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pandas获取数据子集

请思考: 1 pandas的数据结构有哪些? 2 pandas如何读取csv格式的数据? 3 pandas如何获取数据子集?...一 数据子集 数据子集是原始数据集的部分观察或者变量或者部分观察与变量,这是一个数据选择过程(按着业务的目标选择所需的观察和变量)。...三 pandas获取数据子集方法 iloc:使用观察或者列名的位置获取切片 loc:使用观察或者列明的标签获取切片 四 获取数据子集范例 1 序列子集获取 代码 1import numpy as np...columns]) 5print(college.iloc[5, -4]) 6print(college.loc['The University of Alabama', 'PCTFLOAN']) 五 总结 获取数据子集是数据工作中重要的环节...,本文介绍pandas获取数据子集的方法,并且举例说明了iloc和loc的差异和使用。

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数据分组

数据分组就是根据一个或多个键(可以是函数、数组或df列名)将数据分成若干组,然后对分组后的数据分别进行汇总计算,并将汇总计算后的结果合并,被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。...DataFrameGroupBy对象包含着分组后的若干数据,但是没有直接显示出来,需要对这些分组数据 进行汇总计算后才会显示。...#以 客户分类、区域 这2列进行分组 df.groupby(["客户分类","区域"]) #对分组后数据进行计数运算 df.groupby(["客户分类","区域"]).count() #对分组后数据进行求和运算...df.groupby(["客户分类","区域"]).sum() #只会对数据类型为数值(int,float)的列才会进行运算 无论分组键是一列还是多列,只要直接在分组后的数据进行汇总运算,就是对所有可以计算的列进行计算...) #对分组后数据进行求和运算 df.groupby(df["客户分类"]).sum() #只会对数据类型为数值(int,float)的列才会进行运算 (2)按照多个Series进行分组 #以 客户分类

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    维度模型数据仓库(八) —— 维度子集

    维度子集         有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月而不是某天的记录。再比如相对于全部的销售数据,可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。...这些特定维度包含在从细节维度选择的行中,所以叫维度子集。维度子集比细节维度小,因此更易使用,查询也更快。        ...需要修改“准备数据仓库模拟环境”里生成日期维度数据的存储过程。清单(五)-3-2中显示了修改后的存储过程。...而特定维度子集是选择基本维度的一个特定子集。清单(五)-3-3里的脚本建立特定维度表,并导入Pennsylvania (PA)客户维度子集。...所以应该把PA客户维度子集的装载合并到数据仓库定期装载中。清单(五)-3-4显示了修改后的定期装载脚本。

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    DestinationRule子集配置

    DestinationRule子集配置除了上述示例中的全局配置之外,我们还可以为每个服务定义多个不同的子集,并为每个子集定义不同的流量策略。这种方法常用于服务版本控制和灰度发布等场景。...以下是一个DestinationRule子集配置的示例:apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3kind: DestinationRulemetadata: name...其中,“v1”子集使用Round Robin负载均衡策略,而“v2”子集使用Least Connection负载均衡策略,并为其定义了TCP连接池和故障恢复策略。...我们可以通过将请求的Header设置为“version=v1”或“version=v2”来控制请求的流量进入相应的子集。...例如,我们可以使用如下的VirtualService配置,将请求的Header设置为“version=v1”,并将请求路由到“v1”子集:apiVersion: networking.istio.io/

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