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在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

先看一个非常简单的例子： a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将列转换为适当的类型...例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...解决方法 可以用的方法简单列举如下： 对于创建DataFrame的情形 如果要创建一个DataFrame，可以直接通过dtype参数指定类型： df = pd.DataFrame(a, dtype='float...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。...例如，用两列对象类型创建一个DataFrame，其中一个保存整数，另一个保存整数的字符串： >>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1

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Spring Batch在大型企业中的最佳实践｜洞见

在大型企业中，由于业务复杂、数据量大、数据格式不同、数据交互格式繁杂，并非所有的操作都能通过交互界面进行处理。而有一些操作需要定期读取大批量的数据，然后进行一系列的后续处理。...笔者所在的部门属于国外某大型金融公司的CRM部门，在日常工作中我们经常需要开发一些批处理应用，对Spring Batch有着丰富的使用经验。近段时间笔者特意总结了这些经验。...当我们在需要将数据写入到文件、数据库中之类的操作时可以适当设置Chunk的值以满足写入效率最大化。...在处理百万级的数据过程过程中难免会出现异常。...在使用的过程中我们仍需要坚持总结一些最佳实践，从而能够交付高质量的可维护的批处理应用，满足企业级应用的苛刻要求。 ---- ----

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浅谈数据仓库建设中的数据建模方法

因此，在整个数据仓库的模型的设计和架构中，既涉及到业务知识，也涉及到了具体的技术，我们既需要了解丰富的行业经验，同时，也需要一定的信息技术来帮助我们实现我们的数据模型，最重要的是，我们还需要一个非常适用的方法论...目前，我们在关系型数据库中的建模方法，大部分采用的是三范式建模法。 范式是数据库逻辑模型设计的基本理论，一个关系模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解，这个过程也可称为规范化。...但其缺点也是明显的，由于建模方法限定在关系型数据库之上，在某些时候反而限制了整个数据仓库模型的灵活性，性能等，特别是考虑到数据仓库的底层数据向数据集市的数据进行汇总时，需要进行一定的变通才能满足相应的需求...特别是针对 3NF 的建模方法，星型模式在性能上占据明显的优势。 同时，维度建模法的另外一个优点是，维度建模非常直观，紧紧围绕着业务模型，可以直观的反映出业务模型中的业务问题。...因此，笔者建议读者在创建自己的数据仓库模型的时候，可以参考使用上述的三种数据仓库得建模方法，在各个不同阶段采用不同的方法，从而能够保证整个数据仓库建模的质量。

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Excel中两列（表）数据对比的常用方法

Excel中两列数据的差异对比，方法非常多，比如简单的直接用等式处理，到使用Excel2016的新功能Power Query（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件...一、简单的直接等式对比 简单的直接等式对比进适用于数据排列位置顺序完全一致的情况，如下图所示： 二、使用Vlookup函数进行数据的匹配对比 通过vlookup函数法可以实现从一个列数据读取另一列数据...vlookup函数除了适用于两列对比，还可以用于表间的数据对比，如下图所示： 三、使用数据透视进行数据对比 对于大规模的数据对比来说，数据透视法非常好用，具体使用方法也很简单，即将2列数据合并后...，构造成明细表，然后进行数据透视——这种方法适用于多表数据对比，甚至可以在一些数据不太规范的场合下，减少数据对比的工作量，如下例子： 表间数据不规范统一，用数据透视递进巧比对 比如很多公司的盘点数据对比问题...实现表间数据的自动对比 对于以上的方法，最推崇的其实是Excel2016新功能Power Query（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件）的方法，因为用Power

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Python Numpy中数据的常用保存与读取方法

在经常性读取大量的数值文件时(比如深度学习训练数据),可以考虑现将数据存储为Numpy格式,然后直接使用Numpy去读取,速度相比为转化前快很多....下面就常用的保存数据到二进制文件和保存数据到文本文件进行介绍: 1.保存为二进制文件(.npy/.npz) numpy.save 保存一个数组到一个二进制的文件中,保存格式是.npy 参数介绍...这个同样是保存数组到一个二进制的文件中,但是厉害的是,它可以保存多个数组到同一个文件中,保存格式是.npz,它其实就是多个前面np.save的保存的npy,再通过打包(未压缩)的方式把这些文件归到一个文件上....gzip格式,np.loadtxt可以识别该格式 X:要存储的1D或2D数组 fmt:控制数据存储的格式 delimiter:数据列之间的分隔符 newline:数据行之间的分隔符 header...使用 np.loadtxt('test.out') np.loadtxt('test2.out', delimiter=',') 总结 到此这篇关于Python Numpy中数据的常用保存与读取方法的文章就介绍到这了

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在Python中操纵json数据的最佳方式

❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 在日常使用Python的过程中，我们经常会与...类似的，JSONPath也是用于从json数据中按照层次规则抽取数据的一种实用工具，在Python中我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath的功能。...2 在Python中使用JSONPath提取json数据 jsonpath是一个第三方库，所以我们首先需要通过pip install jsonpath对其进行安装。...，JSONPath中设计了一系列语法规则来实现对目标值的定位，其中常用的有： 「按位置选择节点」 在jsonpath中主要有以下几种按位置选择节点的方式： 功能 语法 根节点 $ 当前节点 @ 子节点...(@.polyline)][polyline,road]', result_type=None) 以上介绍的均为jsonpath库中的常规功能，可以满足基础的json数据提取需求，而除了jsonpath

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漫谈数据仓库之拉链表（原理、设计以及在Hive中的实现）

0x00 前言 本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容，包括它的原理、设计、以及在我们大数据场景下的实现方式。...拉链表的使用场景 在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到下面这种表的设计： 有一些表的数据量很大，比如一张用户表，大约10亿条记录，50个字段，这种表，即使使用ORC压缩，单张表的存储也会超过100G...0x02 拉链表的设计和实现 如何设计一张拉链表 下面我们来举个栗子详细看一下拉链表。 我们接上在《漫谈数据仓库之维度建模》中的电商网站的例子，现在以用户的拉链表来说明。...（由432432变成654321） 2017-01-02 005 115115 （由555555变成115115） 2017-01-03 006 666666 （2017-01-03新增） 如果在数据仓库中设计成历史拉链表保存该表...（此处要好好理解，是拉链表比较重要的一块。） 在Hive中实现拉链表 在现在的大数据场景下，大部分的公司都会选择以Hdfs和Hive为主的数据仓库架构。

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漫谈数据仓库之拉链表（原理、设计以及在Hive中的实现）

正 文 0x00 前言 本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容，包括它的原理、设计、以及在我们大数据场景下的实现方式。 全文由下面几个部分组成： 先分享一下拉链表的用途、什么是拉链表。...拉链表的使用场景 在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到下面这种表的设计： 有一些表的数据量很大，比如一张用户表，大约10亿条记录，50个字段，这种表，即使使用ORC压缩，单张表的存储也会超过100G...在2017-01-01这一天表中的数据是： 在2017-01-02这一天表中的数据是， 用户002和004资料进行了修改，005是新增用户： 在2017-01-03这一天表中的数据是， 用户004和...005资料进行了修改，006是新增用户： 如果在数据仓库中设计成历史拉链表保存该表，则会有下面这样一张表，这是最新一天（即2017-01-03）的数据： 说明 t_start_date表示该条记录的生命周期开始时间...（此处要好好理解，是拉链表比较重要的一块。） 在Hive中实现拉链表 在现在的大数据场景下，大部分的公司都会选择以Hdfs和Hive为主的数据仓库架构。

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漫谈数据仓库之拉链表（原理、设计以及在Hive中的实现）

0x00 前言 本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容，包括它的原理、设计、以及在我们大数据场景下的实现方式。 全文由下面几个部分组成： 先分享一下拉链表的用途、什么是拉链表。...拉链表的使用场景 在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到下面这种表的设计： 有一些表的数据量很大，比如一张用户表，大约10亿条记录，50个字段，这种表，即使使用ORC压缩，单张表的存储也会超过100G...我们先看一下在Mysql关系型数据库里的user表中信息变化。 在2017-01-01这一天表中的数据是： ?...如果在数据仓库中设计成历史拉链表保存该表，则会有下面这样一张表，这是最新一天（即2017-01-03）的数据： ?...（此处要好好理解，是拉链表比较重要的一块。） 在Hive中实现拉链表 在现在的大数据场景下，大部分的公司都会选择以Hdfs和Hive为主的数据仓库架构。

14.3K80

在机器学习中处理缺失数据的方法

数据中包含缺失值表示我们现实世界中的数据是混乱的。可能产生的原因有：数据录入过程中的人为错误，传感器读数不正确以及数据处理管道中的软件bug等。 一般来说这是令人沮丧的事情。...但是，在缺少数据点的情况下，通常还存在隐藏的模式。它们可以提供有助于解决你正尝试解决问题的更多信息。...方法 注意：我们将使用Python和人口普查数据集（针对本教程的目的进行修改） 你可能会惊讶地发现处理缺失数据的方法非常多。这证明了这一问题的重要性，也这证明创造性解决问题的潜力很大。...正如前面提到的，虽然这是一个快速的解决方案。但是，除非你的缺失值的比例相对较低（<10％），否则，在大多数情况下，删除会使你损失大量的数据。...，你需要寻找到不同的方法从缺失的数据中获得更多的信息，更重要的是培养你洞察力的机会，而不是烦恼。

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详解数据仓库之拉链表（原理、设计以及在Hive中的实现）

0x00 前言 本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容，包括它的原理、设计、以及在我们大数据场景下的实现方式。 全文由下面几个部分组成： 先分享一下拉链表的用途、什么是拉链表。...拉链表的使用场景 在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到下面这种表的设计： 有一些表的数据量很大，比如一张用户表，大约10亿条记录，50个字段，这种表，即使使用ORC压缩，单张表的存储也会超过100G...在2017-01-01这一天表中的数据是： 在2017-01-02这一天表中的数据是， 用户002和004资料进行了修改，005是新增用户： 在2017-01-03这一天表中的数据是， 用户004和005...资料进行了修改，006是新增用户： 如果在数据仓库中设计成历史拉链表保存该表，则会有下面这样一张表，这是最新一天（即2017-01-03）的数据： 说明 t_start_date表示该条记录的生命周期开始时间...（此处要好好理解，是拉链表比较重要的一块。） 在Hive中实现拉链表 在现在的大数据场景下，大部分的公司都会选择以Hdfs和Hive为主的数据仓库架构。

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浅谈Spark在大数据开发中的一些最佳实践

目前在我们正在构建一个基于eBay站外营销的业务全渠道漏斗分析指标，涉及近十个营销渠道、数十张数据源表，每天处理的数据达到上百TB。...原始数值指标：由事件带出的数值指标，在定比数据级别（ratio level)，可以直接进行算数运算 示例：Clicks，GMB，Spend，Watch Count等 对于一个广告系列中，我们可以直接将广告系列中的产品的...，这样我们可以轻松理解这段代码到底是在做什么： 4 Spark开发最佳实践 一、使用Spark cache时，需要考虑它能否带来计算时间上的提升。...Cache的存储级别分为以下几种： NONE：不进行缓存 DISK_ONLY：只在磁盘中缓存 DISKONLY_2：只在磁盘中缓存并进行2次备份 MEMORY_ONLY：只在内存中缓存 MEMORY_ONLY...但是在一些业务场景中的确有这种join的情况，解决方案有两种： 在join前将数据存储到临时目录(一般是HDFS)，再重新加载进来，用来截断血缘。

1.4K20

（数据科学学习手札125）在Python中操纵json数据的最佳方式

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 　　在日常使用Python的过程中，我们经常会与...类似的，JSONPath也是用于从json数据中按照层次规则抽取数据的一种实用工具，在Python中我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath的功能。 ?...2 在Python中使用JSONPath提取json数据 jsonpath是一个第三方库，所以我们首先需要通过pip install jsonpath对其进行安装。...语法： 2.2 jsonpath中的常用JSONPath语法 　　为了满足日常提取数据的需求，JSONPath中设计了一系列语法规则来实现对目标值的定位，其中常用的有： 按位置选择节点 　　在jsonpath...---- 　　以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区与我进行讨论~

2.3K20

VLookup等方法在大量多列数据匹配时的效率对比及改善思路

、“雇员”、“订购日期”、“到货日期”、“发货日期”等6列数据匹配到订单明细表中。...： 3、Lookup函数，按常用全列匹配公式写法如下图所示： 4、Power Query合并查询，按常规表间合并操作如下图所示： 五、4种方法数据匹配查找方法用时对比 经过分别对以上4中方法单独执行多列同时填充...（Power Query数据合并法单独执行数据刷新）并计算时间，结果如下表所示： 从运行用时来看： VLookup函数和Index+Match函数的效率基本一样； Lookup函数在大批量数据的查找中效率最低...那么，如果我们在公式中也可以做到只匹配一次，后面所需要取的数据都跟着这次匹配的结果而直接得到，那么，效率是否会大有改善呢？...七、结论 在批量性匹配查找多列数据的情况下，通过对Index和Match函数的分解使用，先单独获取所需要匹配数据的位置信息，然后再根据位置信息提取所需多列的数据，效率明显提升，所需匹配提取的列数越多，

3.9K50

在 JavaScript 中，对象是拥有属性和方法的数据

JavaScript 中的所有事物都是对象：字符串、数字、数组、日期，等等。 在 JavaScript 中，对象是拥有属性和方法的数据。...字符串对象： var txt = "Hello"; 属性： txt.length=5 方法： txt.indexOf() txt.replace() txt.search() 在面向对象的语言中，使用...函数 函数就是包裹在花括号中的代码块，前面使用了关键词 function： function myFunction(var1,var2) { 这里是要执行的代码; return x; } 变量和参数必须以一致的顺序出现...); } var myVar=myFunction(); document.getElementById("demo").innerHTML=myFunction(); 局部变量：在...全局变量：在函数外声明的变量是全局变量，网页上的所有脚本和函数都能访问它。全局变量会在页面关闭后被删除。

3.7K10

使用ScottPlot库在.NET WinForms中快速实现大型数据集的交互式显示

前言 在.NET应用开发中数据集的交互式显示是一个非常常见的功能，如需要创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表将数据呈现出来，帮助人们更好地理解数据、发现规律，并支持决策和沟通。...本文我们将一起来学习一下如何使用ScottPlot库在.NET WinForms中快速实现大型数据集的交互式显示。...ScottPlot类库介绍 ScottPlot是一个免费、开源（采用MIT许可证）的强大.NET交互式绘图库，能够轻松地实现大型数据集的交互式显示。...double[] logYs = ys.Select(Math.Log10).ToArray(); //将对数缩放的数据添加到绘图中 var sp =...YSGStudyHards/DotNetExercises 优秀项目和框架精选 该项目已收录到C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架精选中，关注优秀项目和框架精选能让你及时了解C#、.NET和.NET Core领域的最新动态和最佳实践

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浅谈laravel-admin form中的数据,在提交后,保存前,获取并进行编辑

有一个这样的需求： 当商品设置为立即上架时，通过审核就进入上架状态，当设置为保存时，通过审核就进入未上架状态。...所以，需要在保存前根据提交的审核状态和设置的方式得到商品状态再保存，而通过$form- model()- attribute_name只能获取提交后的值，不能更改。...Google之后发现了已经有解决方案：可以修改提交表单时的逻辑吗 #375 在模型中添加如下方法： public static function boot() { parent::boot();...static::saving(function ($model) { // 从$model取出数据并进行处理 }); } 以上这篇浅谈laravel-admin form...中的数据,在提交后,保存前,获取并进行编辑就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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