在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，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 中的标准工具，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，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中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。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据 在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括： 运行最新版本的 Python...) 只有四行，这绝对是我们在本系列中创建的最棒的多条形柱状图。
我之前遇到过这种情况并且多年来尝试过各种方法，所以我会分享自己一些的尝试和简单的解决方法，用于在Tableau中使用空白圆绘制蝌蚪图等图表。...蝌蚪图 在我们开始之前，这里有一个Emma Cosh（https://twitter.com/EGCosh）嘲笑过的蝌蚪图（不是用Tableau绘制的）。 这不是一个新的图表。...再有就是自定义图形极低的分辨率会使你无法在PDF 或图像中以高分辨率打印或导出它们。 那么如何更改数据？我们可以通过计算来缩短这些线。...以下是Mark的工作簿中建立蝌蚪图的步骤： 移动序列到行 移动销售线到列 移动销售圈到列 右键点击销售圈并选择“双轴” 右键点击第二个y轴并选择“同步轴” 选择所有的标记卡，并移动类别到颜色 在销售线标记卡上...： 用白色圆圈在点与线之间构造间隙的折线图： 下面是我根据Mark的原始工作簿创建的Tableau工作簿，其中包含这些不同的图表变体： Tableau工作簿的链接： https
Python作为一种特殊的编程语言，可以链接各种编程语言，应用与各种不同的场景。 不管是数据挖掘、运维、建站还是爬虫都广泛运用。Python和其他编程语言相比，具有语法清晰、开发效率高的特点。...Python往往一行代码可以实现其他语言N行代码的功能(但是某些场景执行效率不如C、Java等)。...上述开源的包中，全部都支持Python。而对于其它语言来讲，上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。...在实际的挖掘项目中，在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下，通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率，甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。...所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。
Python作为一种特殊的编程语言，可以链接各种编程语言，应用与各种不同的场景。 不管是数据挖掘、运维、建站还是爬虫都广泛运用。Python和其他编程语言相比，具有语法清晰、开发效率高的特点。...Python往往一行代码可以实现其他语言N行代码的功能(但是某些场景执行效率不如C、Java等)。对于学习成本来讲，相对其它编程语言来讲，只要找对教程，一个对编程没有太多概念的初学者也可以轻松入门。...上述开源的包中，全部都支持Python。而对于其它语言来讲，上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。 ?...在实际的挖掘项目中，在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下，通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率，甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。...所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。
很多时候，我们都需要从工作簿中的各工作表中提取数据信息。如果你在给工作表命名时遵循一定的规则，那么可以将VLOOKUP函数与INDIRECT函数结合使用，以从不同的工作表中提取数据。...假如有一张包含各种客户的销售数据表，并且每个月都会收到一张新的工作表。这里，给工作表选择命名规则时要保持一致。...在汇总表上，我们希望从每个月份工作表中查找给客户XYZ的销售额。假设你在单元格区域B3:D3中输入有日期，包括2020年1月、2020年2月、2020年3月，在单元格A4中输入有客户名称。...每个月销售表的结构是在列A中是客户名称，在列B中是销售额。...当你有多个统一结构的数据源工作表，并需要从中提取数据时，本文介绍的技巧尤其有用。 注：本文整理自vlookupweek.wordpress.com，供有兴趣的朋友参考。 undefined
❝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。...2.1 一个简单的例子 安装完成后，我们首先来看一个简单的例子，从而初探其使用方式： 这里使用到的示例json数据来自高德地图步行导航接口，包含了从天安门广场到西单大悦城的步行导航结果，原始数据如下，层次结构较深...，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
程序世界里，有很多的数据结构，比如：堆、栈、链表等等，今天要讲的就是图数据结构啦。 相信大家都使用过或者听说过图数据库吧，我们就来看看最简单的图数据结构算法。...ok，这就是最基本的了，接下来来了解下游戏规则，我们需要列出所有可能的路径，比如：列出A到E的所有路径。...'D': ['B', 'E', 'G'], 'E': [], 'F': ['D', 'G'], 'G': ['E']} 在接下来...，大家可以拿张纸出来画画，有什么不懂的，也可以加群来聊。...好啦，今天的内容就到这了，感兴趣的你，可以试试能不能走出来～ 所有的代码都已上传至我的github：https://github.com/MiracleYoung/exercises 如果你对今天的内容还感兴趣的话
作为一名长期扎根在爬虫行业的专业的技术员，我今天要和大家分享一些有关Python爬虫在电商数据挖掘中的应用与案例分析。...在如今数字化的时代，电商数据蕴含着丰富的信息，通过使用爬虫技术，我们可以轻松获取电商网站上的产品信息、用户评论等数据，为商家和消费者提供更好的决策依据。...在本文中，我将为大家讲解Python爬虫在电商数据挖掘中的应用，并分享一些实际操作价值高的案例。 1、获取产品信息 通过爬虫技术，我们可以获取电商平台上各类产品的信息，包括名称、价格、描述、评分等。...这些数据对于商家来说，可以帮助他们了解市场需求、产品趋势，进而进行库存管理、价格策略等决策；对于消费者来说，可以帮助他们比较不同产品的优劣、价格等信息，从而做出更明智的购买决策。...希望本文对于Python爬虫在电商数据挖掘中的应用与案例分析能够给大家一些启发和帮助。如果你还有其他疑问或者想分享自己的经验，请在评论区留言，让我们共同学习、探索数据挖掘的无限可能！
Matplotlib是一个基于Python的绘图库，它提供了丰富的绘图工具和函数，可以用于生成高质量的、美观的数据可视化图形。...作为Python数据分析领域最常用的绘图库之一，Matplotlib广泛应用于数据分析、科学研究、工程可视化等领域。...本文将详细介绍Matplotlib库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。图片1. Matplotlib库概述Matplotlib是由John D....基本绘图示例在数据分析中，常常需要通过图表来展示数据的分布、趋势等信息。Matplotlib提供了简单易用的API，可以快速绘制各种类型的图表。...本文详细介绍了Matplotlib库的常用功能和应用场景，并通过实例演示了它在Python数据分析中的具体应用。
在研究SNP时，我们有类似1000G，HapMap, Exac 等数据库，提供了不同人群中的频率信息。对于HLA的研究而言，也有存储频率信息的数据库-ANFD。...，其中记录了allel, haplotype, genotype 3种格式的信息，最关键的是，提供了在不同人群中的频率信息。...Allel 在不同人群中的频率 通过该数据库的检索功能，可以查询HLA Allel在不同人群中的频率分布，网址如下 http://www.allelefrequencies.net/hla6006a.asp...2. haplotype 在不同人群中的频率 由于HLA基因簇的紧密连锁性，除了单个Allel的频率外，相关单倍型的频率也是需要关注的。...上述条件的检索结果如下 ? 通过ANFD数据库，我们可以方便的得到HLA的Allel和haplotype在人群中的频率信息，除此之外，官网还提供了许多其他的功能，有待进一步的学习和使用。
标签：Python与Excel，合并工作簿 本文介绍使用Python向Excel主文件添加新数据的最佳方法。该方法可以保存主数据格式和文件中的所有内容。...安装库 本文使用xlwings库，一个操控Excel文件的最好的Python库。...图2 可以看出： 1.主文件包含两个工作表，都含有数据。 2.每个工作表都有其格式。 3.想要在每个工作表的最后一行下面的空行开始添加数据。如图2所示，在“湖北”工作表中，是在第5行开始添加新数据。...图3 接下来，要解决如何将新数据放置在想要的位置。 这里，要将新数据放置在紧邻工作表最后一行的下一行，例如上图2中的第5行。那么，我们在Excel中是如何找到最后一个数据行的呢？...图4 打开并读取新数据文件 打开新数据文件，从中获取所有非空的行和列中的数据。使用.expand()方法扩展单元格区域选择。注意，从单元格A2开始扩展，因为第1列为标题行。
今 日 鸡 汤 独在异乡为异客，每逢佳节倍思亲。 大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【巭孬】问了一个问题，一起来看看吧。...从5亿行数据中，筛选出重复次数在1000行的数据行，以前用这个，也爆内存了。...刚才的是去重，算是解决了。现在又有个新问题，下一篇文章我们一起来看看吧。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个大数据去重的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
我们知道，写Python代码的时候，如果一个包（package）里面的一个模块要导入另一个模块，那么我们可以使用相对导入： 假设当前代码结构如下图所示： ?...img 其中test_1是一个包，在util.py里面想导入同一个包里面的read.py中的read函数，那么代码可以写为： from .read import read def util():...img 这个原因很简单，就是如果数据文件的地址写为：./data.txt，那么Python就会从当前工作区文件夹里面寻找data.txt。...img pkgutil是Python自带的用于包管理相关操作的库，pkgutil能根据包名找到包里面的数据文件，然后读取为bytes型的数据。...此时如果要在teat_1包的read.py中读取data2.txt中的内容，那么只需要修改pkgutil.get_data的第一个参数为test_2和数据文件的名字即可，运行效果如下图所示： ?
在Python编程领域，熟练掌握数据结构与算法不仅是提升代码质量、优化性能的关键，更是求职面试中的必备技能。...本文将深入浅出地探讨数据结构与算法在Python面试中的常见问题、易错点以及应对策略，辅以代码示例，助你在面试中游刃有余。...如何避免：熟练掌握链表的基本操作，理解指针（在Python中为引用）的概念，确保节点的创建、连接、断开操作正确无误。遇到复杂链表问题时，先理清思路，画出示意图，明确每一步操作的目标，再进行编码。...Python面试中的应用广泛且重要。...通过深入理解各类数据结构与算法原理，熟练掌握其Python实现，并在实践中注意易错点与应对策略，定能在面试中展现出扎实的编程功底，顺利斩获心仪Offer。
在Python编程领域，熟练掌握数据结构与算法不仅是提升代码质量、优化性能的关键，更是求职面试中的必备技能。...本文将深入浅出地探讨数据结构与算法在Python面试中的常见问题、易错点以及应对策略，辅以代码示例，助你在面试中游刃有余。...如何避免： 熟练掌握链表的基本操作，理解指针（在Python中为引用）的概念，确保节点的创建、连接、断开操作正确无误。 遇到复杂链表问题时，先理清思路，画出示意图，明确每一步操作的目标，再进行编码。...Python面试中的应用广泛且重要。...通过深入理解各类数据结构与算法原理，熟练掌握其Python实现，并在实践中注意易错点与应对策略，定能在面试中展现出扎实的编程功底，顺利斩获心仪Offer。
在Python中，我们经常需要处理JSON数据，包括解析JSON数据、创建JSON数据、以及进行JSON数据的操作和转换等。...本文将为你分享一些在Python中处理JSON数据的常见问题与技巧，帮助你更好地应对JSON数据的处理任务。 1.解析JSON数据 首先，我们需要知道如何解析JSON数据。...在Python中，我们可以使用json模块中的一些方法来创建JSON数据。常用的方法包括： -`json.dumps()`：将Python对象转换为JSON字符串。 ...在Python中，我们可以使用json模块的方法来处理这些复杂的JSON数据。...在处理这些信息时，我们常常需要将其转换为Python datetime对象。在Python中，我们可以使用datetime模块将字符串转换为datetime对象，然后再将其转换为JSON格式。
这是一个很简单的技巧，但有时可能会给你的代码调试带来一些方便。...通常，在编写代码时，我们会在其中放置一些Debug.Print语句，用来在立即窗口中打印程序运行过程中的一些变量值，了解程序的运行状态。...一般情况下，Debug.Print语句每运行一次，就会将要打印的数据输出到不同的行中，如下图1所示。 ? 图1 那么，我们能不能将这些数据打印在同一行中呢？...将数据打印在同一行中，更方便查看结果，特别是有很多数据要打印时更是如此。 其实很简单，在Debug.Print语句中要打印的变量后面加上一个分号就可以了，如下图2所示。 ?...图2 可以看到，在立即窗口的同一行中输出了结果。这样，在立即窗口显示不下数据时，就不需要我们滚动向下查看数据了。对于数据不少、也不多的情况，可以试试！
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。...使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显 loop = True chunkSize = 100000...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万...进一步的数据清洗还是在移除无用数据和合并上。...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明，在非“>5TB”数据的情况下，Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
Python作为一种灵活且功能强大的编程语言，结合其丰富的数据分析和机器学习库，成为医疗诊断系统开发的首选工具。...本文将探讨Python数据分析与机器学习在医疗诊断中的应用，详细介绍构建医疗诊断系统的步骤和技术。 一、数据收集与预处理 在构建医疗诊断系统之前，需要收集并预处理医疗数据。...以下是一个简单的示例，展示如何从数据库中收集患者的电子健康记录。...在医疗诊断中，选择合适的特征对于提高模型的准确性至关重要。 2.1 特征选择 可以使用统计方法和机器学习算法进行特征选择。例如，使用相关性分析和LASSO回归。...数据分析与机器学习在医疗诊断中的应用，从数据收集与预处理、特征选择与构建、模型选择与训练、模型评估与调优，到模型部署与应用。
本文将探讨Python在金融风控中的应用，详细介绍如何利用Python进行数据收集、预处理、机器学习建模和评估，以提升金融风控的准确性和效率。...在信用风险评估中，常用的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林等。...在市场风险管理中，常用的算法包括线性回归、支持向量机、LSTM等。...在操作风险监控中，常用的算法包括逻辑回归、决策树、随机森林等。...数据分析与机器学习在金融风控中的应用，包括数据收集与预处理、信用风险评估模型、市场风险管理模型和操作风险监控模型。
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