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直观地解释和可视化每个复杂DataFrame操作

大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。...操作数据可能很快会成为一项复杂任务,因此在Pandas八种技术均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...每种方法都将包括说明,可视化,代码以及记住它技巧。 Pivot 透视表将创建一个新“透视表”,该透视表将数据现有列投影为新表元素,包括索引,列和值。...记住:Pivot——是在数据处理领域之外——围绕某种对象转向。在体育运动,人们可以绕着脚“旋转”旋转:大熊猫旋转类似于。...堆叠参数是其级别。在列表索引,索引为-1将返回最后一个元素。这与水平相同。级别-1表示将取消堆叠最后一个索引级别(最右边一个)。

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业界使用最多PythonDataframe重塑变形

pivot pivot函数用于从给定创建出新派生表 pivot有三个参数: 索引 列 值 def pivot_simple(index, columns, values): """...======= color black blue red item Item1 None 2 1 Item2 4 None 3 将上述数据...因此,必须确保我们指定列和行没有重复数据,才可以用pivot函数 pivot_table方法实现了类似pivot方法功能 它可以在指定列和行有重复情况下使用 我们可以使用均值、中值或其他聚合函数来计算重复条目中单个值...()是pivot()泛化,它允许在数据集中聚合具有相同目标的多个值。...堆叠DataFrame意味着移动最里面的列索引成为最里面的行索引,反向操作称之为取消堆叠,意味着将最里面的行索引移动为最里面的列索引。

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Pandas数据分类

公众号:尤而小屋 作者:Peter 编辑:Pete 大家好,我是Peter~ 本文中介绍是Categorical类型,主要实现数据分类问题,用于承载基于整数类别展示或编码数据,帮助使用者获得更好性能和内存使用...--MORE--> 背景:统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值,我们需要提取这些不同值并且分别计算它们频数: import numpy as np import pandas as...pandas.core.series.Series Categorical类型创建 生成一个Categorical实例对象 通过例子来讲解Categorical类型使用 subjects = ["语文...Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes,前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...,也就是one-hot编码(独热码);产生DataFrame不同类别都是它一列,看下面的例子: data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \

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Python使用pandas扩展库DataFrame对象pivot方法对数据进行透视转换

Python扩展库pandasDataFrame对象pivot()方法可以对数据进行行列互换,或者进行透视转换,在有些场合下分析数据时非常方便。...DataFrame对象pivot()方法可以接收三个参数,分别是index、columns和values,其中index用来指定转换后DataFrame对象纵向索引,columns用来指定转换后DataFrame...对象横向索引或者列名,values用来指定转换后DataFrame对象值。...为防止数据行过长影响手机阅读,我把代码以及运行结果截图发上来: 创建测试用DataFrame对象: ? 透视转换,指定index、columns和values: ?...透视转换,不指定values,但可以使用下标访问指定values: ?

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如何在 Pandas 创建一个空数据并向其附加行和列?

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和列对齐。...它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...在本教程,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何在 Pandas 向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一个空数据。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们语法以及它们接受参数。这种学习对于那些开始使用 Python  Pandas 库对数据进行操作的人来说非常有帮助。

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python 数据分析实现长宽格式转换

# encoding=utf-8 import numpy as np import pandas as pd # 长宽格式转换 # 1 data = pd.read_csv('d:data/macrodata.csv..._用stack和unstack进行行列重塑(key-value变宽表) 数据结构重塑(reshape) 与数据库交互时常遇到堆叠格式(key-value)和宽表形式(dataframe)转换,如:...下面是相互转换示例代码: import pandas as pd import numpy as np # 常用表格形式数据结构 df = pd.DataFrame(np.arange(6...# 用set_index创建层次化索引,在用unstack重塑 # unstack作为旋转轴变量(如attr),其值会作为列变量展开 df_key_value.set_index(['id',...5 以上这篇python 数据分析实现长宽格式转换就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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Pandas 秘籍:6~11

准备 在本秘籍,我们通过回答以下查询来展示数据groupby方法灵活性: 查找每个工作日每个航空公司取消航班数量 查找每个航空公司在工作日内已取消和改航航班数量和百分比 对于每个始发地和目的地...将水平列名称转换为垂直列值某些通用术语是“融化”,“解除堆叠”或“取消旋转”。...() 另见 请参阅第 4 章,“选择数据子集”“同时选择数据行和列”秘籍 Pandas unstack和pivot方法官方文档 在groupby聚合后解除堆叠 按单个列对数据进行分组并在单个列上执行聚合将返回简单易用结果...,关联表以及主键和外键 有关wide_to_long函数更多信息,请参阅本章“同时堆叠多组变量”秘籍 九、组合 Pandas 对象 在本章,我们将介绍以下主题: 将新行追加到数据 将多个数据连接在一起...默认情况下,所有这些对象将垂直堆叠在另一个之上。 在此秘籍,仅连接了两个数据,但是任何数量 Pandas 对象都可以工作。 当我们垂直连接时,数据通过其列名称对齐。

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tcpip模型是第几层数据单元?

在网络通信世界,TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信基石,它定义了数据在网络如何被传输和接收。其中,一个核心概念是数据单元层级,特别是“”在这个模型位置。...在这一层数据被封装成,然后通过物理媒介,如有线或无线方式,传输到另一端设备。那么,是什么呢?可以被看作是网络数据传输基本单位。...在网络接口层,处理涉及到各种协议和标准。例如,以太网协议定义了在局域网结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产网络设备可以相互协作,数据可以在各种网络环境顺利传输。...但是,对在TCP/IP模型作用有基本理解,可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络传输,以及可能出现各种网络问题。...客户端则连接到这个服务器,并接收来自服务器消息。虽然这个例子数据交换看似简单,但在底层,TCP/IP模型网络接口层正通过来传输这些数据

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如何将Power Pivot数据模型导入Power BI?

小勤:怎么将Excel里Power Pivot数据模型导入到Power BI里啊? 大海:这个现在好简单哦。直接导入就可以了。 小勤:啊?从Excel工作簿获取数据? 大海:No,No,No!...大海:这样一导入,做些必要选择: 然后,就会将在Excel里用Power Query建查询、加载到Power Pivot数据以及建好模型、写好度量等全导入到Power BI了,结果如下图所示...我Excel里没有建查询啊?怎么导入Power BI却生成了一个查询? 大海:你这个是没有经过Power Query,直接从表格添加到Power Pivot数据模型吧? 小勤:对。...直接从表格添加到Power Pivot数据模型表会在Power BI以“新建表输入数据方式来实现。...只要还是这个查询并且保证查询结果跟原来一样,就没问题了。 小勤:好。看来以后在Excel里还是先通过Power Query获取数据,然后再加载到Power Pivot数据模型更好。

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手把手教你用Pandas透视表处理数据(附学习资料)

本文重点解释pandas函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析。...所以,本文将重点解释pandas函数pivot_table,并教大家如何使用它来进行数据分析。 如果你对这个概念不熟悉,维基百科上对它做了详细解释。...数据 使用pandaspivot_table一个挑战是,你需要确保你理解你数据,并清楚地知道你想通过透视表解决什么问题。...本文示例还用到了category数据类型,而它也需要确保是最近版本。 首先,将我们销售渠道数据读入到数据。 df = pd.read_excel(".....我一般经验法则是,一旦你使用多个“grouby”,那么你需要评估此时使用透视表是否是一种好选择。 高级透视表过滤 一旦你生成了需要数据,那么数据将存在于数据

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pandas数据处理利器-groupby

数据分析,常常有这样场景,需要对不同类别的数据,分别进行处理,然后再将处理之后内容合并,作为结果输出。对于这样场景,就需要借助灵活groupby功能来处理。...上述例子在python实现过程如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','a...groupby实际上非常灵活且强大,具体操作技巧有以下几种 1....汇总数据 transform方法返回一个和输入原始数据相同尺寸数据框,常用于在原始数据基础上增加新一列分组统计数据,用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','...groupby功能非常灵活强大,可以极大提高数据处理效率。

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【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 音频简介 | AudioStreamCallback 数据说明 )

文章目录 一、音频概念 二、AudioStreamCallback 音频数据说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...; 在 【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 展示了一个 完整 Oboe 播放器案例 ; 一、音频概念 ---- 代表一个 声音单元 , 该单元...类型 ; 上述 1 个音频字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 音频数据说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback , 实现 onAudioReady 方法 , 其中 int32_t numFrames 就是本次需要采样帧数 , 注意单位是音频 , 这里音频就是上面所说...numFrames 乘以 8 字节音频采样 ; 在 onAudioReady 方法 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void

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Power Pivot如何计算具有相同日期数据移动平均?

(四) 如何计算具有相同日期数据移动平均? 数据表——表1 ? 效果 ? 1. 解题思路 具有相同日期数据,实际上也就是把数据进行汇总求和后再进行平均值计算。其余和之前写法一致。...建立数据表和日期表之间关系 2. 函数思路 A....[汇总金额] ), Blank() ) 至此同日期数据进行移动平均计算就出来了。...满足计算条件增加1项,即金额不为空。 是通过日历表(唯一值)进行汇总计算,而不是原表。 计算平均值,是经过汇总后金额,而不单纯是原来表列金额。...如果觉得有帮助,那麻烦您进行转发,让更多的人能够提高自身工作效率。

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掌握pandas时序数据分组运算

pandas分析处理时间序列数据时,经常需要对原始时间粒度下数据,按照不同时间粒度进行分组聚合运算,譬如基于每个交易日股票收盘价,计算每个月最低和最高收盘价。...而在pandas,针对不同应用场景,我们可以使用resample()、groupby()以及Grouper()来非常高效快捷地完成此类任务。...图1 2 在pandas中进行时间分组聚合 在pandas根据具体任务场景不同,对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现: 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始意思是「重采样」,可分为「上采样」与「下采样」,而我们通常情况下使用都是「下采样」,也就是从高频数据按照一定规则计算出更低频数据,就像我们一开始说对每日数据按月汇总那样。...如果你熟悉pandasgroupby()分组运算,那么你就可以很快地理解resample()使用方式,它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”,最基础参数为rule,用于设置按照何种方式进行重采样

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详解pd.DataFrame几种索引变换

惯例开局一张图 01 索引简介与样例数据 Series和DataFrame是pandas主要数据结构类型(老版本中曾有三维数据结构Panel,是DataFrame容器,后被取消),而二者相较于传统数组或...关于索引详细介绍可参考前文:python数据科学系列:pandas入门详细教程。 这里,为了便于后文举例解释,给出基本DataFrame样例数据如下: ?...03 index.map 针对DataFrame数据pandas中提供了一对功能有些相近接口:map和apply,以及applymap,其中map仅可用于DataFrame一列(也即即Series...05 stack与unstack 这也是一对互逆操作,其中stack原义表示堆叠,实现将所有列标签堆叠到行索引;unstack即解堆,用于将复合行索引一个维度索引平铺到列标签。...实际上,二者操作即是SQL中经典行转列与列转行,也即在长表与宽表之间转换。 ? 当然,实现unstack操作方式还有pivot,此处不再展开。

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Python数据处理从零开始----第四章(可视化)①②堆积柱状图目录使用Matplotlib和Pandas轻松堆积图表

=============================================== 使用Matplotlib和Pandas轻松堆积图表 为何要绘制堆积图表 因为堆积图标可以表示多个变量或者分组内部构成比...因为堆叠图需要数据不是典型行列dataframe,经典数据框行为观测值,列为属性,而需要绘制堆积图表时是其他形式,甚至可能不是数据框而是多个series。...绘制三个图层叠加图 下面是一个示例数据框,数据以列为单位。 在这种情况下,我们要创建一个堆积图,使用Year列作为x轴刻度线,Month列作为图层,Value列作为每个月高度。...使用Pivot 虽然上述方法效果很好,但必须有更好方法。在这里Pandas可能更好解决该问题里。pivot函数接受索引参数(x轴和Y轴),类似于R语言中整理转置reshape或者cast函数。...最终结果是一个新数据框。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十四)

pivot() 和 pivot_table() pivot() 数据通常以所谓堆叠”或“记录”格式存储。在“记录”或“宽”格式,通常每个主题都有一行。...pivot_table() 虽然pivot()提供了各种数据类型通用透视功能,但 pandas 还提供了用于对数值数据进行聚合pivot_table()或pivot_table()。...如果子组没有相同标签集,则取消堆叠可能会导致缺失值。...pivot_table() 虽然 pivot() 提供了各种数据类型通用数据透视,但 pandas 还提供了 pivot_table() 或 pivot_table() 用于对数值数据进行聚合数据透视...pivot_table() 虽然pivot()提供了各种数据类型通用数据透视功能,但 pandas 还提供了pivot_table()或pivot_table()用于对数值数据进行聚合数据透视。

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