基于 Python 和 Pandas 的数据分析(1) Pandas 是 Python 的一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来的数据分析的学习....Pandas 的性能非常强大, 非常值得学习. 如果你在使用 excel 或者其他电子表格处理大量的计算任务, 那么通常需要1分钟或者1小时去完成某些工作, Pandas 将改变这一切....这算是引入 Pandas 的通用用法. 接着, 我们引入 datetime, 我们会用这个包做一些关于时间的操作....print(df.head()) 输出: High Low Open Close Volume Adj Close Date...以上就是对 Pandas 一个简单快速的介绍. 在这个整个系列教程中, 我将会带到更多的Pandas 的基础知识, 还有一些对 dataframe 的操作.
另一方面，如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话，你通常用几句Pandas代码就可以对数据进行规整。 Pandas可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。...下面主要给你讲下Series和 DataFrame这两个核心数据结构，他们分别代表着一维的序列和二维的表结构。基于这两种数据结构，Pandas可以对数据进行导入、清洗、处理、统计和输出。...基于指定列进行连接 比如我们可以基于name这列进行连接。...2. inner内连接 inner内链接是merge合并的默认情况，inner内连接其实也就是键的交集，在这里df1, df2相同的键是name，所以是基于name字段做的连接： df3 = pd.merge...argument_list是参数列表，expression是关于参数的表达式，会根据expression表达式计算结果进行输出返回。
JAVA关于时间DATE和time的计算工具类，不多说直接上代码： /** * 时间计算工具类 */ public class TimeUtils { /** * 获取精确到秒的时间戳...date) { if (null == date) { return ""; } String timestamp = String.valueOf...(time)); } /** * 使用日期对象构造时间 * * @param date */ public TimeUtils(Date...date) { this(DateFormatUtils.formatUTC(date, "HH:mm:ss")); } /** * 使用天、时、分、秒构造时间...must be positive."); } fields[field] = value % (maxFields[field] + 1); // 进行进位计算
而Scipy（会在接下来的帖子中提及）当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库，但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。...所以，不需要太多精力，让我们马上开始Python科学计算系列的第三帖——Pandas。如果你还没有查看其他帖子，不要忘了去看一下哦！ 导入Pandas 我们首先要导入我们的演出明星——Pandas。...这是导入Pandas的标准方式。显然，我们不希望每时每刻都在程序中写’pandas’，但是保持代码简洁、避免命名冲突还是相当重要的。因而我们折衷一下，用‘pd’代替“pandas’。...如果你仔细查看其他人使用Pandas的代码，你会发现这条导入语句。 Pandas的数据类型 Pandas基于两种数据类型：series与dataframe。...上述代码会将你的数据存入一个csv文件以备下次使用。 到此为止，我们简单介绍了Pandas。正如我之前说的，Pandas是非常好用的库，而我们仅仅是接触了一点皮毛。
1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 df = pd.DataFrame({ 5 'key1': [4, 5, 3,...17 d NaN 4.0 j 18 e 2.0 5.0 k 19 float64 float64 object 20 ------- 21 ''' 22 # 计算每一列的均值...24 print(df.mean()) 25 ''' 26 key1 3.5 27 key2 3.0 28 dtype: float64 29 ''' 30 # 不忽略nan值计算均值...key1 NaN 36 key2 NaN 37 dtype: float64 38 ''' 39 # 计算单一列的均值 40 print('计算单一列的均值',df['key2']....mean()) 41 ''' 42 计算单一列的均值 3.0 43 ''' 44 45 df2 = pd.DataFrame({ 46 'key1': [1, 3, 5], 47
jupyter notebook 即在同级目录中打开cmd，cmd中输入命令并运行：jupyter notebook 编辑代码文件如下，然后运行： import pandas as pd df =...解决方案如下： import pandas as pd file = open('豆瓣排名前250电影.csv') df = pd.read_csv(file, sep='#') 这样的代码能够成功运行...Series对象的str.split方法的返回值数据类型为Series，Series中的每一个值的数据类型为list。...DataFrame对象的apply方法中的axis关键字参数默认为0。 指定axis=0，运行的效果与不指定axis的值相同，如下图所示： ?...统计计数.png 5.得出结果 对上一步的DataFrame对象的每一行做求和的聚合运算，就完成本文的最终目标：统计area字段中每个国家出现的次数。
打印new Date()，Fri Aug 12 13:37:51 CST 2016. 显示Asia/Shanghai的时区，但是date toString 的时区简写却是CST。...还以为jdk的date类有问题，debug date toString发现确实是将Asia/Shanghai的name 简写成CST....这个Date类中是通过记录UTC时间以及偏移量来表示的，不同时区只是显示的结果不同，但可以相互转换。 之所以迷惑是因为时间使用上会分两个阶段。一个是翻译阶段，一个是比较阶段。...MongoDB的时间都是UTC时间，我想要查询10点31之前的数据，然后我使用new Date来指定时间，看上去我是想要获取这个时间之前的数据，实际上却是UTC 2:31:20之前的数据。...因此，如果确定java的driver会自动转换date中的时区。
MySQL中可能都用过date_format()函数，用来做日期时间类型的格式转换， DATE_FORMAT(date,format) format格式如下所示， 可以尝试一些， 相应的，其实有个...str_to_date()函数，它的作用是将字符串转变为日期/时间，和date_format()作用是相反的。...STR_TO_DATE(str,format) 其中，srt是需要格式化为日期的字符串，format是需要使用的格式字符串，如果不能按照format解析str，str_to_date()函数返回NULL...format格式如下所示， 常用format格式， 字符串转成DATE类型， 字符串转成DATETIME类型， 如果输入的字符串跟着空格，会自动进行过滤， 如果输入的字符串跟着其它的字符...，会自动进行截断， 如果输入的字符串是非法的，返回的就是NULL， 了解函数的作用，针对不同场景，选择合适的函数。
是基于 NumPy 的一个非常好用的库，正如名字一样，人见人爱。...前两天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用，DataFrame的使用，今天我们将是最后一次学Pandas了，这次讲的读取csv文件。...从上面结果可以看出，csv 模块提供的属性和方法。仅仅就读取本例子中的文件： ? 算是稍有改善。 用 Pandas 读取 如果对上面的结果都有点不满意的话，那么看看 Pandas 的效果： ?...可以说，当你已经掌握了通过 dir() 和 help() 查看对象的方法和属性时，就已经掌握了 pandas 的用法，其实何止 pandas，其它对象都是如此。...读取其它格式数据 csv 是常用来存储数据的格式之一，此外常用的还有 MS excel 格式的文件，以及 json 和 xml 格式的数据等。它们都可以使用 pandas 来轻易读取。
是基于 NumPy 的一个非常好用的库，正如名字一样，人见人爱。...昨天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用，今天讲的Pandas的另一个最常见的数据类型DataFrame的使用。...因为在定义 f3 的时候，columns 的参数中，比以往多了一项('debt')，但是这项在 data 这个字典中并没有，所以 debt 这一竖列的值都是空的，在 Pandas 中，空就用 NaN 来代表了...将 Series 对象(sdebt 变量所引用) 赋给 f3['debt']列，Pandas 的一个重要特性——自动对齐——在这里起做用了，在 Series 中，只有两个索引（"a","c"），它们将和...自动对齐之后，没有被复制的依然保持 NaN。 还可以更精准的修改数据吗？当然可以，完全仿照字典的操作： ? 这些操作是不是都不陌生呀，这就是 Pandas 中的两种数据对象。
点击上方"AI机器学习与深度学习算法"，选择"星标"公众号 原创干货，第一时间送达 a 资 源 介 绍 Python如此流行的原因之一是由于有很多功能强大开源库，这些库能够方便我们轻松完成各式各样的工作...本次带来的是科学计算Pandas的速查表。 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...Pandas基础： Pandas Pandas数据结构 输入/输出 使用帮助 选择 删除数据 排序和排名 查询序列与数据框的信息 应用函数 数据对齐 ?...关注我们的公众号"AI机器学习与深度学习算法" 2. 后台回复"Pandas速查表"即可获取PDF速查表~(建议复制，避免错字)
我在进行数据处理的时候除了清洗筛选处理外还会涉及到统计计算处理，这里我们就来介绍一些常见的统计计算函数吧。 1....categorical rather than numeric in `.describe` is deprecated and will be removed in a future version of pandas...，我们还会用到其他一些统计计算，比如方差、众数等等。...统计计算 这里我们演示常见的统计计算函数方法，默认情况下都是按列统计，我们也可以指定按行，具体见下方演示 # 最大值 In [11]: df.max(numeric_only=True) Out[11...1902.7 2019年 1697.8 2018年 1548.4 2017年 1349.0 2016年 1173.0 dtype: float64 # 平均值 （统计项的计算
是基于 NumPy 的一个非常好用的库，正如名字一样，人见人爱。...导读基本的数据结构 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。...只不过，Pandas 里面又定义了两种数据类型：Series 和 DataFrame，它们让数据操作更简单了。 以下操作都是基于： ? 为了省事，后面就不在显示了。...Pandas 的优势在这里体现出来，如果自定义了索引，自定的索引会自动寻找原来的索引，如果一样的，就取原来索引对应的值，这个可以简称为“自动对齐”。 ?...Pandas 有专门的方法来判断值是否为空。 ? 此外，Series 对象也有同样的方法： ? 其实，对索引的名字，是可以从新定义的： ?
python 分布式计算 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' -------------------------------------------...Functions : Envs : python == 3.6 pip install modin pandas ray...Ray为构建分布式应用程序提供了一个简单、通用的API。...Date : 2020/9/7 18:03 CodeStyle : 规范,简洁,易懂,可阅读,可维护,可移植!
标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...<=且<80 D：50<=且<70 F：<50 创建我们假设的学生和他们的学校平均数,我们将为学生的分数随机生成1到100之间的数字。...记住，我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列，因为如果我们有一个大的数据集，这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd #一、创建数据 #1.通过传递一个list对象来创建一个Series，pandas...会默认创建整型索引 s = pd.Series([1,3,np.nan,5,8]) #2.通过传递一个numpy array，时间索引以及列标签来创建一个DataFrame dates = pd.date_range...df1.values #3.describe()函数对于数据的快速统计汇总 df1.describe() #4.对数据的转置 df1.T #5.按轴进行排序(如果按行则使用axis = 0) df1....(新列为Series则必须设置和原DataFrame一致的索引) s1 = pd.Series(range(1,7),index = pd.date_range('20170302',periods =...Pandas会自动的沿着指定的维度进行广播 s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8],index = dates).shift(2) df1.sub(s,axis = 'index
以特定格式输出当前时间 date +输出格式 常用格式： %Y 四位年 (1970…) %m 双位月份 (01..12) %d 两位的天 (01..31) %e 短格式天 ( 1..31)...%H 24小时制的小时 (00..23) %M 双位分钟 (00..59) %S 双位秒 second (00..60); %s 自基础时间 1970-01-01 00:00:00 到当前时刻的秒数...(a GNU extension) 例： date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S" 显示 2013-03-29 17:00:06 date +"%s" 显示 1364547640 二. ...获取之前或之后的某个时间 -d “描述”+输出格式 其中“描述”部分是类似下面的字串 -1 week：向前一周 +2 day：向后两天 -3 hour：向前三小时 例： date -d..."+10 day" +"%Y-%m-%d %H:%M:%S" 输出 2013-04-08 17:04:14 三．将unix时间戳转化为指定格式的时间 date -d @uinx时间戳 +输出格式
因为 now() 是Date的一个静态函数，所以必须以 Date.now() 的形式来使用。 2. ...Date.UTC() 方法接受的参数同日期构造函数接受最多参数时一样，返回从1970-1-1 00:00:00 UTC到指定日期的的毫秒数。...由于 UTC 是 Date（日期对象）的一个静态方法，所以应该在 Date 上直接调用，就像 Date.UTC()，而不要把它作为创建的日期对象的方法。...Date.parse() Date.parse() 方法解析一个表示某个日期的字符串，并返回从1970-1-1 00:00:00 UTC 到该日期对象（该日期对象的UTC时间）的毫秒数，如果该字符串无法识别...该方法在基于字符串值设置日期值时很有用，例如结合使用setTime() 方法和 Date() 构造函数。 parse 方法接受一个表示时间的字符串，返回相应的时间值。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化 今天讲讲pandas模块 计算Dataframe某一列的和、均值、最大值、最小值、样本标准方差 Part 1：背景 ?...import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-02", "2019-11-03", "2019-11-04", "2019-11-05",...求单列的和df_1["value1"].sum()，基本格式df[列名].计算函数() 和：sum 均值：mean 最大值：max 最小值：min 样本标准方差：std，注意是样本标准方差，对应（n-1...），不是总体标准方差 Ps：根据pos列可以将value1进行分组，那么对应每一组的计算值又如何实现？
视差的计算，主要要计算待匹配图像对应像素的水平偏移，那么针对一个物体而言，其在场景中的视差大体上应该是平滑的，所以可以直接针对分割出的物体计算重心的水平偏移从而得到视差值，我做了一个小实验，...有一个问题就是，我这个视差计算出来是这个台灯是221的灰度，标准的是224的灰度。...我的流程是算出横向偏移x，视差 = x * （视差最大层级/255）,这个tusukuba图像的视差层级是15，所以算出来是221 效果： ? groundtruth： ?...代码：用opencv1写的，有兴趣的哥们把他改成opencv新版的吧 // FindGravity.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...opencv_imgproc2410d.lib") using namespace std; using namespace cv; void FindGravity() { } /** 计算二值图像的重心
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