );GO code-1:建表 插入测试数据 INSERT INTO T33 (col_1,co
在 SQL 进阶技巧 我们简述了 SQL 的一些进阶技巧,一些朋友觉得不过瘾,我们继续来下篇,再送你 10 个技巧
在DataFrame样式表设置的第一节DataFrame表样式设置(一)中我们讲了字体相关的一些设置,这一节我们讲一下,对齐方式、数字显示、条件格式相关的一些设置。
从功能上讲,Pandas 中用透视表 (pivot table) 和 Excel 里面的透视表是一样的。透视表是一种做多维数据分析的工具,还记得 Pandas 的 split-apply-combine 三部曲吗?首先用 groupby 分组,再平行将某个函数应用到各组上,最后自动连接成一个总表。今天介绍的 pivot_table() 函数可以将上面“拆分-应用-结合”三个步骤用一行来完成。
如果 IN 的参数是(1,2,3)这样的值列表时,没啥问题,但如果参数是子查询时,就需要注意了。比如,现在有如下两个表:
前几天同事问了我一个问题:业务A从MySQL迁移到MongoDB的原因是什么?
数据清洗,是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路,也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。
不管你承不承认,数据清洗着实不是一件简单的任务,大多数情况下这项工作是十分耗时而乏味的,但它又是十分重要的。
当 a\times d-b\times c=0 时 A 没有定义,A^{-1}不存在,则 A 是奇异矩阵。
大家好,今天小编来为大家介绍几个Pandas读取数据以及保存数据的方法,毕竟我们很多时候需要读取各种形式的数据,以及将我们需要将所做的统计分析保存成特定的格式。
本篇节选自书籍《对比Excel,轻松学习SQL数据分析》一书,主要讲解数据分析面试中常见的30道SQL面试题。1-10题见:30道经典SQL面试题讲解(1-10)
本篇节选自书籍《对比Excel,轻松学习SQL数据分析》一书,主要讲解数据分析面试中常见的30道SQL面试题。1-10题见:30道经典SQL面试题讲解(1-10) 11 行列互换 现在我们有下面这么一个表row_col_table,这个表中每年每月的销量是一行数据: year_num month_num sales 2019 1 100 2019 2 200 2019 3 300 2019 4 400 2020 1 200 2020 2 400 2020 3 600 2020 4 800 我们需要把上面
大家好,又是新的一周。大家一般会用Pandas模块来对数据集进行进一步的分析与挖掘关键信息,但是当我们遇到数据集特别特别大的时候,内存就会爆掉,今天小编就来分享几个技巧,来帮助你避免遇到上述提到的这个情况。
对于单列索引,索引值区间可以方便地用WHERE语句中的相应范围条件表示。优化器在常量传播阶段,会将一些非常量值转换为常量。
1、分页查询 rownum<= :b1 and RN>:b2 (rownum不能>)
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原作 Kin Lim Lee 乾明 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI
最近,大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章,介绍了8个用于数据清洗的Python代码。
导读:数据工作者经常会遇到各种状况,比如你收集到的数据并不像你期待的那样完整、干净。此前我们讲解了用OpenRefine搞定数据清洗,本文进一步探讨用pandas和NumPy插补缺失数据并将数据规范化、标准化。
来我们看下数据上面,有些列名是带了单位的,那么我们怎么选择其中某几个一样单位的列呢?
字节跳动早期为了快速支持业务,对于电商流量数据采用Lambda的设计架构,由于当前电商流量数据随着建设的深入和精细化的运营,设计架构的弊端也愈发凸显。
现在的数据科学比赛提供的数据量越来越大,动不动几十个GB,甚至上百GB,这就要考验机器性能和数据处理能力。
本文简单介绍python中一些常见的数据预处理,包括数据加载、缺失值处理、异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练集测试集划分、数据规范化。
Oracle常用替换函数有两个,分别是REPLACE和TRANSLATE函数。REPLACE与TRANSLATE都是替代函数,只不过REPLACE针对的是字符串,而TRANSLATE针对的是单个字符,下面分别讲解这两个函数的用法。
解题思路:首先需要对区域进行分组,使用的是group by,然后对每个组内的用户进行计数聚合运算,使用的是count,最后运行结果如下表所示。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数,使得处理数据更容易;而且它已经优化了运行速度,与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比,这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的,所以在Dataquest(https://www.dataquest.io/)我们主张查找pandas参考资料(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的,并在Java虚拟机(JVM)中运行,但它附带了Python绑定,也称为PySpark,其API深受panda的影响。在功能方面,现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能,例如groupby、聚合等等。
虽然各个解释都有助于我们对卷积的理解,但是个人感觉还是直接通过公式来了解卷积更为直观(简单起见,这里我们仅讨论卷积的离散定义):
现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
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