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PandasPython面试应用与实战演练

Pandas作为Python数据分析与数据科学领域的核心库,其熟练应用程度是面试官评价候选者专业能力的重要依据。...本篇博客将深入浅出地探讨Python面试Pandas相关的常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....数据查询与过滤面试官可能询问如何根据条件筛选、查询数据。...展示如下代码:# 条件筛选df_filtered = df[df['A'] > 2]# 多条件查询mask = (df['A'] > 1) & (df['B'] < 6)df_selected = df...结语精通Pandas是成为优秀Python数据分析师的关键。深入理解上述常见问题、易错点及应对策略,结合实际代码示例,您将在面试展现出扎实的Pandas基础和高效的数据处理能力。

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pandas基于范围条件进行表连接

作为系列第15期,我们即将学习的是:pandas基于范围条件进行表连接。...表连接是我们日常开展数据分析过程很常见的操作,pandas基于join()、merge()等方法,可以根据左右表连接依赖字段之间对应值是否相等,来实现常规的表连接。...等于demo_right的right_id,且demo_left的datetime与demo_right的datetime之间相差不超过7天,这样的条件来进行表连接,「通常的做法」是先根据left_id...和right_id进行连接,再在初步连接的结果表基于left_id或right_id进行分组筛选运算,过滤掉时间差大于7天的记录: 而除了上面的方式以外,我们还可以基于之前的文章给大家介绍过的pandas...的功能拓展库pyjanitor的「条件连接方法」,直接基于范围比较进行连接,且该方式还支持numba加速运算: · 推荐阅读 · 如何快速优化Python导包顺序 Python临时文件的妙用

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使用 Pandas Python 绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章,我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 的标准工具,用于对进行数据可扩展的转换,它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外,它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便,你已将数据存储 Pandas DataFrame ,那么为什么不使用相同的库进行绘制呢? 本系列,我们将在每个库制作相同的多条形柱状图,以便我们可以比较它们的工作方式。...本系列文章,我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API,但是 Pandas 一定能夺冠。...轴上绘制按年份和每个党派分组的柱状图,我只需要这样做: import matplotlib.pyplot as plt ax = df.plot.bar(x='year') plt.show() 只有四行,这绝对是我们本系列创建的最棒的多条形柱状图

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Excel创建条件格式图表

标签:Excel图表技巧 问题:希望图表对于比率为90或以上的呈现绿色,70至90的呈现黄色,低于70的呈现红色。可以图表设置条件格式吗?如下图1所示。 图1 示例数据如下图2所示。...单元格E2输入公式: =IF(B2<H2,B2,NA()) 向下拉复制公式至该列所有数据单元格。...单元格F2输入公式: =IF(AND(B2>=H2,B2<I2),B2,NA()) 向下拉复制公式至该列所有数据单元格。...单元格G2输入公式: =IF(B2>I2,B2,NA()) 向下拉复制公式至该列所有数据单元格。 最终整理后的数据如下图3所示。 图3 更清楚一些,每个单元格的公式如下图4所示。...技巧:如果需要对正值使用一种颜色,对负值使用另一种颜色,可以使用常规的柱形图,然后设置系列的格式,“填充”类别,选择“以互补色代表负值”,例如可以选择绿色作为第一种颜色,红色作为第二种颜色。

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PostgreSQL 如果想知道表某个条件查询条件索引效率 ?

一些大表存在的数据库,去不断查询某一个值在这个大表里面的行数,一直是不受欢迎的事情,最后找到了一个还算靠谱的方案。...PostgreSQL的另一张表pg_statistic 来说,pg_statistic的信息晦涩难懂,并且不适合直接拿来应用。...同时我们针对 most_common_vals 对应 most_comon_freqs 两个字段的值来判定所选的索引,查询的时候被作为条件时,可能会产生的影响。...我们可以看到一个比啊的列大致有那些列的值,并且这些值整个表占比是多少,通过这个预估的占比,我们马上可以获知,这个值整个表行的大约会有多少行,但基于这个值是预估的,所以不是精确的值,同时根据analyze...对于数据的分析,他们是有采样率的表越大行数越多,这个采样率会变得越小,所以会导致上面的结果和实际的结果是有出入的。

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pandas基础:pandas对数值四舍五入

标签:pandas,Python 本文中,将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...将数值舍入到N位小数 只需将整数值传递到round()方法,即可将数值舍入到所需的小数。...例如,要四舍五入到2位小数: pandas中将数值向上舍入 要对数值进行向上舍入,需要利用numpy.ceil()方法,该方法返回输入的上限(即向上舍入的数字)。...以下两种方法返回相同的结果: 在上面的代码,注意df.apply()接受函数作为其输入。 向下舍入数值 当然,还有一个numpy.floor()方法返回输入的底数(即向下舍入的数字)。...用不同的条件对数据框架进行取整 round()方法的decimals参数可以是整数值,也可以是字典。这使得同时对多个列进行取整变得容易。

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「Python实用秘技15」pandas基于范围条件进行表连接

作为系列第15期,我们即将学习的是:pandas基于范围条件进行表连接。   ...表连接是我们日常开展数据分析过程很常见的操作,pandas基于join()、merge()等方法,可以根据左右表连接依赖字段之间对应值是否相等,来实现常规的表连接。   ...但在有些情况下,我们可能需要基于一些“特殊”的条件匹配,来完成左右表之间的表连接操作,譬如对于下面的示例数据框demo_left和demo_right:   假如我们需要基于demo_left的left_id...进行连接,再在初步连接的结果表基于left_id或right_id进行分组筛选运算,过滤掉时间差大于7天的记录:   而除了上面的方式以外,我们还可以基于之前的文章给大家介绍过的pandas的功能拓展库...pyjanitor条件连接方法,直接基于范围比较进行连接,且该方式还支持numba加速运算:

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PandasAnaconda的安装方法

本文介绍Anaconda环境,安装Python语言pandas模块的方法。 pandas模块是一个流行的开源数据分析和数据处理库,专门用于处理和分析结构化数据。...数据读写方面,pandas模块支持从各种数据源读取数据,包括CSV、Excel、SQL数据库、JSON、HTML网页等;其还可以将数据写入这些不同的格式,方便数据的导入和导出。   ...时间序列分析方面,pandas模块处理时间序列数据方面也非常强大。其提供了日期和时间的处理功能,可以对时间序列数据进行重采样、滚动窗口计算、时序数据对齐等操作。   ...之前的文章,我们也多次介绍了Python语言pandas库的使用;而这篇文章,就介绍一下Anaconda环境下,配置这一库的方法。   ...在这里,由于我是希望一个名称为py38的Python虚拟环境配置pandas库,因此首先通过如下的代码进入这一环境;关于虚拟环境的创建与进入,大家可以参考文章Anaconda创建、使用、删除Python

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LevelDB测试应用应用

LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库,这个有点类似Redis,通常我们存储key-value的数据都会选择Redis。但是唯一的问题就是得有Redis给我们用。...LevelDB可以完美解决我们这种问题,存储本地的文件当中,如果数据量不多的话,可以直接提交代码中提交文件,然后就可以把数据放在这个数据库。...token) def httpresponse = getHttpresponse(request) httpresponse } } Part2不可见存储 日常的工作...,我们会遇到很多需要用到的账号和密码,但是各种信息我们并不想写在代码或者说放在配置文件,最起码不应该放明文信息存储某个肉眼可见地方。...Java服务变成一个有状态的服务,比如这个服务需要执行大量的耗时的任务,这些任务都是在内存的,会分多个阶段,分布式性能测试中经常碰见这样的情况。

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pandas excel动态条件过滤并保存结果

其中: excel文件名,不固定 sheet数量,不固定 过滤条件,不固定 二、分析需求 针对以上3个条件,都是不固定的。...因此需要设计一个配置文件,内容如下: # 查询条件,多个条件,用逗号分隔 where_dict = {     # excel文件名     "file_name": "456.xlsx",     #...三、演示 先安装模块 pip3 install pandas openpyxl 现有一个456.xlsx,内容如下: Sheet1 ? Sheet2 ? Sheet3 ? 完整代码如下: # !.../usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd # 查询条件,多个条件,用逗号分隔 where_dict = {     # ...: (df.性别=='男') & (df.年龄==21) Sheet2 条件: (df.身高==170) 它会在当前目录生成result.xlsx,打开,结果如下: Sheet1 ?

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pandas利用hdf5高效存储数据

Python操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas的数据结构保存在HDF5文件,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...本文就将针对pandas读写HDF5文件的方法进行介绍。...图1 2 利用pandas操纵HDF5文件 2.1 写出文件 pandas的HDFStore()用于生成管理HDF5文件IO操作的对象,其主要参数如下: ❝「path」:字符型输入,用于指定h5文件的名称...print(store.keys()) 图7 2.2 读入文件 pandas读入HDF5文件的方式主要有两种,一是通过上一节类似的方式创建与本地h5文件连接的IO对象,接着使用键索引或者store...,HDF5比常规的csv快了将近50倍,而且两者存储后的文件大小也存在很大差异: 图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间,这还是我们没有开启HDF5压缩的情况下,接下来我们关闭所有IO连接,运行下面的代码来比较对上述两个文件数据还原到数据框上两者用时差异

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一行 pandas 代码搞定 Excel 条件格式!

本次给大家介绍pandas表格可视化的几种常用技巧。 条件格式 Excel的 “条件格式” 是非常棒的功能,通过添加颜色条件可以让表格数据更加清晰的凸显出统计特性。...有的朋友在想,这样的操作python可能会很复杂。但其实一点不复杂,而且只需一行代码即可。 为什么可以做到一行代码实现 “条件格式”?...实例 首先,我们导入数据集,使用经典的titanic抽样的部分数据。...import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df 可以看到,现在这个dataframe是空白的,什么都没有的,现在要给表格添加一些条件。...df.style.highlight_null() 以上就是pandas的style条件格式,用法非常简单。下面我们用链式法则将以上三个操作串起来,只需将每个方法加到前一个后面即可,代码如下。

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pandas利用hdf5高效存储数据

Python操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas的数据结构保存在HDF5文件,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...本文就将针对pandas读写HDF5文件的方法进行介绍。 ?...图1 2 利用pandas操纵HDF5文件 2.1 写出文件 pandas的HDFStore()用于生成管理HDF5文件IO操作的对象,其主要参数如下: ❝「path」:字符型输入,用于指定h5文件的名称...图7 2.2 读入文件 pandas读入HDF5文件的方式主要有两种,一是通过上一节类似的方式创建与本地h5文件连接的IO对象,接着使用键索引或者store对象的get()方法传入要提取数据的key...图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间,这还是我们没有开启HDF5压缩的情况下,接下来我们关闭所有IO连接,运行下面的代码来比较对上述两个文件数据还原到数据框上两者用时差异: import pandas

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pandas_VS_Excel条件统计人数与求和

yhd-pandas分类统计个数与和 ◆【解决问题】 一次工作遇到这样一个问题: 1.按条件“全年”统计人数与求和, 2.按“非全年”统计人数与求和 3.最后再统计合计人数与合计总和 如下明细表...$F$2:$F$31)) G3= =C3+E3下拉 H3= =D3+F3下拉 C9=SUM(C3:C8)右拉 ◆【pandas解决问题】 =====代码如下===== import pandas as...pd file="D://yhd_python_home/yhd-pandas分类统计个数与和/pandas分类统计个数与和2.xlsx" df= pd.read_excel(file) df12=df...分类统计个数与和/pandas分类统计个数与和2_out.xlsx" df_final.to_excel(file_out) =====代码end===== 步骤1:读入数据 步骤2:读出条件“全年”...(月数==12)的数据,并分组groupby再用agg不再的数据列用不同的统计方式 步骤3:读出条件“非全年”(月数<12)的数据,并分组groupby再用agg不再的数据列用不同的统计方式 步骤4

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