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Pandas是python中最主要的数据分析库之一,它提供了非常多的函数、方法,可以高效地处理并分析数据。让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。
Pandas是一个受众广泛的python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍,是因为它的功能强大、灵活简单。本文将介绍20个常用的 Pandas 函数以及具体的示例代码,助力你的数据分析变得更加高效。
explode用于将一行数据展开成多行。比如说dataframe中某一行其中一个元素包含多个同类型的数据,若想要展开成多行进行分析,这时候explode就派上用场,而且只需一行代码,非常节省时间。
python中enumerate方法,返回一个enumerate类型。参数一般是可以遍历的的东西,比如列表,字符串什么的。
在庞大的编程领域中,有效的决策是一项基本技能。一个强大的工具是 switch 语句,这是一种多用途的结构,允许我们根据表达式的值导航多个执行路径。在这篇博客中,我们将深入研究 JavaScript 中编写 switch case 的不同层级,探讨其语法、应用、优缺点等等。
这里的num_ptr指针今后只能存储long类型的变量地址,尝试用它存储非long类型的变量地址将会产生编译报错。
看标题是否似曾相似?之前为大家介绍过10个高效的pandas函数,颇受欢迎,里面的每一个函数都能帮我们在数据分析过程中节省时间。
散列表通常使用顺序表来存储集合元素,集合元素以一种很分散的分布方式存储在顺序表中。
FFM最初的概念来自Yu-Chin Juan与其比赛队员,是他们借鉴了来自Michael Jahrer的论文中的field概念提出了FM的升级版模型。通过引入field的概念,FFM把相同性质的特征归于同一个field。 FFM 模型不同于常见的DataFrame格式文件,需要将数据格式转换成如下所示的格式:
安装SQL数据库时,需要添加,修改,删除和查询数据所需的所有命令。这个备忘单样式指南提供了一些最常用的SQL命令的快速参考。
PL/SQL中提供了常用的三种集合联合数组、嵌套表、变长数组,而对于这几个集合类型中元素的操作,PL/SQL提供了相应的函数或过程来操 纵数组中的元素或下标。这些函数或过程称为集合方法。一个集合方法就是一个内置于集合中并且能够操作集合的函数或过程,可以通过点标志 来调用。本文主要描述如何操作这些方法。 一、集合类型提供的方法与调用方式 1、集合的方法与调用方式 EXISTS 函数EXISTS(n)在第n个元素存在的情况下会返回TRUE,否则返回FALSE。 通常使用EXISTS和DELETE来维护嵌套表。其中EXISTS还可以防止引用不存在的元素,避免发生异常。 当下标越界时,EXISTS会返回FALSE,而不是抛出SUBSCRIPT_OUTSIDE_LIMIT异常。 COUNT COUNT能够返回集合所包含的元素个数,对于大小不确定的情形则COUNT非常有用。 可以在任何可以使用整数表达式的地方使用COUNT函数,如作为for循环的上限。 计算元素个数时,被删除的元素不会被count所统计。 对于变长数组来说,COUNT值与LAST值恒等。 对于嵌套表来说,正常情况下COUNT值会和LAST值相等。但是,当我们从嵌套表中间删除一个元素,COUNT值就会比LAST值小。 LIMIT 用于检测集合的最大容量 由于嵌套表和关联数组都没有上界限制,所以LIMIT总会返回NULL。 对于变长数组,LIMIT会返回它所能容纳元素的个数最大值,该值是在变长数组声明时指定的,并可用TRIM和EXTEND方法调整。 FIRST,LAST FIRST和LAST会返回集合中第一个和最后一个元素在集合中的下标索引值。 对于使用VARCHAR2类型作为键的关联数组来说,会分别返回最低和最高的键值;键值的高低顺序是基于字符串中字符的二进制值。 但是,如果初始化参数NLS_COMP被设置成ANSI的话,键值的高低顺序就受初始化参数NLS_SORT所影响了。 空集合的FIRST和LAST方法总是返回NULL。只有一个元素的集合,FIRST和LAST会返回相同的索引值。 对于变长数组,FIRST恒等于1,LAST恒等于COUNT。 对于嵌套表,FIRST通常返回1,如果删除第一个元素,则FIRST的值大于1,如果删除中间的一个元素,此时LAST就会比COUNT大。 在遍历元素时,FIRST和LAST都会忽略被删除的元素。 PRIOR,NEXT, PRIOR(n)会返回集合中索引为n的元素的前驱索引值;NEXT(n)会返回集合中索引为n的元素的后继索引值。 如果n没有前驱或后继,PRIOR(n)或NEXT(n)就会返回NULL。 对于使用VARCHAR2作为键的关联数组来说,它们会分别返回最低和最高的键值;键值的高低顺序是基于字符串中字符的二进制值。 PRIOR和NEXT不会从集合的一端到达集合的另一端,即最末尾元素的的next不会指向集合中的first。 在遍历元素时,PRIOR和NEXT都会忽略被删除的元素,即如果prior(3)之前的2被删除则指向1,如果1也被删除则返回null。 EXTEND 用于扩大嵌套表或变长数组的容量,该方法不能用于联合数组。 EXTEND有三种形式 EXTEND 在集合末端添加一个空元素 EXTEND(n) 在集合末端添加n个空元素 EXTEND(n,i) 把第i个元素拷贝n份,并添加到集合的末端 对嵌套表或变长数组添加了NOT NULL约束之后,不能使用EXTEND的前两种形式。 EXTEND操作的是集合内部大小,其中也包括被删除的元素。所以,在计算元素个数的时候,EXTEND也会把被删除的元素考虑在内。 对于使用DELETE方法操作的元素,PL/SQL会保留其占位符,后续可以重新利用。 TRIM 从集合的末尾删除一个(TRIM)或指定数量TRIM(n)的元素,PL/SQL对TRIM掉的元素不再保留占位符。 如果n值过大的话,TRIM(n)就会抛出SUBSCRIPT_BEYOND_COUNT异常。 通常,不要同时使用TRIM和DELETE方法。可把嵌套
使用Python操作MongoDB需要使用一个第三方库——PyMongo。安装这个库与安装Python其他的第三方库一样,使用pip安装即可:
开头语 5月8日在微信群,语音分享了如何如何学习编程语言、并以python为例进行了分享相关经验,下面整理成文章共享给大家。 神马?还有微信群? 加入微信群正确姿势 加微信liyimin1912 拉你入微信群 每天大家交流软件测试相关话题 禁止任何形式的灌水、广告、绝杀伸手党。 收费么?单纯的测试交流群,禁止收费。 如何入门编程 掌握变量,基本数据类型定义 掌握判断语句、循环语句 掌握函数的定义、调用方法 掌握类的定义、调用方法 掌握常用的标准库 掌握一些常用的第三方开源库 掌握一些基本的数据结构和算法
==值得注意的是,drop函数不会修改原数据,如果想直接对原数据进行修改的话,可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
大家好,Pwn2Own 2014是令人兴奋的并且今年我们要挑战的所有主流浏览器和操作系统比以往任何时候更安全。然而,安全并不是意味着牢不可破,它意味着需要付出更多的努力来查找漏洞并且成功利用漏洞。 今年的Pwn2Own,我们使用了总数为11个的零日不同的零日漏洞来测试Mozilla Firefox、 Internet Explorer 11、Google Chrome、Adobe Reader XI、Adobe Flash、Windows 8.1它们的安全性。我们已经报道了所有的安全漏洞以及向受影响的厂商提
熟悉Redis的同学应该知道,Redis的每个Key都可以设置一个过期时间,当达到过期时间的时候,这个key就会被自动删除。
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()。
我大学的时候英语6级没过,因此但凡懂点英语的同学,如果你进到此页面,尽量去阅读原文,链接在下方原文地址.最次也要对照着原文阅读,以免我出了什么差错(这是不可避免的),坑了别的小伙伴.
Hey, 宝藏们!猫头虎又回来啦!🐯 最近,我发现很多小伙伴都在搜索“PostgreSQL 数据分区”,“PostgreSQL 分区优化”等关键词。数据分区是如何提高查询性能的神奇力量?让我们一起深入探索《PostgreSQL数据分区:原理与实战》吧!
事实上Redis的数据类型一直都是二进制安全的,几乎每一种数据类型都是可以用来存储流的。那为什么Redis 5.0要引用Stream数据类型呢? 具体如何使用?
这看上去是个幼稚的问题,但我们还是一步步思考一下。数据以行为粒度存储,最简单的 SQL 语句是 select * from test,拿到的是整个二维表明细,但仅做到这一点远远不够,出于以下两个目的,需要 SQL 提供聚合函数:
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘,就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上,借用了它的许多概念和语法约定,所以如果你对NumPy很熟悉,你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy,Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
select * from 表1 left join 表2 on (表1和表2共同的条件)
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
这篇文章是本系列的第一篇,选择性汇总了EXCEL的常用且重点的模块和公式,用作内部员工EXCEL基础操作培训,以帮助表格基础薄弱的同事快速熟悉常用操作,提升工作效率。现将内容分享,作为数据分析基础的第一篇。
Pandas是一个Python数据分析库,它为数据操作提供了高效且易于使用的工具,可以用于处理来自不同来源的结构化数据。Pandas提供了DataFrame和Series两种数据结构,使得数据操作和分析更加方便和灵活。本文将介绍Pandas的一些高级知识点,包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。
伪题图:逼死强迫症之重新加载。下图为真题图 2400字,约6分钟,思考问题的熊 专栏6 懒是人类进步的绊脚石,偷懒是人类进步的阶梯。如果你完成任何一项工作心里时感觉复杂,想必就还有更简单的方法。 在生
数据分组就是根据一个或多个键(可以是函数、数组或df列名)将数据分成若干组,然后对分组后的数据分别进行汇总计算,并将汇总计算后的结果合并,被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。 Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法,类似于sql中的 groupby。 1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法,groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。 groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成
排名这个功能目前我用的不怎么多,但还是简单说明一下。排名用到了rank方法。默认情况下,rank通过将平均排名分配到每个组来打破平级关系。
熟悉Redis的同学应该知道,Redis的每个Key都可以设置一个过期时间,当达到过期时间的时候,这个key就会被自动删除。这就是Redis的过期策略。
series 和 dataframe 这是pandas 中最为基本的两个概念,series 类似于一维数组,可以近似当成普通的数组进行操作,对于series 默认会有行索引为它索引,但特殊的同时与普通的一维数组不同 列表只能有从0开始的整数索引,而series则可以自定义标签索引,这一点来看,跟字典又比较相似,因此series又可以拥有类似字典的操作方式,series 的标签索引可以随时更新修改替换。series 提供有很多方便的方法,用于判断值为空的 isnull, notnull,sort_index(), sort_values() 用于排序的方法等。
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这个函数很常用,有三个参数,按顺序分别是字符串,起始位置和长度。可以求指定字符串的子串。当然,第一个参数可以是列的名字。这个函数似乎和mid没有什么不同,如果mid或者substr中的某一个函数被禁了就用另一个。
在针对非物理信号分析的时候,例如用户数、用户经常出入的地点、疾病感染人数等,这部分涉及到数据分析知识,本文分享一下Matlab常用的描述性统计量函数和线性回归的基本应用。
1、最快数据行公式求和 选取空行,点Σ(或按Alt + =)可以快速设置求和公式 2、多区域最快求和 如果求和的区域有多个,可以选定位,然后再点Σ(或按Alt+ =)可以快速设置求和公式。 3.拆分
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
本节主要是对最近使用Spark完成的一些工作做一些抽象和整理。Spark是一个大数据框架(不是一门新的计算机编程语言,而是一个系统,一个框架。如果拿Python实现,就是pyspark,拿scala实现,就是spark-scala等),是大数据开发的一项必备技能,因其分布式系统(distributed system)的实现而被广泛应用。运算速度快的特点让其成为了算法与数据工程任务中的必备技能之一,在大厂的面试中也经常出现对Spark的考察。
这 3 道巨难的题目,来自 itpub 的 SQL 数据库编程大赛。说起 itpub 就不得不说它与 Oracle 的渊源,多少大师都在这里诞生。想成为 SQL 大师,有个最快的方法,就是刷题。如果能刷遍这里的题,Oracle 工作,十拿九稳。当年支付宝首席数据库架构师冯大-冯春培,就是典范。
2、指定单元格求和:输入=sum(),在括号中间按住ctrl连续点击即可选择需要求和的数据
{ORDERBY 排序字段 ASC|DESC,排序字段 ASC|DESC,……}
不少录友和我说刷题攻略里怎么没有 接雨水 呢,其实我去年就在力扣上就写了接雨水的题解,只不过一直没更新公号上。
这篇文章主要讲解DataFrame、Series对象的apply方法。 豆瓣排名前250电影数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1M5EuIQEgNfJkGPvqYczb0g 密码: mhcj
上节我们对选择现有的列和使用mutate添加新列做了介绍。现在对数据框使用summarize()进行分组摘要进行介绍。函数功能:summarize()可以将数据框折叠成一行:
当查询结果的字段来源于多张表时,可以将多张表连接成一个大的数据集,再选择合适的字段返回
本文是我在阅读 Erik Learned-Miller 的《Vector, Matrix, and Tensor Derivatives》时的记录。 本文的主要内容是帮助你学习如何进行向量、矩阵以及高阶张量(三维及以上的数组)的求导。并一步步引导你来进行向量、矩阵和张量的求导。
在 Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas(1) 介绍了 Pandas 中常用的两种数据结构 Series 以及 DataFrame,这里来看下这些数据结构都有哪些常用的功能。 # 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 常用的基本功能 当我们构建好了 Series 和 DataFrame 之后,我们会经常使用哪些功能呢?来跟我看看吧。引用上一章节中的场景,我们有一些用户的的信息,并将它们存储到了 DataFrame 中。 因为大多数
这是由于变量grouped是一个GroupBy对象,它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组键df[‘key1’]的中间数据而已,然后我们可以调用配合函数(如:.mean()方法)来计算分组平均值等。 因此,一般为方便起见可直接在聚合之后+“配合函数”,默认情况下,所有数值列都将会被聚合,虽然有时可能会被过滤为一个子集。 一般,如果对df直接聚合时, df.groupby([df['key1'],df['key2']]).mean()(分组键为:Series)与df.groupby(['key1','key2']).mean()(分组键为:列名)是等价的,输出结果相同。 但是,如果对df的指定列进行聚合时, df['data1'].groupby(df['key1']).mean()(分组键为:Series),唯一方式。 此时,直接使用“列名”作分组键,提示“Error Key”。 注意:分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外。
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