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快速Python实现数据透视

这条推文很有趣,我能理解,因为一开始,它们可能会令人困惑,尤其是excel。但是不用害怕,数据透视非常棒,Python,它们非常快速和简单。数据透视数据科学中一种方便的工具。...任何开始数据科学之旅的人都应该熟悉它们。让我们快速地看一下这个过程,结束的时候,我们会消除对数据透视的恐惧。 PART 02 什么是数据透视?...如果你想要看到每个年龄类别的平均销售额,数据透视将是一个很好的工具。它会给你一个新表格,显示每一列每个类别的平均销售额。 让我们来看看一个真实的场景,在这个场景数据透视非常有用。...在这个示例,我们将使用两个参数。第一个参数是index,它将是评级。可以将索引看作是我们进行分组的值。第二个参数是我们前面创建的列表的值。还有一个非常重要的参数,aggfunc。...成熟游戏在这些类别很少有暴力元素,青少年游戏也有一些这种类型的暴力元素,但比“E+10”级别的游戏要少。 PART 07 用条形图可视化数据透视 数据透视几秒钟内就给了我们一些快速的信息。

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sql INNER JOIN 取得两个存在连接匹配关系的记录(mysql)

首先:JOIN 通常与 ON 关键字搭配使用 其次我们来看我们的两个表格: table1: ? table2: ?...在这里,INNER JOIN(内连接,或等值连接):取得两个存在连接匹配关系的记录。...INNER jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时时使用的条件,它不管on的条件是否为真,都会返回左边的记录。...2、where条件是临时生成好后,再对临时进行过滤的条件。这时已经没有left join的含义(必须返回左边的记录)了,条件不为真的就全部过滤掉。...是否输出的结果把两给结合起来了,你们发现,age1不同的数据并没有输出出来,其实这样的结果比较像数学的交集呢?这个就是 INNER jion

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pivottablejs|Jupyter尽情使用数据透视

大家好,之前的很多介绍pandas与Excel的文章,我们说过「数据透视」是Excel完胜pandas的一项功能。...Excel下只需要选中数据—>点击插入—>数据透视即可生成,并且支持字段的拖取实现不同的透视,非常方便,比如某招聘数据制作地址、学历、薪资的透视 而在Pandas制作数据透视可以使用pivot_table...pivottablejs 现在,我们可以使用pivottablejs,可以让你在Jupyter Notebook,像操作Excel一样尽情的使用数据透视!...接下来,只需两行代码,即可轻松将数据透视和强大的pandas结合起来 from pivottablejs import pivot_ui pivot_ui(df) 就像上面GIF展示的一样,你可以...Notebook任意的拖动、筛选来生成不同的透视,就像在Excel中一样,并且支持多种图表的即时展示 还等什么,用它!

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Oracle数据连接设计

2、自然连接(主外键、同名列) natural join -->等值连接 select * from emp natural join dept; --指定列过程同名列归共同所有(*除外) select...= 20 and sal > 1500 order by sal desc; 5、join on|using -->外连接 --想要某张不满足连接条件的数据都显示,把这张定义为主表 --左外...用于定位数据库中一条记录的一个 相对唯一地址值。通常情况下,该值该行数据插入到数据时即被确定且唯一。 ROWID 它是一个伪列,它并不实际存在于。...在数据索引可以减少数据库程序查询结果时需要读取的数据量,类似于书籍我们利用索引可以不用翻阅整本书即可找到想要的信息。...没有与关联 ,操作数据时 与关联 1、创建 create sequence序列名 start with 起始值 increment by 步进; 2、使用 操作数据 添加 更新-->主键 1)

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SAS哈希连接问题

SAS中使用哈希十分简单,你并不需要知道SAS内部是怎么实现的,只需要知道哈希是存储在内存的,查找是根据key值直接获得存储的地址的精确匹配。...加上使用哈希合并数据集时不用排序的优点,实际应用可以极大的提高程序运行效率,尤其是数据集较大的时候。但是由于哈希是放到内存的,因此对内存有一定要求!...实际应用,我们通常会碰到要选择把哪个数据集放到哈希的问题。Michele M....从这句话可以看出,将最大的数据集放到哈希更为高效,但是实际应用根据程序的目的还是需要做出选择,即选择左连接(A left join B)还是右连接(A right join B)。...其实很简单,如果数据集不是很大的时候可以这样处理:如果是左连接那么就把数据集B放到哈希;如果是右连接就把数据集A放到哈希;如果是内接连(A inner join B)那么就把大的放到哈希

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navicat如何新建连接数据

3、点击左上方的连接,将弹出下图的“新建连接”窗口,在这里需要输入所要连接的主机名或者IP地址,端口直接默认即可,然后输入用户名和密码。 4、输入完成之后,点击左下方的“连接测试”。...或者会出现下图的错误: 出现这个问题,说明数据库并未给root用户授权,只需要在数据库为其授权,之后就可以实现远程连接了。 5、如果测试连接成功的话,则会顺利的连接,不会报错,如下图所示。...6、点击确定,之后Navicat主页面可以看到IP地址为192.168.255.131的数据库已经Navicat中了。 7、双击左侧192.168.255.131数据库,可以看到数据库信息。...之后就可以Navicat中远程操作数据库了,与Ubuntu数据库是同步的。 至此,Navicat新建连接数据库已经完成。

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数据各种连接介绍

1 问题描述 最近的一次项目的后台框架基本搭建好之后,需要进行对数据库的设计以及数据之间的连接。因此自己下来也学习了一下对数据库的左、右、内连接。问题就是数据连接是什么?如何去连接呢?...2 问题分析 数据连接是为了不同的中提取出我们需要的信息,将我们需要的信息匹配在一起。达到精简的效果,而没有多余的信息。但是如何实现呢?这就需要用到对数据库的连接。...其中,包括内、外连接等,外链接又分为左、右连接。 内连接:如果至少一个匹配,则返回行。 左链接:即使右没有匹配的信息,也从左返回所有行。...其中null表示没有匹配的信息。...其中null表示没有匹配的信息。

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pandas基于范围条件进行连接

作为系列第15期,我们即将学习的是:pandas基于范围条件进行连接。...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,可以根据左右连接依赖字段之间对应值是否相等,来实现常规的连接。...但在有些情况下,我们可能需要基于一些“特殊”的条件匹配,来完成左右之间的连接操作,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...和right_id进行连接,再在初步连接的结果基于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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PowerBI创建时间(非日期

powerquery创建日期是使用powerbi过程中一个必不可少的内容(当然,你也可以使用DAX来创建): Power BI创建日期的几种方式概览 但是很多时候我们进行数据分析时,只有日期是不够的...,某些行业,我们不仅要对年、季度月、周、日等维度进行分析,我们可能还需要对分钟、小时、15分钟、5分钟等进行划分维度并分析。...有朋友会说,日期上添加一个时间列就完了,不过,如果你真的直接把时间添加在日期上,你就会发现组合结果的庞大。假设日期包括每天一条记录,其中包含 10 年的数据,也即是有3650行数据。...3亿行对于一个维度来说,太过于huge。哪怕只保留到分钟,仍然会超过 500 万行,很显然是不合适的。 因此呢,不要合并日期和时间。这两个应该是两个不同的,并且它们都可以与事实建立关系。...添加办法也很简单,powerquery添加空白查询,然后打开高级查询编辑器,输入以下代码: ? 点击完成即可。

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数据连接的简单解释

关系型数据库最难的地方,就是建模(model)。 错综复杂的数据,需要建立模型,才能储存在数据库。所谓"模型"就是两样东西:实体(entity)+ 关系(relationship)。...关系型数据库里面,每个实体有自己的一张(table),所有属性都是这张的字段(field),之间根据关联字段"连接"(join)在一起。所以,连接是关系型数据库的核心问题。...内连接(inner join) 外连接(outer join) 左连接(left join) 右连接(right join) 全连接(full join) 以前,很多文章采用维恩图(两个圆的集合运算),...所谓"连接",就是两张根据关联字段,组合成一个数据集。问题是,两张的关联字段的值往往是不一致的,如果关联字段不匹配,怎么处理?...上图中, A 的记录是 123, B 的记录是 ABC,颜色表示匹配关系。返回结果,如果另一张没有匹配的记录,则用 null 填充。

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