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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。数据透视是数据科学中一种方便工具。...让我们快速地看一下这个过程,结束时候,我们会消除对数据透视恐惧。 PART 02 什么是数据透视? 数据透视是一种对数据进行重新排列或“透视”以总结某些信息技术。...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场景,在这个场景,数据透视非常有用。...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信息。...如果以视觉方式展示某些东西,人们通常更容易理解它。我们可以使用Pandas用数据透视制作一个柱状图。 由于本演练是基于使用Jupyter Notebook,我们需要第一行来查看柱状图。

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pivottablejs|Jupyter尽情使用数据透视

大家好,之前很多介绍pandas与Excel文章,我们说过「数据透视」是Excel完胜pandas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,并且支持字段拖取实现不同透视,非常方便,比如某招聘数据制作地址、学历、薪资透视 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pandas结合起来 from pivottablejs import pivot_ui pivot_ui(df) 就像上面GIF展示一样,你可以...Notebook任意拖动、筛选来生成不同透视,就像在Excel中一样,并且支持多种图表即时展示 还等什么,用它!

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​一文看懂 Pandas 透视

一文看懂 Pandas 透视 透视一种功能很强大图表,用户可以从中读取到很多信息。利用excel可以生成简单透视。本文中讲解是如何在pandas制作透视。...读取数据 注:本文原始数据文件,可以早起Python后台回复 “透视”获取。...df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视...4.使用columns参数,指定生成列属性 ? 5. 解决数据NaN值,使用fill_value参数 ? 6. 查看总数据,使用margins=True ? 7....不同属性字段执行不同函数 ? ? 8. Status排序作用体现 ? 高级功能 当通过透视生成了数据之后,便被保存在了数据帧 查询指定字段值信息 ?

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MySQL 如何查询包含某字段

information_schema.tables 指数据库(information_schema.columns 指列) table_schema 指数据库名称 table_type 指是类型...(base table 指基本,不包含系统) table_name 指具体名 如查询work_ad数据库是否存在包含”user”关键字数据 select table_name from...table_type=’base table’ and table_name like ‘%_copy’; Informix数据库,如何查询包含某字段 select * from systables...from information_schema.tables where table_schema = ‘test’ group by table_schema; mysql查询到包含该字段所有名...SELECT TABLE_NAME FROM information_schema.COLUMNS WHERE COLUMN_NAME='字段名' 如:查询包含status 字段数据名 select

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一文看懂pandas透视

一文看懂pandas透视 读取数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("....设置数据 使用category数据类型,按照想要查看方式设置顺序 不严格要求,但是设置了顺序有助于分析,一直保持所想要顺序 df["Status"] = df["Status"].astype...") df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视...4.使用columns参数,指定生成列属性 ? 解决数据NaN值,使用fill_value参数 ? 查看总数据,使用margins=True ? 不同属性字段执行不同函数 ? ?...Status排序作用体现 ? 高级功能 当通过透视生成了数据之后,便被保存在了数据帧 查询指定字段值信息 ? 图形备忘录 ?

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PP-基础操作:传统数据透视无法实现包含筛选项功能

比如我想筛选哪个就显示哪个区域,但总计还是全部区域总计。 大海:当然可以,可是传统数据透视不支持。你看,如果数据透视里筛选了,总计也变了: 小勤:是啊。所以很苦恼啊!...Step-01:将数据添加到数据模型 Step-02:创建数据透视 小勤:这个不还是那个数据透视吗?除了添加到数据模型之外,操作一点儿差别都没有啊。 大海:是的啊,但接下来就不一样了。...你看这里: 小勤:这不还是数据透视表里选项吗? 大海:呵呵,你去看看传统数据透视这个选项? 小勤:晕菜,怎么是灰?不给选啊。 大海:对,就是不给选。 小勤:这不是搞歧视吗?...大海:其实这后面是数据模型了做了特殊处理,以后讲数据模型一些知识时候再跟你讲吧。 小勤:好。真是嘢,Power Pivot里生成数据透视选了“汇总包含筛选项”就可以了。 大海:嗯。...慢慢你就会发现Power Pivot比传统数据透视强大得不止一丢丢了。 小勤:看来又得更加努力了,现在数据越来越多,领导要求又越来越复杂,传统数据透视真是搞不定了。

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​【Python基础】一文看懂 Pandas 透视

一文看懂 Pandas 透视 透视一种功能很强大图表,用户可以从中读取到很多信息。利用excel可以生成简单透视。本文中讲解是如何在pandas制作透视。...读取数据 注:本文原始数据文件,可以公号「Python数据之道」后台回复 “透视”获取。...df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视...4.使用columns参数,指定生成列属性 ? 5. 解决数据NaN值,使用fill_value参数 ? 6. 查看总数据,使用margins=True ? 7....不同属性字段执行不同函数 ? ? 8. Status排序作用体现 ? 高级功能 当通过透视生成了数据之后,便被保存在了数据帧 查询指定字段值信息 ?

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HTML 包含资源新思路

只要我一直工作 Web 上,就需要一种简单 HTML 驱动方式,将另一个文件内容直接包含在页面。...然后我想,假设浏览器允许我父文档检索 iframe 内容,也许一个旧 iframe 可能是一个很不错模式。事实证明,它肯定会!...这是因为代码用 iframe 加载文件,并且删除 iframe之前,用 onload 事件 HTML iframe 位置之前注入了 iframe 里内容。...值得注意是,如果你要导入包含多个元素 HTML 文件,我建议将其全部包装在 div ,以使 iframe 标记能够简单地查找 body第一个子节点。...与服务器端嵌入不同,此模式允许我们包含外部文件,同时允许自然缓存文件以供日后重用。(使用服务器端包含内容,客户端缓存是可能,但难以做到)。

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使用tp框架和SQL语句查询数据某字段包含某值

有时我们需要查询某个字段是否包含某值时,通常用like进行模糊查询,但对于一些要求比较准确查询时(例如:微信公众号关键字回复匹配查询)就需要用到MySQL find_in_set()函数; 以下是用...find_in_set()函数写sq查询l语句示例: $keyword = '你好'; $sql = "select * from table_name where find_in_set('"....$keyword"',msg_keyword) and msg_active = 1"; 以下是tp框架中使用find_in_set()函数查询示例: $keyword = '你好'; $where...数据库关键字要以英文“,”分隔; 2.存储数据要对分隔符进行处理,保证以英文“,”分隔关键字。...以上这篇使用tp框架和SQL语句查询数据某字段包含某值就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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SQL:删除重复记录

,这里是name) select distinct (name) into # from test --查看新数据 select from # --清空旧表 truncate table test...--将新数据插入到旧表 insert test select from # --删除新 drop table # --查看结果 select from test 查找多余重复记录...and rowid not in (select min(rowid) from vitae group by peopleId,seq having count()>1)  5、查找多余重复记录...(多个字段),不包含rowid最小记录  select  from vitae a  where (a.peopleId,a.seq) in  (select peopleId,seq from...存在一个字段“name”,而且不同记录之间“name”值有可能会相同,  现在就是需要查询出在该各记录之间,“name”值存在重复项;  Select Name,Count() From

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SQL Join 位置对性能影响

图 | 榖依米 SQL Join 位置对性能影响 出这样一个话题,老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...(自己用ipadpro画图,很有诚意吧,虽然字不好看) SalesPerson 装是销售员即人数据,而SalesOrderHeader 则装是销售订单数据。...那么一个企业里面人肯定比订单数少多。如果销售人数是100人,那么只要在 Inner Input 执行 100 次就可以完成计算。...而反过来,将订单作为 Outer Input, 则需要把整张订单做 Scan/Seek, 那么量级就相差很远。...由此可以推测,优化器选择执行计划时,一定程度上自动判断了两大小,选择小在前,大在后原则。小驱动大查询,是优化时着重考虑策略。

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