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python数据分析——数据的选择和运算

关键技术： 二维数组索引语法总结如下： [对行进行切片，对列的切片] 对行的切片：可以有start:stop:step 对列的切片：可以有start:stop:step import pandas...关键技术:可以通过对应的下标或行索引来获取值,也可以通过值获取对应的索引对象以及索引值。 具体程序代码如下所示： ②取行方式 【例】通过切片方式选取多行。...How 提到了连接的类型 left_suffix 要从左框架的重叠列中使用的后缀 right_suffix 要从右框架的重叠列中使用的后缀 sort 对输出进行排序 【例】对于存储在本地的销售数据集...关键技术:采用运算符号’+'可以对数组进行求和运算操作,但需要各个数组的维度相同, 程序如下所示： 【例】请使用Python对数值和数组进行求积运算操作。...按照数据进行排序，首先按照C列进行降序排序，在C列相同的情况下，按照B列进行升序排序。

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四种分组求和方法，操作简单效率又高的竟然是这个！| Power Query实战

这个问题很常见，解决起来也不难，即按“型号+序号”进行分组，对后面各“日期”列求和： 这个问题的方法很多，当数据量不大的时候，各种方法在效率上不会有多大的差异，但是，如果数据量很大，可能就会体现出来较大的差别...因为每个日期作为一列的数据，从数据建模的角度来说，一般建议转换为每一行（逆透视），后续也没有必要进行汇总后横着放。...但这个问题既然都在Power Query里处理，那么，逆透视后，可以对“型号”、“序号”及“日期（属性）”三列进行分组求和，然后再透视即得结果。...Step-01 选定“型号”和“序号”列，单击“逆透视其他列”： Step-02 选定“型号”、“序号”和“属性”（日期）列，分组对“值”列求和： Step-03 选择“属性”列，单击“透视列”，在值列中选择...“计数”列即可： - 4 - 逆透视再透视法 这个特定的场景，完全可以逆透视后，再直接在透视时进行聚合，所以，上面方法中的分组步骤，其实是多余的。

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SparkSql的优化器-Catalyst

一，概述 为了实现Spark SQL，基于Scala中的函数编程结构设计了一个新的可扩展优化器Catalyst。Catalyst可扩展的设计有两个目的。...每个批次后，开发人员还可以在新树上进行合理检查（例如，看看是否所有属性都是分配类型了），通常也通过递归匹配来编写。 最后，规则条件及其本身可以包含任意的Scala代码。...在规则中使用任意Scala代码的自由使得这些优化，超越了模式匹配子树的结构，容易表达。 Logical优化总共使用了800行代码。...Quasiquotes也适用于我们在原生Java对象上运行的目标：当访问这些对象的字段时，我们可以对所需字段进行代码生成直接访问，而不必将对象复制到Spark SQL Row中，并使用Row 存取方法。...最后，将代码生成评估与对我们还没有生成代码的表达式的解释性评估结合起来是很明智的，因为我们编译的Scala代码可以直接调用到我们的表达式解释器中。 Catalyst的代码生成器总共700行代码。

2.6K90

SQL 聚合查询

SQL 存在一种很特殊的值类型 NULL，如果 COUNT 指定了具体列，则统计时会跳过此列值为 NULL 的行，而 COUNT(*) 由于未指定具体列，所以就算包含了 NULL，甚至某一行所有列都为...多字段分组聚合 GROUP BY 可以对多个维度使用，含义等价于表格查询时行/列拖入多个维度。 上面是 BI 查询工具视角，如果没有上下文，可以看下面这个递进描述： 按照多个字段进行分组聚合。...GROUP BY a,b,c 查询结果第一列可能看到许多重复的 a 行，第二列看到重复 b 行，但在同一个 a 值内不会重复，c 在 b 行中同理。...GROUP BY + WHERE WHERE 是根据行进行条件筛选的。因此 GROUP BY + WHERE 并不是在组内做筛选，而是对整体做筛选。...总结 聚合函数 + 分组可以实现大部分简单 SQL 需求，在写 SQL 表达式时，需要思考这样的表达式是如何计算的，比如 MAX(c1), c2 是合理的，而 SUM(c1), c2 这个 c2 就是无意义的

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使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。...HBase表中的更新数据，因此不必每次都重新定义和重新加载df即可获取更新值。...首先，将2行添加到HBase表中，并将该表加载到PySpark DataFrame中并显示在工作台中。然后，我们再写2行并再次运行查询，工作台将显示所有4行。...有关使用Scala或Java进行这些操作的更多信息，请查看此链接https://hbase.apache.org/book.html#_basic_spark。...但是，PySpark对这些操作的支持受到限制。通过访问JVM，可以创建HBase配置和Java HBase上下文对象。下面是显示如何创建这些对象的示例。

4.1K20

Go语言中常见100问题-#91 Not understanding CPU caches

CPU在进行内存拷贝时一次性拷贝缓存行大小的内存块， 由于缓存有层级关系，当CPU要访问某个具体内存时，它会先检查是否已在L1缓存中，如果L1中没有再检查L2缓存，如果L2缓存也没有再检查L3缓存，如果...通过上述程序，我们认识到了程序的空间局部性，为了使程序有更好性能，应该合理组织数据以充分利用每个单独的缓存行的内容。 可预测性 可预测性指CPU预测应用程序对其加快执行速度。...下面看一个缺乏预测性的例子，以及对程序性能产生的影响。 函数linkedList实现对一个链表中的数据进行求和，依次遍历每个元素，获取元素值，然后移动到下一个节点。...缓存替换策略 在Go语言中常见100问题-#89 Writing inaccurate benchmarks中举了一个对矩阵中前八列元素求和的例子，当时没有分析为啥传入513列的矩阵比512列矩阵在性能上存在很大差异原因...方便画图，简化L1D的大小为512字节（8个缓存行大小） 待计算的矩阵由4行32列组成，只读取前8列进行求和 下图显示了这个矩阵如何存储在内存中，使用二进制表示内存块地址。

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学会这个，领导要的结果立马就有

问题1：汇总销售阶段与赢单率交叉表的金额合计值 我们可以画个图，看看行、列分别是什么数据。这个业务需求翻译过来就是，行（销售阶段）、列（赢单率），行列交叉处的数据按（金额）求和来汇总。...这三个字段同时也被添加到数据透视表中，如图： image.png 数据透视表的结构，就是当把不同的字段拖到行、列标签，数据透视表也会按照不同的维度来进行呈现。...使用透视表进行汇总分析，要先清除，汇总的行是什么，列是什么，按什么来汇总（是求和、平均值、还是最大值）。...在【数据透视表字段】中，单击“销售阶段”字段，并按住鼠标左键将它拖到“行”区域内；同样的方法，把“金额”字段拖到“值”区域内；把“所属领域”拖到“筛选”区域。...同时，因为有了切片器进行所属领域的筛选选择，所以，原本的“筛选”区域字段，删除即可。 最终效果如下。通过对切片器里各选项的选择，就可以对“所属领域”字段的选项进行筛选，既直观又方便。

2.5K00

【数据分析】数据缺失影响模型效果？是时候需要missingno工具包来帮你了！

重要的是，在进行数据分析或机器学习之前，需要我们对缺失的数据进行适当的识别和处理。许多机器学习算法不能处理丢失的数据，需要删除整行数据，其中只有一个丢失的值，或者用一个新值替换（插补）。...这可以是条形图、矩阵图、热图或树状图的形式。 从这些图中，我们可以确定缺失值发生的位置、缺失的程度以及是否有缺失值相互关联。...这将返回一个表，其中包含有关数据帧的汇总统计信息，例如平均值、最大值和最小值。在表的顶部是一个名为counts的行。在下面的示例中，我们可以看到数据帧中的每个特性都有不同的计数。...当一行的每列中都有一个值时，该行将位于最右边的位置。当该行中缺少的值开始增加时，该行将向左移动。 热图 热图用于确定不同列之间的零度相关性。换言之，它可以用来标识每一列之间是否存在空值关系。...这可以通过使用missingno库和一系列可视化来实现，以了解有多少缺失数据存在、发生在哪里，以及不同数据列之间缺失值的发生是如何关联的。

4.7K30

pandas 时序统计的高级用法！

最后一天的午夜 offset：对origin添加的偏移量，Timedelta或str类型 group_keys：指定是否在结果索引包含分组keys，当采样对象使用了.apply()方法，默认False不包含...参数也是limit对填充数量进行控制。以下对缺失部分按最近数据填充1行，结果如下。...，会对原数据进行分组内转换但不改变原索引结构，在重采样中用法一样。...transform()函数的使用方法可参考pandas transform 数据转换的 4 个常用技巧！ 以下对C_0变量进行采样分组内的累加和排序操作。...通过pipe的链式可以像管道一样按顺序依次执行操作，并且只需要一行代码即可，极大地提高了可读性。 以下对下采样后的C_0和C_1变量进行累加求和操作，然后再对两个求和作差。

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Pandas_Study02

首先，可以通过isnull 和 notnull 方法查看有哪些NaN值，这两个方法返回的布尔值，指示该值是否是NaN值，结合sum 方法可以获取每列空值的数目以及总数。...复杂的 使用向前 或 向后 填充数据，依旧使用fillna 方法，所谓向前 是指 取出现NaN值的前一列或前一行的数据来填充NaN值，向后同理 # 在df 的e 这一列上操作，默认下按行操作，向前填充数据...interpolate() 利用插值函数interpolate()对列向的数据进行填值。实现插值填充数据，那么要求这列上必须得有一些数据才可以，至少2个,会对起点和终点间的NaN进行插值。...replace、dropna、fillna函数要么针对NaN的某行或某列或某个，这些函数的作用有限，本章介绍的apply等函数可以针对整个Series或DataFrame的各个值进行相应的数据的处理...补充： 内连接，对两张有关联的表进行内连接操作，结果表会是两张表的交集，例如A表和B表，如果是A 内连接（inner join）B表，结果表是以A为基准，在B中找寻A匹配的行，不匹配则舍弃，B内连接A同理

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不再纠结，一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...agg即aggregate，聚合，在pandas中可以利用agg()对Series、DataFrame以及groupby()后的结果进行聚合。...其传入的参数为字典，键为变量名，值为对应的聚合函数字符串，譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据框中的v1列进行求和、均值操作

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不再纠结，一文详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg...

一、简介 pandas提供了很多方便简洁的方法，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...3.2 利用agg()进行更灵活的聚合 agg即aggregate，聚合，在pandas中可以利用agg()对Series、DataFrame以及groupby()后的结果进行聚合。...其传入的参数为字典，键为变量名，值为对应的聚合函数字符串，譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据框中的v1列进行求和、均值操作

4.9K10

Pandas 秘籍：6~11

具有至少一个True值的任何行都包含一列的最大值。 我们在步骤 5 中对所得的布尔序列求和，以确定多少行包含最大值。 出乎意料的是，行多于列。 步骤 6 深入说明了为什么会发生这种情况。...在我们的数据分析世界中，当许多输入的序列被汇总或组合为单个值输出时，就会发生汇总。 例如，对一列的所有值求和或求其最大值是应用于单个数据序列的常见聚合。 聚合仅获取许多值，然后将其转换为单个值。...使用函数对多个列执行分组和聚合 可以对多列进行分组和聚合。...values参数引用的值将平铺以对应于其先前索引和列标签的交集。 要使用pivot进行精确复制，我们需要按照与原始顺序完全相同的顺序对行和列进行排序。...在步骤 2 中，我们创建了一个中间对象，可帮助我们了解如何在数据内形成组。resample的第一个参数是rule，用于确定如何对索引中的时间戳进行分组。

33.8K10

R语言数据分析利器data.table包 —— 数据框结构处理精讲

(sv=sum(v))] #对y列求和，输出sv列，列中的内容就是sum(v) DT[, ....(sum(y)), by=x] # 对x列进行分组后对各分组y列求总和 DT[, sum(y), keyby=x] #对x列进行分组后对各分组y列求和，并且结果按照x排序 DT[, sum(y)..., by=x][order(x)] #和上面一样，采取data.table的链接符合表达式 DT[v>1, sum(y), by=v] #对v列进行分组后,取各组中v>1的行出来，各组分别对定义的行中的...y求和 DT[, .N, by=x] #用by对DT 用x分组后，取每个分组的总行数 DT[, .SD, .SDcols=x:y] #用.SDcols 定义SubDadaColums（子列数据)，这里取出...返回匹配的行号，NA返回不匹配的行号，默认FALSE返回匹配的行 .SDcols 取特定的列，然后.SD就包括了页写选定的特定列，可以对这些子集应用函数处理 allow.cartesian FALSE

5.6K20

Python数学建模算法与应用 - 常用Python命令及程序注解

通过这些分割操作，可以将数组按照指定的行或列进行划分，并得到划分后的子数组。行分割是将数组在垂直方向上划分，列分割是将数组在水平方向上划分。...s2 = d.groupby('A').apply(sum) 这行代码根据 'A' 列的值对 DataFrame d 进行分组，并对每个分组应用 sum 函数进行求和。...groupby 是 pandas 中的一个函数，用于根据一个或多个列的值对 DataFrame 进行分组操作。它可以用于数据聚合、统计和分析。...squeeze：指定是否在分组结果中删除维度为 1 的索引。默认为 False，即保留维度为 1 的索引。 observed：指定在多层索引中是否观察所有可能的值。...b = a.iloc[1:3, 0:2].values 这行代码提取了 DataFrame a 中第二行到第三行以及第一列到第二列的数据，并将其存储在一个名为 b 的 NumPy 数组中。

1.3K30

python数据分析——数据分类汇总与统计

group) 当然,你可以对这些数据片段做任何操作。...首先，编写一个选取指定列具有最大值的行的函数： 现在,如果对smoker分组并用该函数调用apply,就会得到: top函数在DataFrame的各个片段调用，然后结果由pandas.concat...关键技术：在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现，其中在所有参数中，values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表中的值、行、列。...: 行名称 margins : 总计行/列 normalize：将所有值除以值的总和进行归一化，为True时候显示百分比 dropna :是否刪除缺失值 【例19】根据国籍和用手习惯对这段数据进行统计汇总...五、数据采样 Pandas中的resample()是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法,可 以对原样本重新处理,其语法格式如下: resample(rule, how=None,

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Scapy的介绍（一）「建议收藏」

Scapy有一个灵活的模型，试图避免这种任意限制。您可以在任何您想要的字段中随意添加任何值，并按照您的需要进行堆叠。毕竟你是一个成年人。...事实上，它就像每次构建一个新工具，但不是处理百行C程序，而是只编写两行Scapy。 在探测（扫描，跟踪路由等）之后，在进行任何解释之前，Scapy始终会为探测器提供完整的解码数据包。...Scapy的范例是提出一种域特定语言（DSL），它可以对任何类型的数据包进行强大而快速的描述。...在C中，可能需要平均60行来描述分组。使用Scapy，要发送的数据包可能只用一行描述另一行来打印结果。90％的网络探测工具可以用2行Scapy重写。 探测一次，解释很多 网络发现是黑盒测试。...","mayo.com"],ttl=(1,9)) /UDP() 我们在1行中定义了18个数据包（1个隐式数据包） 合理的默认值 Scapy尝试为所有数据包字段使用合理的默认值。

1.5K20
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