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数据分析之Pandas VS SQL!

文章转载自公众号:数据管道 Abstract Pandas是一个开源的Python数据分析库,结合 NumPy 和 Matplotlib 类库,可以在内存中进行高性能的数据清洗、转换、分析及可视化工作...SQL VS Pandas SELECT(数据选择) SQL,选择是使用逗号分隔的列表(或*来选择所有): ? Pandas,选择不但可根据列名称选取,还可以根据所在的位置选取。...WHERE(数据过滤SQL过滤是通过WHERE子句完成的: ? pandas,Dataframe可以通过多种方式进行过滤,最直观的是使用布尔索引: ?...where字句中搭配NOT NULL可以获得某个不为空的项,Pandas也有对应的实现: SQL: ? Pandas: ? DISTINCT(数据去重) SQL: ? Pandas: ?...Pandas inplace 参数很多函数中都会有,它的作用是:是否原对象基础上进行修改,默认为False,返回一个新的Dataframe;若为True,不创建新的对象,直接对原始对象进行修改。

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同质化严重,Pandas和Numpy的若干小技巧

Python的数据处理,频繁用到的两大神器就是Pandas和Numpy了,熟练花哨的使用这两个库不但能让你的据处理过程缩小代码量还能有效提高数据处理效率。...Pandas类: 我的数据处理过程,用到最多的原始数据结构类型便是csv文件,好处简直不要太多啊,比起excel,它的数据量不受限制(具体可以百度),读取之后,以下几个技巧是我必须要注意的: 1、na...值,我的数据缺失的数据通常用‘-‘代替,所以必须把它替换为na值,再转为异常值,进行处理 data2018=pd.read_csv('G:/fjsouthwestdatalist/data2018.csv...(介绍差集) # 取集 print("集:\n%s\n\n" % pd.merge(df1,df2,on=[‘name‘, ‘age‘, ‘sex‘], how=‘outer‘)) # 从df1过滤...df1df2存在的行,也就是取补集 df1 = df1.append(df2) df1 = df1.append(df2) print("补集(从df1过滤df1df2存在的行):\n%s\n

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数据科学大作业:爬取租房数据并可视化分析

['区域'].unique(),'数量':[0]*13}) 接下来,通过 Pandas的 groupby()方法将 file data对象按照“区域”一进行分组,利用count()方法统计每个分组的数量...# “区域”将file_data进行分组,统计每个分组的数量 groupy_area = file_data.groupby(by='区域').count() new_df['数量'] = groupy_area.values...通过图可上以清晰地看出,整个租房市场户型数量较多分别为“2室1厅”、“1室1厅”、“3室1厅”的房屋,其中,“2室1厅”户型的房屋整个租房市场是数量最多的。...df_all对象的基础上增加一,该的名称为“每平方米租金(元)”,数据为求得的每平方米的平均价格,具体代码如下。...,我们可以将之前创建的 new_df对象(各区域房源数量)与df_all对象进行合并展示,由于这两个对象中都包含“区域”一,所以这里可以采用主键的方式进行合并,也就是说通过 merge()函数来实现,

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R语言中 apply 函数详解

因此,Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务,这一点也不奇怪。 今天,我们将使用R学习R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...因此,让我们首先创建一个简单的数值矩阵,从1到20,分布5行4: data <- matrix(c(1:20), nrow = 5 , ncol = 4) data ? 这就是我们矩阵的样子。...这里, X是指我们将对其应用操作的数据集(本例是矩阵) MARGIN参数允许我们指定是行还是应用操作 行边距=1 边距=2 FUN指的是我们想要在X上“应用”的任何用户定义或内置函数 让我们看看计算每行平均数的简单示例...是的,tapply()只不过是执行groupy操作对分组数据应用某些函数的简单方法!...我们将item_qty向量item_cat向量分组,以创建向量的子集。然后我们计算每个子集的平均值。

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这个插件竟打通了Python和Excel,还能自动生成代码!

它可以帮助对数据类型进行必要的更改、创建新特征、对数据进行排序以及从现有特征创建新特征。...接下来终端运行这些命令,完成安装即可。 1. 创建环境 我正在使用 Conda 创建一个新环境。你还可以使用 Python 的“venv”来创建虚拟环境。...MitoSheets 界面 Jupyter Lab创建一个新笔记本初始化 Mitosheet: import mitosheet mitosheet.sheet() 第一次,系统会提示输入你的电子邮件地址进行注册...、排序和过滤 你可以更改现有的数据类型,升序或降序对进行排序,或通过边界条件过滤它们。...接下来可以通过选择提供的选项升序或降序对数据进行排序。 还可以使用自定义过滤过滤数据。

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如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

我们将要重命名某些 Excel ,可以通过单击列名称键入新名称,SQL,你可以执行 ALTER TABLE 语句或使用 SQL Server 的 sp_rename。... Excel ,你可以右键单击找到将数据转换为不同类型的数据的方法。你可以复制一组由公式呈现的单元格,并将其粘贴为值,你可以使用格式选项快速切换数字,日期和字符串。...现在,可以对我们以前不能做的人均 GDP 进行各种计算,包括通过不同的值过滤确定的百分位数值。 选择/过滤数据 任何数据分析师的基本需求是将大型数据集分割成有价值的结果。...多个过滤条件之前,你想要了解它的工作原理。你还需要了解 Python 的基本操作符。为了这个练习的目的,你只需要知道「&」代表 AND,而「|」代表 Python 的 OR。...现在我们有一个连接表,我们希望将国家和人均 GDP 其所在地区进行分组。 我们现在可以使用 Pandas 的 group 方法排列区域分组的数据。 ? ?

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Python执行SQL、Excel常见任务?10个方法全搞定!

我们将要重命名某些 Excel ,可以通过单击列名称键入新名称,SQL,你可以执行 ALTER TABLE 语句或使用 SQL Server 的 sp_rename。... Excel ,你可以右键单击找到将数据转换为不同类型的数据的方法。你可以复制一组由公式呈现的单元格,并将其粘贴为值,你可以使用格式选项快速切换数字,日期和字符串。...现在,可以对我们以前不能做的人均 GDP 进行各种计算,包括通过不同的值过滤确定的百分位数值。 07 选择/过滤数据 任何数据分析师的基本需求是将大型数据集分割成有价值的结果。...多个过滤条件之前,你想要了解它的工作原理。你还需要了解 Python 的基本操作符。为了这个练习的目的,你只需要知道「&」代表 AND,而「|」代表 Python 的 OR。...对于熟悉 SQL join 的用户,你可以看到我们正在对原始 dataframe 的 Country 进行内部连接。 ? 现在我们有一个连接表,我们希望将国家和人均 GDP 其所在地区进行分组。

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软件:推荐七款Windows下宝藏软件,值得收藏!

该工具可以轻松地帮助用户管理Win系统界面上的选项卡,使您的工作更有理。当计算机文件没有选项卡时,桌面将如下所示。查找文件特别麻烦。...但是,使用Groupy合并后,您可以将打开的文件夹合并到一个窗口中。您还可以合并不同的窗口,例如文件,浏览器和视频播放器。...选择你要卸载的软件,Revo会自动分析和卸载,并且创建完整的注册表备份、创建系统还原点。程序使用内置卸载器卸载完成后需要扫描该程序所剩下的残留,一般选择温和即可。 ?...我们只需要开启猎人模式,将其拖动到需要删除的软件图标上,你就可以对他进行任何操作,终止他在后台的进程,停止开机自动启动、强力卸载清理。 Revo不仅可以卸载软件,它还具备一个实时安装监控功能。...VectorMagic无需安装直接运行应用程序打开,界面非常简单,操作也不难,直接将需要处理的图片拖拽到软件即可。

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手把手教你做一个“渣”数据师,用Python代替老情人Excel

我希望用Python取代几乎所有的excel功能,无论是简单的筛选还是相对复杂的创建分析数据和数组。 我将展示从简单到复杂的计算任务。强烈建议你跟着我一起做这些步骤,以便更好地理解它们。...-11a072b58d5f 用Python扫描目录的文件选择想要的: ?...Python提供了许多不同的方法来对DataFrame进行分割,我们将使用它们的几个来了解它是如何工作的。...8、筛选不在列表或Excel的值 ? 9、用多个条件筛选多数据 输入应为一个表,此方法相当于excel的高级过滤器功能: ? 10、根据数字条件过滤 ?...11、Excel复制自定义的筛选器 ? 12、合并两个过滤器的计算结果 ? 13、包含Excel的功能 ? 14、从DataFrame获取特定的值 ?

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整理了 25 个 Pandas 实用技巧,拿走不谢!

最直接的办法是使用loc函数传递::-1,跟Python列表反转时使用的切片符号一致: ? 如果你还想重置索引使得它从0开始呢?...需要注意的是,这个方法索引值不唯一的情况下不起作用。 读者注:该方法机器学习或者深度学习很有用,因为模型训练前,我们往往需要将全部数据集某个比例划分成训练集和测试集。...如果你想要进行相反的过滤,也就是你将吧刚才的三种类型的电影排除掉,那么你可以在过滤条件前加上破浪号: ? 这种方法能够起作用是因为Python,波浪号表示“not”操作。 14....将一个由列表组成的Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ? 这里有两,第二包含了Python的由整数元素组成的列表。...如果你想对这个结果进行过滤,只想显示“五数概括法”(five-number summary)的信息,你可以使用loc函数传递"min"到"max"的切片: ?

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Windows Phone 8.1 新特性 - 控件之列表选择控件

Windows Phone 8 时代,大家都会使用 LongListSelector 来实现列表选择控件,对数据进行分组显示。...比如通讯录,按照名字首字母进行分组,点击分组标题后跳转到该标题对应的分组。...首先我们来认识一下ListView 和 SemanticZoom: ListView 从字面上并不难理解,一个列表视图控件,而它实际的作用也和字面表现的差不多,它是一个一个列表滚动显示项目的集合控件...简单来说,当我们对一个联系人集合进行首字母分组后,我们可以通过语义缩放控件完成联系人列表和字母列表两种视图的缩放,通过选择字母来导航到该字母分组。...上图1 ,我们点击某个分组名后,出现图2 的视图,图2 中点击“K” 后,回到列表视图,且导航到“K”分组。

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分析你的个人Netflix数据

第4步:准备数据分析 我们进行数字运算之前,让我们先清理一下这些数据,使其更易于处理。 删除不必要的(可选) 首先,我们将从删除不打算使用的开始。...本教程,我们随后将使用reset_index()将其转换回常规。根据你的偏好和目标,这可能不是必需的,但是为了简单起见,我们将尝试使用的所有数据进行分析,而不是将其中的一些数据作为索引。...但我们还有一个数据准备任务要处理:过滤标题 我们有很多方法可以进行过滤,但是出于我们的目的,我们将创建一个名为friends的新数据框,仅用标题包含“friends”的行填充它。...=[0,1,2,3,4,5,6],ordered=True) # 创建老友记计算每个工作日的行数,将结果分配给该变量 friends_by_day = friends['weekday'].value_counts...例如: 使用Python了解你Amazon上花了多少钱 使用Python分析你的Facebook发帖习惯 把你学到的东西用于实际应用总是一个好主意。还有什么比从你每天遇到的事情开始更好呢。

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功能式Python的探索性数据分析

或者我们可以得到一个简单的提取并在Python摆弄这些数据。 Python运行不同的实验似乎比试图Splunk中进行这种探索性的操作更有效。主要是因为我们可以无所限制地对数据做任何事。...过滤 常见的情况是我们提取了太多,但其实只需要看一个子集。我们可以更改Splunk过滤器,但是,完成我们的探索之前,过量使用过滤器令人讨厌。Python过滤要容易得多。...投影 某些情况下,我们会添加额外的源数据,这些我们并不想使用。所以将通过对每一行进行投影来消除这些数据。 原则上,Splunk从不产生空。...现在我们可以做一些事情,例如将行收集到Counter()对象,或者可能计算一些统计信息。我们可以使用defaultdict(list)服务对行进行分组。...要么我们必须对数据进行排序(创建列表对象),要么分组数据时创建列表。为了做好几个不同的统计,通过创建具体的列表来分组数据通常更容易。 我们现在正在做两件事情,而不是简单地打印行对象。

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想学数据分析但不会Python,过来看看SQL吧(上)~

今天将会带来数据分析师的“技法修炼”相关的内容,这些技法包括SQL,Python和统计学,具体的学习修炼安排如下: SQL SQL基础:语法,检索,排序,过滤创建计算字段和使用别名; SQL进阶:链接表...下面请看示例: 排序 SELECT col_name FROM table_name ORDER BY col_name; 返回的数据会按照col_name进行升序排序,这里col_name可以是单列也可以是多...所以,想要对多进行降序排序时,需要对每一都指定DESC关键字。 过滤数据 我们使用WHERE子句来根据某个条件对筛选的数据进行过滤。...使用示例: 表table_1col_1筛选出满足条件col_1 运算符 value的值。...创建计算字段 其实就是检索数据的同时进行计算,使用关键字AS将结果保存为某一

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HBase之比较过滤

最近在学习Hadoop的HBase,通过本次实验,可以理解比较过滤器,能够掌握运用。主要包含行比较过滤器和族比较过滤器实验。...行键和行值需要进行区分: 行值(row):一行数据,其row值是一行的唯一标示。...创建一个scan对象,设置scan的范围,将scan的结果进行Row过滤。...族比较过滤器实验FamilyFilter 该过滤器是对进行过滤,即在获取数据过程,不符合该过滤器条件的族内的数据,全部被过滤掉。...创建一个scan对象,将scan的结果进行列族过滤。 查看结果 控制台查看过滤的结果,将匹配到“professional data”的所有的数据进行显示。如下: ? 结果

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数据导入与预处理-第7章-数据清理工具OpenRefine

数据清理工具OpenRefine OpenRefine简介 OpenRefine是一款免费开源、清理数据的强大工具,它可以帮助用户使用数据之前完成清理工作,通过浏览器运行的界面直观地展现对数据的相关操作...选择确定后,如下(如果没有出现,可能是name2处于收起状态) 移除该与移除 OpenRefine工具 移除该是对当前指定的单个进行移除; 移除是对不需要的进行批量移除。...文本归类用于将特定文本值进行分类归组。打开Athletes_info项目中event的下拉菜单,在下拉菜单中选择【归类】→【文本归类】,页面左侧会打开显示归类后结果的“归类/过滤器” 。...数值归类 自定义归类 重复检测 如果希望删除name的重复值,那么需要先对包含重复值的数据进行排序,再删除复数归类后值为true的结果。...需要说明的是,在编写Python语言的表达式时,需要保证表达式必须有return语句。

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