本文将介绍如何使用Java来构建PivotTable以及实现数据透视分析，并将其导出为PDF。...创建数据透视表并导出为PDF 创建步骤： 创建工作簿(workbook)，工作表(worksheet)。 设置数据：在指定位置设置数据区域。...创建PivotTable：在Excel文件中选择需要创建PivotTable的数据区域，并指定行、列、值和筛选器字段。...生成PivotTable报表：使用API接口，将创建好的PivotTable导出为PDF文件。...worksheet.getRange("A1"), "pivottable1"); worksheet.getRange("J1:J16").setNumberFormat("$#,##0.00"); //4.配置透视表的字段
图片 5.处理重复我们手上的数据集很可能存在重复记录，某些数据意外两次输入到数据源中，清洗数据时删除重复项很重要。...以下函数很常用：duplicated: 识别DataFrame中是否有重复，可以指定使用哪些列来标识重复项。drop_duplicates：从 DataFrame 中删除重复项。...一般建议大家先使用 duplicated检查重复项，确定业务上需要删除重复项，再使用这个函数。图片 6.处理缺失值现实数据集中基本都会存在缺失值的情况，下面这些函数常被用作检查和处理缺失值。...dropna: 对数据做删除处理。注意它有很重要的参数how（如何确定观察是否被丢弃）和 thred（int类型，保留缺失值的数量）。...”].map(lambda x: int(x[-4:])).apply：通过多列的数据创建新的字段，在创建新列时经常需要指定 axis=1。
2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...keep：表示采用哪种方式保留重复项，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last '和 ‘False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项...2.3.2 重复值的处理 重复值的一般处理方式是删除，pandas中使用drop_duplicates()方法删除重复值。...，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last ‘和’False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项，仅保留最后一次出现的数据项；'False...’表示删除所有的重复项。
所引用sex字段值一直为常量'f',于是把Aggregate聚合中GroupBy中sex分组字段移除，在Aggregate操作之上创建一个Project投影，并把GroupBy删除sex常量'f',放置其中...引用的字段，都不是常量，则退出优化 return; } if (groupCount == map.size()) { //如果groupBy个数全是常量项的话，则删除。...不能全部上拉 map.remove(map.navigableKeySet().first()); } 最后， 如果groupBy个数全是常量项的话，则删除。...这也是删除GroupBy常量的关键部分（哪些常量是可以删除，仔细看前面讲过的，生成删除后的新newGroupSet。创建删除常量后的新Aggregate对象。...GroupBy常量的汇总aggregate AggregateCall：在Aggregate聚合操作中聚合方法的调用 adaptTo()方法：创建一个等效的AggregateCall，它适用于新的输入类型和
df['price'].astype('int') 6、更改列名称： df.rename(columns={ 'category': 'category-size'}) 7、删除后出现的重复值...： df['city'].drop_duplicates() 8 、删除先出现的重复值： df['city'].drop_duplicates(keep='last') 9、数据替换： df['city...如何处理其他 axis(es) 上的索引。联盟内、 外的交叉口。 ignore_index︰ 布尔值、 默认 False。如果为 True，则不要串联轴上使用的索引值。...检查是否新的串联的轴包含重复项。这可以是相对于实际数据串联非常昂贵。 副本︰ 布尔值、 默认 True。如果为 False，请不要，不必要地复制数据。...df_inner.loc[(df_inner['city'] == 'beijing') & (df_inner['price'] >= 4000), 'sign']=1 7、对category字段的值依次进行分列，并创建数据表
如果您使用Python作为数据处理的语言，那么pandas很可能是你代码中使用最多的库之一。pandas的关键数据结构是DataFrame，这是一个类似电子表格的数据表，由行和列组成。...将索引从groupby操作转换为列 分组是最常用的方法，让我们通过添加分组列来继续使用在上一步中创建的df0 。...0.160913 0.971951 Y 3 0.548012 0.288583 0.734276 X 4 0.581093 0.750331 0.133022 Y 删除重复项后重置索引...C team 0 0.548012 0.288583 0.734276 X 1 0.378794 0.160913 0.971951 Y 如上所示，在“team”列删除重复项之后...重要的是，因为我们将ignore_index设置为True，所以新的DataFrame以基于0的方式使用一组新的索引。
数据表检查 数据表检查的目的是了解数据表的整体情况，获得数据表的关键信息、数据的概况，例如整个数据表的大小、所占空间、数据格式、是否有 空值和重复项和具体的数据内容，为后面的清洗和预处理做好准备。...6.删除重复值 Excel的数据目录下有“删除重复项”的功能 ?...Name: city, dtype: object city列中beijing存在重复，分别在第一位和最后一位 drop_duplicates()函数删除重复值 #删除后出现的重复值 df['city...使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，将 两个数据表中共有的数据匹配到一起生成新的数据表。并命名为 df_inner。...#对category字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为df_inner的索引列，列名称为category和size pd.DataFrame((x.split('-') for x in df_inner
由存储连接器（storage connector）决定如何处理整个表的写入 Append Mode：只有结果表中自上次触发后附加的新行将被写入外部存储。这仅适用于不期望更改结果表中现有行的查询。...在这个模型中，当有新数据时，Spark负责更新结果表，从而减轻用户的工作。作为例子，我们来看看该模型如何处理 event-time 和延迟的数据。...（去重） 你可以使用事件中的唯一标识符对数据流中的记录进行重复数据删除。...类似于聚合，你可以使用或不使用 watermark 来删除重复数据，如下例子： 使用 watermark：如果重复记录可能到达的时间有上限，则可以在事件时间列上定义 watermark，并使用 guid...和事件时间列进行重复数据删除 不使用 watermark：由于重复记录可能到达的时间没有上限，会将来自过去所有记录的数据存储为状态 val streamingDf = spark.readStream
本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结，内容包含： 创建S型或者DF型数据，以及如何查看数据 选择特定的数据 缺失值处理 apply使用 合并和连接 分组groupby机制 重塑reshaping...透视表使用 ---- 创建数据 S型数据 import numpy as np import pandas as pd pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 89]) #...S型数据 如何找出每一种职业的平均年龄?...df['age'].groupby(df['occupation']).mean() 避免层次化索引 分组和聚合之后使用reset_index() 在分组时，使用as_index=False...values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性
('gender')['age'].mean() # 按照性别和年龄分组，统计人数 df.groupby(['gender', 'age'])['name'].count() 交叉表分析： # 构造一个交叉表...： # 删除所有含有缺失值的行 df.dropna() # 删除所有含有缺失值的列 df.dropna(axis=1) 用指定值填充缺失值： # 将缺失值使用 0 填充 df.fillna(0) 数据去重...', 'age']) 对 Series 去重： # 对 'name' 列进行去重 df['name'].drop_duplicates() 数据合并 横向（按列）合并 DataFrame： # 创建一个新的...pd.DataFrame(other_data) # 将两个 DataFrame 在列上合并 pd.concat([df, other_df], axis=1) 纵向（按行）合并 DataFrame： # 创建一个新的...创建数据透视表： # 统计不同性别和年龄的人数，以 'gender' 为行、'age' 为列，'name' 计数 pd.pivot_table(df, values='name', index='gender
返回 表——包含汇总依据及新列名的表 C. 注意事项 汇总的依据必须是表或者相关表的列。 不能用于虚拟添加列这种。 尽量用其他方式来替换第3和第4参数。...作用 创建按指定列分组后的计算表达式汇总 E. 案例 表3 要求按学科算平均成绩。 要求按不同学校的学科平均成绩。 按学科算平均成绩，我们需要汇总学科，并计算平均成绩即可。...[] [, [] [, … ] ] ] ] ] ] ] ) 位置 参数 描述 第1参数 Table 分组的表 第2可选重复参数 GroupBy_ColumnName...通常表达式中用CurrentGroup函数作为表参数，但不能用于多层嵌套。 CurrentGroup函数不带参数，通常和带X结尾的聚合函数一起使用。 D....) 解释：通过姓名进行分组汇总，并计算当前汇总数据表的成绩合计。
我们可以使用Itertools模块来丰富我们的应用程序，并在更短的时间内创建一个可靠的工作解决方案。 本文将帮助读者理解如何在项目中使用Itertools模块。...这就是为什么在内存高效和快速的应用程序中使用迭代器的原因。 我们可以打开无限的数据流(比如读取文件)并获取下一项(比如文件中的下一行)。然后我们可以对项目执行一个操作，并继续进行下一个项目。...或者，也许我们想要重复迭代器的元素? itertools库提供了一组函数，我们可以使用这些函数来执行所需的所有功能。 本节中列出的三个函数构造并返回可以是无限项流的迭代器。...my_cycle = it.cycle('Python') for i in my_cycle: print(i) 结果： P y t h o n P y t h o n P Repeat 要重复一个项...或者当我们有很多函数想要对iterable的每个元素执行时 或者有时我们就从迭代器中删除元素，然后对其他元素执行操作。
() 1.2 数据的创建 pandas可以创建两种数据类型,series和DataFrame; 创建Series(类似于列表,是一个一维序列) 创建dataframe(类似于excel表格,是二维数据...删除后面出现的重复值 df['A'] = df['A'].drop_duplicates() # 某一列后出现重复数据被清除 删除先出现的重复值 df['A'] = df['A'].drop_duplicates...(keep=last) # # 某一列先出现重复数据被清除 数据替换 df['A'].replace('sh','shanghai') # 同于字符串替换 四、数据表操作 分组 groupby group...如何处理其他轴上的索引。外部用于联合，内部用于交集。 ignore_index: 布尔值，默认为 False。如果为 True，则不要使用串联轴上的索引值。结果轴将被标记为 0, …, n - 1。...检查新的串联轴是否包含重复项。相对于实际的数据串联，这可能非常昂贵。 copy: 布尔值，默认为真。如果为 False，则不要不必要地复制数据。
02 删——删空去重 2.1 删空 在一些场景，源数据的缺失（空值）对于分析来说是干扰项，需要系统的删除。...要把重复数据删掉，一行代码就搞定： drop_duplicates方法去重默认会删掉完全重复的行（每个值都一样的行），如果我们要删除指定列重复的数据，可以通过指定subset参数来实现，假如我们有个奇葩想法...，要基于“流量级别”这列进行去重，则可以： 我们会发现，流量有三个级别，通过指定subset参数，我们删除了这个字段重复的行，保留了各自不重复的第一行。...3.2 排序 很多情况下，我们都需要通过排序来观察数据规律，以及快速筛选出TOP N的数据项。对于案例数据，我们怎么样按交易金额进行排序并筛选出TOP3的渠道呢？...在分组的版块中，我们重点介绍groupby分组和cut切分。
所以这一次简单讲一下Pandas的用法，以便以后能更好的使用。 数据整合是对数据进行行列选择、创建、删除等操作。 数据清洗则是将整合好的数据去除其中的错误和异常。...创建列。可以直接通过赋值完成，也可通过数据框的assign来完成赋值，不过后一种方法需要赋值给新表才能生效。...删除列。使用数据框的方法drop。.../ 02 / 数据清洗 01 重复值处理 Pandas提供了查看和删除重复数据的方法，具体如下。...# 查看重复的数据 print(df[df.duplicated()]) # 删除重复的数据 print(df.drop_duplicates()) # 去除用户ID重复的所有记录 print(df.drop_duplicates
删除重复数据 对于数据源中的重复数据，一般来讲没有什么意义，所以一般情况下都会进行删除操作。 duplicated() duplicated 方法可以返回重复数据的分布情况，以布尔值显示。...df.drop_duplicates() df.drop_duplicated(["page"], keep="first", inplace=True) drop_duplicated() 删除重复值...，可以指定inplace 是否在原对象上直接操作，keep= last first false 等 默认first保留第一次出现的重复数据，last同时保留最后一次出现的重复数据，false 不保留 使用如上...结果一样，但每列数据的排列会有区别，因为结果表会先显示左表的结果 print choose.merge(course, how = "right") pandas 数据分组 1. groupby 方法...count函数可以统计分组后各列数据项个数。get_group函数可以返回指定组的数据信息。而discribe函数可以返回分组后的数据的统计数据。
import pandas as pd import numpy as np # 创建一个包含缺失值和重复项的DataFrame data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [...4, np.nan, 4]} df_with_issues = pd.DataFrame(data) # 清洗数据：填充缺失值，删除重复项 df_clean = df_with_issues.fillna...(0).drop_duplicates() # 查看清洗后的数据 print(df_clean) 上面的例子中，首先创建了一个包含缺失值(np.nan)和重复项的DataFrame。...然后使用fillna方法将所有缺失值替换为0，使用drop_duplicates方法删除重复的行。这样我们就得到了一个干净、整洁的数据集。...然后使用groupby方法按照'Category'列对数据进行分组，并对'Values'列求和。这样我们可以得到每个类别的总和。
所以我先把这张表分为两个表。...（剩下13个我就不写excel啦） 那用python是如何实现的呢？ #查看订单明细号是否重复，结果是没。...需求：比较订单明细号与订单明细号2的差异并显示出来。...需求：删除存货名称两边的空格。...#可看到销项税有负数，一般不会有这种情况，视它为异常值。 sale.describe() 需求：用0代替异常值。
在创建并操作RDD时，Spark会将其转换为一系列可重复计算的操作，最后生成DAG图形。...RDD操作可以分为两类，Transformation操作是指创建新的RDD的操作，Action操作是触发计算结果并返回值的操作。...(numTasks))：移除RDD中的重复项，返回包含不同元素的新RDDgroupByKey(numTasks)：将RDD中有相同键的元素分组成一个迭代器序列，返回一个(key, iterable)对的新...优化查询：使用explain()除非必须要使用SQL查询，否则建议尽可能使用DataFrame API来进行转换操作。限制：Spark SQL不支持跨表联接、不支持子查询嵌套等。4....可以使用read方法 从外部数据源中加载数据或直接使用Spark SQL的内置函数创建新的DataFrame。创建DataFrame后，需要定义列名、列类型等元信息。
astype(‘int’)更改数据的格式df.rename(columns={‘category’: ‘category-size’})更改列名df[‘city’].drop_duplicates()删除后出现的重复值...df[‘city’].drop_duplicates(keep=‘last’)删除先出现的重复值df[‘city’].replace(‘sh’, ‘shanghai’)数据替换 数据预处理 数据表合并...df_right = pd.merge(df, df1, how='right') # 右联表 df_outer = pd.merge(df, df1, how='outer') # 并集 设置索引列...对复合多个条件的数据进行分级标记 df.loc[(df['city'] == 'beijing') & (df['pr'] >= 4000), 'sign'] = 1 对 category 字段的值依次进行分列，并创建数据表...‘shanghai’])]判断 city 列里是否包含 beijing 和 shanghai ，然后将符合条件的数据提取出来pd.DataFrame(category.str[:3])提取前三个字符，并生成数据表
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