我们的第72篇原创 作者：才哥 ---- ☆ 大家好，我是才哥。 最近在处理数据的时候遇到一个需求，核心就是求取最大连续行为天数。...类似需求在去年笔者刚接触pandas的时候也做过《利用Python统计连续登录N天或以上用户》，这里我们可以用同样的方法进行实现。...图2：akshare数据预览 由于我们只需要用到aqi，并按照国际标准进行优良与污染定级，这里简单做下数据处理如下：（后台直接回复0427获取的数据是处理后的数据哈） import pandas as...图4：筛选空气质量污染的数据 步骤2：新增辅助列（辅助列可以不用加到原数据t上） 这里的逻辑大概如下： 辅助排名列（按照时间顺序排序）为间隔天数 然后用时间字段（time）与间隔天数求差值得到一个日期...如果得到的这个日期相同，则这几天是连续污染天 groupids = pd.to_datetime(aqi.time)-pd.to_timedelta(aqi.time.rank(),unit='d')
这是 月小水长 的第 122 篇原创干货 距离上一篇 pandas 系列教程：数据分析利器 pandas 系列教程（四）：对比 sql 学 pandas 发布已经过去大半年，近来才记起以前开了这样一个坑...，本篇是本系列 pandas 实战 tricks 的首篇，不求大而全，力争小而精。...大家可能经常会有这样的需求，有很多结构相同的 xlsx 或者 csv 文件，需要合并成一个总文件，并且在总文件中需要保存原来的子文件名，一个例子就是合并一个人所有微博下的所有评论，每条微博的所有评论对应一个...只要某文件夹下所有的 csv 文件结构相同，在文件夹路径运行以下代码就能自动合并，输出结果在 all.csv ，结果 csv 在原有的 csv 结构上新增一列 origin_file_name，值为原来的...github.com/inspurer # website https://buyixiao.github.io/ # 微信公众号 月小水长 import os import pandas
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
这个案例综合性很强，除了需要掌握shift函数，你还会复习到以下pandas中的多个函数使用技巧，建议认真阅读、理解并收藏，欢迎点赞呀~ 分组统计：groupby 过滤筛选数据：query 排序函数：sort_values...： 参数fill_value 移动之后缺失值的填充数据 参数freq 表示移动的频率，专门用于时间序列的移动中 频率 时间序列变化频率有间隔相同的，也有不同的。...每位用户的平均复购周期：每两个复购时间之间的天数之和 / 用户总复购次数 全部用户的平均复购周期：全部用户的平均复购周期之和 / 总复购用户数 通过一个例子来解释用户的平均复购周期，假设某位用户购买情况如下...那么张三的平均复购周期：（6+3+8+10）/ 4 = 6.75 2、模拟数据 模拟了一份电商数据，多位用户购买了一次或者多次： 下面通过Pandas来求解每位用户的平均复购周期和全部的平均复购周期...apply函数来获取timedelta64[ns]的days属性，也就是对一个的天数 10、统计每个复购用户的复购总天数和总次数 df7 = df6.groupby("姓名").agg({"天":"sum
这还将确定UDF检索一个Pandas Series作为输入，并需要返回一个相同长度的Series。它基本上与Pandas数据帧的transform方法相同。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...现在，还可以轻松地定义一个可以处理复杂Spark数据帧的toPandas。...，但针对的是Pandas数据帧。
将转换完的字符串添加到 emails_dict 字典中，以便后续能极其方便地转换为pandas数据结构。 在步骤3B中，我们对 s_name 进行几乎一致的操作. ?...将标题从邮件内容中分离出来是非常复杂的任务，尤其当文中有很多不同形式的标题。...如果你在家应用时打印email，你将会看到实际的email内容。 使用 pandas 处理数据 如果使用 pandas 库处理列表中的字典 那将非常简单。每个键会变成列名, 而键值变成行的内容。...我们需要做的就是使用如下代码: ? 通过上面这行代码，使用pandas的DataFrame() 函数，我们将字典组成的 emails 转换成数据帧，并赋给变量emails_df. 就这么简单。...我们已经拥有了一个精致的Pandas数据帧，实际上它是一个简洁的表格，包含了从email中提取的所有信息。 请看下数据帧的前几行： ?
检查索引对象 如第 1 章，“Pandas 基础”中所讨论的，序列和数据帧的每个轴都有一个索引对象，用于标记值。 有许多不同类型的索引对象，但是它们都具有相同的共同行为。...最终结果是一个数据帧，其列与原始列相同，但过滤掉了不符合阈值的状态中的行。 由于过滤后的数据帧的标题可能与原始标题相同，因此您需要进行一些检查以确保操作成功完成。...Pandas 提供给您的主要整洁工具是数据帧方法stack，melt，unstack和pivot。 较复杂的整理工作涉及撕裂文本，这需要str访问器。...更多 可以使用groupby聚合复制更复杂的数据透视表。...默认情况下，concat函数使用外连接，将列表中每个数据帧的所有行保留在列表中。 但是，它为我们提供了仅在两个数据帧中保留具有相同索引值的行的选项。 这称为内连接。
并且我们发现，预测客流量并不是一个直观的字段，因此需要我们自己对其进行整理。建立ipython文件Traffic_dataAnalysis。先用pandas库读取csv的数据： ?...客流量并没有出现在字段中，由题目要求得知，每个站点的日客流量是交易类型21,22之和，因此客流量实际上就是对应行的和。因此我们选择用python进行作图，来判断字段之间的联系和影响。 ?...这时开始继续分析数据： ? 该函数能提取相应TRADE_ADDRESS的时间序列数据，及每天的平均连接数。 ? 绘图结果如下，可以看出有存在异常的天数。 ?...所以需要写如下函数将异常的日子过滤掉，此处的过滤策略是：对每月特定时间段天数的数据求均值与标准差，然后将均值与标准差落在10%分位数以下和90%分位数以上的日子去除。 ? 去除后序列如下： ?...将异常的天数筛选出来后，保留剩余的天数所对应的数据，并且将异常天数对应的日客流量取每月正常天数客流量的均值，使得模型能更好的拟合。这样我们便得到了新的数据集，保存在data_final文件夹中。
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列上一节已经介绍了最简单的 shift 方法应用，这一节将结合其他技巧，解决诸如"某城市一年最大连续没下雨天数...Excel 中的实现方式直观简单 如下一份简单的记录表： - 需要根据这份数据，得到最长连续下雨天数是多少，是几号到几号 - 上图红框是一部分符合条件的，其中最长的红框是需要的结果 按照惯例，先看看如果在...为1，False 为0 - G列：累计求和，上图可直接看到 G2 单元格的公式，不多说了 - 注意看 G列 的内容，相当于根据 C列的内容，相同连续值被划分到一个独立的编号 - 接下来只需要条件筛选+...分组统计，即可简单求出结果 后面的条件筛选+分组不再用 Excel 操作了(因为操作比较麻烦) pandas 中的对应实现 现在关键是怎么在 pandas 中完成上述 Excel 中的操作，实际非常简单...： - 行4：筛选下雨的行的条件 - 行6：先对 df 过滤下雨的行，按 diff_nums 分组统计 - 结果是一下子统计出各个连续下雨的天数与日期范围 结果是需要得到其中 count 列的最大值的行
所有这三个对象都使用索引运算符来选择其数据。数据帧是更强大，更复杂的数据容器，但它们也使用索引运算符作为选择数据的主要方式。 将单个字符串传递给数据帧索引运算符将返回一个序列。...该相同的等于运算符可用于在逐个元素的基础上将两个数据帧相互比较。...对于所有数据帧，列值始终是一种数据类型。 关系数据库也是如此。 总体而言，数据帧可能由具有不同数据类型的列组成。 在内部，Pandas 将相同数据类型的列一起存储在块中。...从某种意义上说，Pandas 结合了使用整数（如列表）和标签（如字典）选择数据的能力。 选择序列数据 序列和数据帧是复杂的数据容器，具有多个属性，这些属性使用索引运算符以不同方式选择数据。...序列的逻辑与数据帧的逻辑稍有不同，实际上更为复杂。 由于其复杂性，最好避免在序列上仅使用索引运算符本身，而应使用显式的.iloc和.loc索引器。
在有些时候，我们需要统计连续登录N天或以上用户，这里采用python通过分组排序、分组计数等步骤实现该功能，具体如下： 导入需要的库 import pandas as pd import numpy as...np 第一步，导入数据 原始数据是一份csv文件，我们用pandas的方法read_csv直接读取 df = pd.read_csv(r"C:\Users\Gdc\Documents\登录日志.csv...第二步，数据预处理 数据预处理方面我们需要做的工作有三部分 时间只取日期，去掉时间部分 我们使用info方法可以发现，时间字段的格式是object，并非时间格式 ?...删除日志里重复的数据（同一天玩家可以登录多次，故而只需要保留一条即可） 我们看到上面处理过的数据，可以发现role_id为570837202的用户在1月8日存在多条记录，为方便后续计算，这里需要进行去重处理...第四步，计算差值 这一步是辅助操作，使用第三步中的辅助列与用户登录日期做差值得到一个日期，若某用户某几列该值相同，则代表这几天属于连续登录 因为辅助列是float型，我们在做时间差的时候需要用到to_timedelta
在面试数据分析师时，往往会考察一下SQL的掌握程度。...当然这种题变形也很多，连续打卡天数、连续学习天数，连续点击天数等等都是同一个类型，今天我们将会给大家分享SQL和Pandas的多种做法。让大家一次搞懂，下次面试不难!...作者简介 小小明，数据、Python爱好者，CSDN博客专家。个人博客地址：https://blog.csdn.net/as604049322 计算每一个用户的最大连续登录天数，由左变换到右边。...其实我们可以通过变量来实现，思路仍然与上述相同，首先我们对数据集去重并排序： SELECT DISTINCT role_id,$part_date `date` FROM role_login ORDER...下面我们用sql窗口函数的实现思路，用Pandas实现一遍。
这其中，数据分析师用得最多的模块非Pandas莫属，如果你已经在接触它了，不妨一起来通过完整的数据分析流程，探索Pandas是如何解决业务问题的。...数据背景为了能尽量多地使用不同的Pandas函数，我设计了一个古古怪怪但是实际中又很真实的数据，说白了就是比较多不规范的地方，等着我们去清洗。数据源是改编自一家超市的订单，文末附文件路径。...导入所需模块import pandas as pd数据导入Pandas提供了丰富的数据IO接口，其中最常用的是pd.read_excel及pd.read_csv函数。...特征工程与数据清洗数据科学中有句话叫 "Garbage In, Garbage Out"，意思是说如果用于分析的数据质量差、存在许多错误，那么即使分析的模型方法再缜密复杂，都不能变出花来，结果仍是不可用的...表连接中的on有两种方式，一种是两个表用于连接的字段名是相同的，直接用on即可，如果是不相同，则要用left_on, right_on进行。
特殊数据数据处理 “1）日期天数转短日期 ” 这个有一定难度，excel里直接转很简单，直接选中需要转的数据，然后在开始-数据格式栏选择短日期即可。...当时第一眼不知道其中的转换规律，搜索了很久，也没发现有类似问题或说明，首先肯定不是时间戳，感觉总有点关系，最后发现是天数，计算出天数计算起始日期就可以解决其他数据转变问题啦。...首先我们要判断空值，然后设置日期天数计算起始时间，利用datetime模块的timedelta函数将时间天数转变成时间差，然后直接与起始日期进行运算即可得出其代表的日期。...我的想法是，首先调用pandas的sort_values函数将所有数据根据日期列进行升序排序，然后，调用drop_duplicates函数指定按SOID列进行去重，并指定keep值为last，表示重复数据中保留最后一行数据...遍历读取Excel表数据利用了列表推导式，最后利用pandas的concat函数即可将对应数据进行合并。
在进行投资和交易研究时，对于时间序列数据及其操作要有专业的理解。本文将重点介绍如何使用Python和Pandas帮助客户进行时间序列分析来分析股票数据。...模块提供了在简单和复杂方式下进行日期和时间操作的类。...Series.dt.daysinmonth 月份中的天数。 Series.dt.days_in_month 月份中的天数。 Series.dt.tz 返回时区（如果有）。...周期 print(df.dt.quarter) print(df.dt.day_name()) DatetimeIndex包括与dt访问器大部分相同的属性和方法。...hours = pd.date_range('2019-01-01', periods=24, freq='H') print(hours) pandas.DataFrame.asfreq 返回具有新频率的数据帧或序列
" 其实每个版本开发的工期是有矩可循的，一个新的版本 功能接口、以及应用端界面，根据开发的的难度系数以及自身的能力有评估公式的 后端开发工时评估公式 单个接口工时 = 复杂度系数（1、2、3）* 2h... 例如A接口 2等复杂系数那就是单个工时4个小时 ；A接口 1等复杂系数那就是单个工时2个小时 ∑接口总工时=(单个接口工时+...相加之和) ∑接口总工时=（A接口+B接口...）...前端开发工时评估公式 移动端（APP+H5+小程序）： 单个功能点（交互开发）工时 = 复杂度系数（1、2、3）* 1h ∑移动端功能= (单个功能点+...相加之和 ) PC端： 单个功能点（交互开发...）工时 = 复杂度系数（1、2、3）* 2.5h ∑PC端功能= ( 单个功能点+...相加之和 ) 测试工时评估公式 在开发总体工时清单列出来计算出来总和之后 测试工时=开发总体天数*0.8 （上下有...20%浮动可调） 例如开发10天，测试环境测试就是10*0.8=8天 上线可浮动1天的期限7-9天 项目总体工时总和工时 版本总工时=开发总天数*2.5 整体的项目时长包括验收以及相关上线总体都不能超过开发时长的
在整个列中，您可以这样做： df['YearMonth'] = df['ArrivalDate'].map(lambda x: 100*x.year + x.month) 3.提取月份和年份pandas.Series.dt.year...() 和 pandas.Series.dt.month() df['Year'] = df['Joined date'].dt.year df['Month'] = df['Joined date']....dt.month 4.日期时间间隔运算 使用datetime里的timedelta函数 import datetime from datetime import timedelta #相加天数...(hours=5) #按周计算 df['time_list']-timedelta(weeks=5) 月份和年份数据不能直接计算因每年和每月的天数不一样 合并操作 1.merge result=pd.merge...table1,table2,how='left',on='column1') how参数 left为左连接 right为右连接 inner为内连接,合并公有的 outer为全连接 2.concat 相同字段的表首尾相接
最近在处理数据的时候遇到一个需求，核心就是求取最大连续行为天数。 这里从数据库中导出的监测设备数据离线预警日志，需求是找出各监测对象设备掉线最长持续多久并确定其离线时长。...图1：案例数据 以上某监测对象数据显示：最长离线天数从5月7日-5月10日持续4天。...案例数据较简单，大家可以自行虚拟构造演示数据集，定义的字段相同即可。...整体思路如下： 构造日期天数辅助列（定义日期转天数函数） 然后用辅助列生成列表作为输入，构造时间序列处理函数生成可分段时间范围和天数 如果掉线天数与最大掉线天数相同，则这几天是最长连续离线日期范围（当然还可以求最近多少天内掉线情况...、连续掉线最长时间段等，根据需要增加过滤条件） 具体代码如下： import pandas as pd from itertools import groupby #日期-天数转换函数 def which_day
它们并非全部或都包含相同的索引。 我们稍后将使用这些序列，因此请记住这一点。 创建数据帧 序列很有趣，主要是因为它们用于构建 pandas 数据帧。...选择列名遵循与选择索引名相同的规则。 让我们看看一些创建数据帧的方法。 我们要做的第一件事是创建数据帧，我们不会太在意它们的索引。...我们可以使用apply函数来获取所需的数量，但是使用数据帧提供的现有方法通常更有用，并且也许更快。 让我们看一些使用数据帧的演示。 与该序列一起使用的许多技巧也可以与数据帧一起使用，但有些复杂。...处理 Pandas 数据帧中的丢失数据 在本节中，我们将研究如何处理 Pandas 数据帧中的丢失数据。 我们有几种方法可以检测对序列和数据帧都有效的缺失数据。...我们也可以在创建 Pandas 序列或数据帧时隐式创建MultiIndex，方法是将列表列表传递给index参数，每个列表的长度与该序列的长度相同。
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