1.获得行名和列名 data._stat_axis.values.tolist() # 输出行名并转化为列表 data.columns.values.tolist() # 输出列名并转化为列表 2.获得行数和列数 data.shape # 行数和列数 data.shape[0] # 行数 data.shape[1] # 列数 3.第一列作为行名 data = pd.read_csv('1.csv', sep = ',', index_col=0) 4.数据框合并 pd.merge(data1, data2
这是Python数据分析实战基础的第三篇内容,主要对前两篇进行补充,把实际数据清洗场景下常用但零散的方法,按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类,以减少记忆成本,提升学习和使用效率。
DAX设计了一系列后缀为X的函数,SUMX,AVERAGEX,MAXX,MINX...它们与Filter和Earlier一样,都属于行上下文函数。我们就以最常用的SUMX举例学习,其他X函数的用法都是触类旁通。
样例说明 取最后一列,和为10。 数据规模和约定 对于100%的数据,1< =n, m< =500,A中每个元素的绝对值不超过5000。
办公软件看似简单,其实花样很多,尤其Excel表格。真心后悔当初大学没好好学计算机,只顾着用电脑玩LOL,看美国大片,工作后才知道office的重要性,不夸张的说,只要玩转了office在哪个城市都不会失业。
摘自数学建模清风课程 %% Matlab基本的小常识 % (1)在每一行的语句后面加上分号(一定要是英文的哦;中文的长这个样子;)表示不显示运行结果 a = 3; a = 5 % (2)多行注释:选中要注释的若干语句,快捷键Ctrl+R % a = 3; % a = 5 % (3)取消注释:选中要取消注释的语句,快捷键Ctrl+T % 我想要取消注释下面这行 % 还有这一行 % clear可以清楚工作区的所有变量 clear % clc可以清除命令行窗口中的所有文本,让屏幕变得干净 clc % 所
trim函数会删除目标的“首、尾”空格,如果把数字类型trim后会转为文本类型,需要用VALUE函数重新转换成为数字。示例:TRIM(A1)会把A1的前后空格都去掉,中间的空格仍然在。
============================================================================= =============================================================================
统计运算非常常用。本文介绍Pandas中的统计运算函数,这些统计运算函数基本都可以见名知义,使用起来非常简单。
R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快。包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度。因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率。这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理。
今天跟大家分享的是查询函数——lookup函数家族! 查询函数是excel函数中使用频繁程度与求和函数不相上下的功能。 excel中关于查询功能的函数主要有以下几组: lookup函数组: lookup vlookup hlookup index+match函数 今天我们只介绍第一组lookup函数: lookup函数: 当您需要查询一行或一列并查找另一行或列中的相同位置的值时,会使用其中一个查找和引用函数 LOOKUP。 LOOKUP(lookup_value, lookup_vector, [resu
Awk 是一个非常强大的文本处理工具,它可以对文本文件进行数据提取、过滤、转换和格式化等操作。Awk 的语法比较简单,但功能非常强大,掌握它可以大幅提高文本处理的效率。下面是 Awk 的一些常用用法,供大家参考。
在日常生活和工作中,我们都会或多或少的使用Excel中的计算公式函数,比如求和公式、平均数公式等。今天为大家整理了一些在线Excel中可以引入的公式函数。
概念 科学计算基础库,多作为数值计算、在大型、多维数组上执行数值运算。 创建数组 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5]) b = np.array(range(1,6)) c = np.arange(1,6) # 其中 a = b = c np.arange的用法:arange([start], stop[, step,], dtype=None) c.dtype获取c中数据的类型 c.astype(‘int8’)修改数据类型 np.round(c,
在使用 Pandas 进行数据分析时,我们需要经常进行查询和统计分析。 但是Pandas 是如何进行查询和统计分析得嘞, let’s go :
Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
大量的数据科学职位需要精通 SQL,它也是数据分析师、数据科学家、数据建模岗最常考核的面试技能。在本篇内容中 ShowMeAI 将梳理汇总所有面试 SQL 问题,按照不同的主题构建练习专项块,要求职的同学们可以按照对应板块内容进行专项击破与复习。
有不少小伙伴向我反映 pandas 专栏缺少练习题,因此这里我使用一套 sql 的题目,作为 pandas 专栏的课后练习题。本文大部分的解题过程尽可能使用 pandas 中最基础的入门操作完成,涉及的知识点基本在专栏中的前15节内容中有详尽讲解。
OFFSET函数是我们经常会用到的一个函数,能够以某单元格为基点,偏移得到指定位置的单元格或者单元格区域。其语法为:
由于numpy不是python自带库,需要自己下载安装(如果用的是Anaconda,则不需要再去下载numpy库,因为其自带python环境以及许多第三方python库,比如numpy库,pandas库,matplotlib库,requests库等)。本文基于python3.6版本对numpy做一些基础讲解,以通俗易通,形象直观为主,对概念的阐释以及函数的原理等内容没有进行深入讨论。
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况,大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解,我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节,我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作,希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码,加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中,我们用一个中括号来表示一个矩阵,用分号来分隔每一行,即使在输入的时候不在同一行就像下面这样: >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
今天给大家分享一篇内容,介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
一、NumPy简介 NumPy是针对多维数组(Ndarray)的一个科学计算(各种运算)包,封装了多个可以用于数组间计算的函数。 数组是相同数据类型的元素按一定顺序排列的组合,注意必须是相同数据类型的,比如说全是整数、全是字符串等。 array([1,2,3]) # 数值型数组 array(['w','s','q'],dtype = '<U1') # 字符型数组 二、NumPy 数组的生成 要使用 NumPy,要先有符合NumPy数组的数据,不同的包
循环 目标 程序的三大流程 while 循环基本使用 break 和 continue while 循环嵌套 01. 程序的三大流程 在程序开发中,一共有三种流程方式: 顺序 —— 从上向下,顺
循环 目标 程序的三大流程 while 循环基本使用 break 和 continue while 循环嵌套 01. 程序的三大流程 在程序开发中,一共有三种流程方式: 顺序 —— 从上向下,顺序执
在数据分析过程中,不同的软件通常对数据格式有一定的要求,例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据,而SPSS软件经常使用宽格式数据。平时数据分析的时候,无法保证导入的数据一定是什么格式,因此需要了解长宽格式数据之间如何相互转换。
Adobe After Effects是一款功能强大的图像处理软件,它不仅可以实现视频合成、特效制作、动画制作等多种功能,还可以进行Excel数据分组汇总等数据处理工作。本文将围绕Excel数据分组汇总的基本操作、高级技巧、数据透视表功能以及数据筛选功能等方面进行详细介绍。
数组是numpy中最常见的数据结构,np.array() 。字符串和数字不能同时存在于同一个数组中。
列表类占用的内存数倍于数据本身占用的内存,Python自带的列表类会储存每一个元素的数据信息,数据类型信息,数据大小信息等。这是因为Python语言是一种可以随时改变变量类型的动态类型语言,而C语言和Fortran语言是静态类型语言,静态类型语言一般会在建立变量前先定义变量,并且不可以修改变量的变量类型。总的来说,numpy模块有以下两个优点:
k近邻优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定; k近邻缺点:计算复杂度高、空间复杂度高 import numpy as np import operator from os import listdir # k近邻分类器 def classify0(inx, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] # 返回dataset第一维的长度,也就是行数 diffMat = np.tile(inx, (dataSetSiz
具体的描述看代码,有一点需要注意,损失函数Loss也就是cross-entropy!
第一部分:常用函数和公式 查找重复内容公式:=IF(COUNTIF(A:A,A2)>1,"重复","")。 用出生年月来计算年龄公式:=TRUNC((DAYS360(H6,"2009/8/30",FALSE))/360,0)。 从输入的18位身份证号的出生年月计算公式:=CONCATENATE(MID(E2,7,4),"/",MID(E2,11,2),"/",MID(E2,13,2))。 从输入的身份证号码内让系统自动提取性别,可以输入以下公式: =IF(LEN(C2)=15,IF(MOD(MID(C2,
第一部分:常用函数和公式 查找重复内容公式:=IF(COUNTIF(A:A,A2)>1,"重复","")。 用出生年月来计算年龄公式:=TRUNC((DAYS360(H6,"2009/8/30",FALSE))/360,0)。 从输入的18位身份证号的出生年月计算公式:=CONCATENATE(MID(E2,7,4),"/",MID(E2,11,2),"/",MID(E2,13,2))。 从输入的身份证号码内让系统自动提取性别,可以输入以下公式: =IF(LEN(C2)=15,IF(MOD(MID(C2,1
1、查找重复内容公式:=IF(COUNTIF(A:A,A2)>1,”重复”,””)。 2、用出生年月来计算年龄公式:=TRUNC((DAYS360(H6,”2009/8/30″,FALSE))/360,0)。 3、从输入的18位身份证号的出生年月计算公式:=CONCATENATE(MID(E2,7,4),”/”,MID(E2,11,2),”/”,MID(E2,13,2))。 4、从输入的身份证号码内让系统自动提取性别,可以输入以下公式: =IF(LEN(C2)=15,IF(MOD(MID(C2,15
利用数组进行数据处理 NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式(否则需要编写循环)。用数组表达式代替循环的做法,通常被称为矢量化。 矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级 利用数组进行数据处理 将条件逻辑表述为数组运算 传统方式缺点: 列表推导的局限性 纯Python代码,速度不够快。 无法应用于高维数组 解决方法:where # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import numpy.random as n
今明两天我们主要学习NumPy,NumPy是用Python做数据分析时不可或缺的一个库,想知道它怎么使用吗?快往下看吧!(ps:课程内容较多,大家坚持住哦!)
操作系统:macOS Big Sur (11.6) Anaconda3:2021.05 python:3.7.3 Jupyter Notebook:5.7.8
图像的放大、缩小(简称缩放)是图像处理的一种处理方法。所谓图像缩放是指图像分辨率的改变,它在图像显示、传输、图像分析以及动画制作、电影合成、甚至医学图像处理中都有着相当广泛的应用。比如要在1024 X 768 分辨率的显示器上全屏显示800 X 600 的数字图像,就必需对显示信号进行处理,将其放大为 1024 X 768的画面再送显示。传统模拟电视信号要在数字电视上显示,在完成模拟信号到数字信号的转换之后,也需要对图像分辨率进行调整。
首先,两个矩阵要是想相乘需要满足,第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数 满足的话就可以相乘得到新的矩阵了
ClickHouse通过SummingMergeTree来支持对主键列进行预聚合。在后台合并时,会将主键相同的多行进行sum求和,然后使用一行数据取而代之,从而大幅度降低存储空间占用,提升聚合计算性能。
MySQL是一款常用的关系型数据库,广泛应用于各种类型的应用程序和数据存储需求。在MySQL中,我们经常需要对表格进行行转列或列转行的操作,以满足不同的分析或报表需求。本文将详细介绍MySQL中的行转列和列转行操作,并提供相应的SQL语句进行操作。
不管是参加Kaggle比赛,还是开发一个深度学习应用,第一步总是数据分析,这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
给定一个二维的矩阵(矩阵的数全由1和0组成),任意反转矩阵的每一行和每一列(0反转成1,1反转成0),求出最大矩阵分数,矩阵分数的求法是矩阵每一行代表二进制数,首位是最高位,根据二进制求出十进制,计算出每一行的十进制后,将所有十进制相加,返回结果,详细描述如图所示
Python语言越来越流行,作为一种解释型语言,被广大程式爱好者广泛使用,相信对于Python中的科学计算模组numpy使用的最多,那么今天就为大家简单总结一下numpy的用法,方便大家查阅。 话不多说直接上程序(直接Ctrl C&V过去就可以执行) 1.numpy基础操作 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import numpy as np array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(array) print('维度:',
# 1、使用while循环计算1~100的累积和(包含1和100),但要求跳过所有个位为3的数。 i = 0 # 计数器 a = 0 # 一个存储变量 while i <= 100: # 循环 if i % 10 != 3: # 取余不等于3的值 # print(i) a += i
可以使用is.na() 函数对向量进行遍历,如果存在NA,则会返回TRUE,反之。
窗口函数,也叫OLAP函数(Online Anallytical Processing,联机分析处理),可以对数据库数据进行实时分析处理。
在Java数据库编程中,经常需要执行SQL查询并处理查询结果。ResultSet(结果集)是Java JDBC中用于表示查询结果的关键类之一。通过遍历ResultSet,我们可以访问和操作从数据库中检索的数据。本文将详细介绍如何使用JDBC来遍历ResultSet,以及在遍历过程中的注意事项。
引言:本文的练习整理自chandoo.org。多练习,这是我们从小就在使用的学习方法。在练习的过程中,认真思考,不断尝试,以此来磨练自己的公式与函数应用技能,也让研究Excel的大脑时刻保持着良好的状态。同时,想想自己怎么解决这个问题,看看别人又是怎样解决的,从而快速提高Excel公式应用水平。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云