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seaborn可视化数据多个元素

seaborn提供了一个快速展示数据元素分布和相互关系函数,即pairplot函数,该函数会自动选取数据中值数字元素,通过方阵形式展现其分布和关系,其中对角线用于展示各个元素分布情况...,剩余空间则展示每两个元素之间关系,基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据3元素进行可视化,对角线上,以直方图形式展示每元素分布,而关于对角线堆成上,下半角则用于可视化两之间关系,默认可视化形式是散点图,该函数常用参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下,程序会对数据中所有的数值进行可视化,通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化,用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数,可以同时展示数据多个数值型元素关系,在快速探究一组数据分布时,非常好用。

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【Python】基于某些删除数据重复值

subset:用来指定特定,根据指定数据去重。默认值None,即DataFrame中一元素全部相同时才去除。...导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据重复值') #把路径改为数据存放路径 name = pd.read_csv('name.csv...结果和按照某一去重(参数默认值)是一样。 如果想保留原始数据直接用默认值即可,如果想直接在原始数据删重可设置参数inplace=True。...原始数据只有第二和最后一存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据。 想要根据更多数去重,可以在subset添加。...但是对于两中元素顺序相反数据去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型数据去重问题,参见本公众号文章【Python】基于多组合删除数据重复值。 -end-

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【Python】基于多组合删除数据重复值

最近公司在做关联图谱项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两组合删除数据重复值,两中元素顺序可能是相反。...本文介绍一句语句解决多组合删除数据重复值问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3数据,希望根据name1和name2组合(在两顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据重复值') #把路径改为数据存放路径 df =...打印原始数据行数: print(df.shape) 得到结果: (130, 3) 由于每两中有一是重复,希望数据处理后得到一个653去重数据。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希错误。 三、把代码推广到多 解决多组合删除数据重复值问题,只要把代码取两代码变成多即可。

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R 茶话会(七:高效处理数据

前言 这个笔记起因是在学习DataExplorer 包时候,发现: 这我乍一看,牛批啊。这语法还挺长见识。 转念思考了一下,其实目的也就是数据指定转换为因子。...换句话说,就是如何可以批量数据指定或者进行某种操作。...R 数据整理(六:根据分类新增列种种方法 1.0) 其实按照我思路,还是惯用循环了,对数据列名判断一下,如果所取数据,就修改一下其格式,重新赋值: data(cancer, package...如果需要批量计算统计数据,需要借助summarise 函数。 比较粗暴就是,一手动写。...批量处理 组合一般运算 逻辑判断方便获得指定(通过& ) 无缝结合tidyverse 其他函数 image.png

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SQL转列和转行

而在SQL面试,一道出镜频率很高题目就是转列和转行问题,可以说这也是一道经典SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典学生成绩表问题。...其基本思路是这样: 在长表数据组织结构,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表需要将其变成同一uid下仅对应一 在长表,仅有一记录了课程成绩,但在宽表则每门课作为一记录成绩...由多行变一,那么直觉想到就是要groupby聚合;由一变多,那么就涉及到衍生提取; 既然要用groupby聚合,那么就涉及到多门课成绩汇总,但现在需要不是所有成绩汇总,而仍然是各门课独立成绩...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 记录由一变为多行,字段由多变为单列; 一变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;...这实际上对应一个知识点是:在SQL字符串引用用单引号(其实双引号也可以),而字段名称引用则是用反引号 上述用到了where条件过滤成绩空值记录,这实际是由于在原表存在有空值情况,如不加以过滤则在本例中最终查询记录有

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SQL 转列和转行

转列,转行是我们在开发过程中经常碰到问题。转列一般通过CASE WHEN 语句来实现,也可以通过 SQL SERVER 运算符PIVOT来实现。用传统方法,比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供语法比一系列复杂SELECT…CASE 语句中所指定语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单例子来介绍一下转行、转列问题。...这也是一个典型转列例子。...您可能需要将当前数据兼容级别设置更高值,以启用此功能。有关存储过程 sp_dbcmptlevel 信息,请参见帮助。...这个是因为:对升级到 SQL Server 2005 或更高版本数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时,必须将数据兼容级别设置 90 或更高。

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读取文档数据每行

读取文档数据每行 1、该文件内容被读 [root@dell leekwen]# cat userpwd 1412230101 ty001 1412230102 ty002..., 它第一值是1512430102, 它第二ty003 当前处理是第4, 内容是:1511230102 ty004, 它第一值是1511230102,...它第二ty004 当前处理是第5, 内容是:1411230102 ty002, 它第一值是1411230102, 它第二ty002 当前处理是第6, 内容是...它第一值是1412290102, 它第二yt012 当前处理是第8, 内容是:1510230102 yt022, 它第一值是1510230102,...它第二yt022 当前处理是第9, 内容是:1512231212 yt032, 它第一值是1512231212, 它第二值yt032 版权声明:本文博客原创文章

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用过Excel,就会获取pandas数据框架值、

在Python数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运是pandas库提供了获取值、简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例45。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas获取。...因为我们用引号字符串(列名)括起来,所以这里也允许使用带空格名称。 图5 获取多 方括号表示法使获得多变得容易。语法类似,但我们字符串列表传递到方括号。...记住这种表示法一个更简单方法是:df[列名]提供一,然后添加另一个[索引]提供该特定项。 假设我们想获取第2Mary Jane所在城市。...图9 要获得第2和第4,以及其中用户姓名、性别和年龄,可以和列作为两个列表传递,如下图所示。 图10 记住,df[['用户姓名','年龄','性别']]返回一个只有三数据框架。

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数据方向 - vs

下面,我分享一下我学到知识。 今天主题也如同很多有关数据库讨论一样主要集中于性能方面。即,新兴列式数据库和传统数据库在性能方面的比较。...回到之前例子,假设每一存储对应一个页面。如下图所示,所有的ZIP code将会存储到一个页面,而所有的“2013 Total Order”则会存储在另一个页面。...(这只是一个示例,事实上,操作系统会带来不止一页数据,稍后详细说明) 另一方面,如果你数据库是基于,但是你要想得到所有数据,某一数据来做一些操作,这就意味着你花费时间去访问每一,可你用到数据仅是一小部分数据...例如,如果你想要知道标记为“2013 Total Order”所有值,当你使用基于数据库时,你可以这一放到内存并统计所有值。...即使整个数据库都存放在内存里,也需要消耗大量CPU资源,来所有拼接起来。 下面总结这一课关键内容。

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学徒讨论-在数据里面使用每平均值替换NA

最近学徒群在讨论一个需求,就是用数据每一平均数替换每一NA值。但是问题提出者自己代码是错,如下: ? 他认为替换不干净,应该是循环有问题。...#我好像试着写出来了,上面的这个每一NA替换成每一平均值。 #代码如下,请各位老师瞅瞅有没有毛病。...:我是这么想,也不知道对不对,希望各位老师能指正一下:因为tmp数据,NA个数不唯一,我还想获取他们横坐标的话,输出结果就为一个list而不是一个数据了。...a=1:1000 a[sample(a,100)]=NA dim(a)=c(20,50) a # 按照,替换每一NA值平均值 b=apply(a,2,function(x){ x[is.na...,就数据长-宽转换!

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pandasloc和iloc_pandas获取指定数据

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作我们经常需要寻找数据某行或者某,这里介绍我在使用Pandas时用到两种方法:iloc和loc。...目录 1.loc方法 (1)读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某 (4)读取DataFrame某个区域 (5)根据条件读取 (6)也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)...读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过名称或标签来索引 iloc:通过索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...,"D","E"]] 结果: 2.iloc方法 iloc方法是通过索引索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二值 # 读取第二值,与loc方法一样 data1...3, 2:4]第4、第5取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn

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R语言第二章数据处理⑤数据转化和计算目录正文

正文 本篇描述了如何计算R数据并将其添加到数据。一般使用dplyr R包以下R函数: Mutate():计算新变量并将其添加到数据。 它保留了现有的变量。...同时还有mutate()和transmutate()三个变体来一次修改多个: Mutate_all()/ transmutate_all():函数应用于数据每个。...Mutate_at()/ transmutate_at():函数应用于使用字符向量选择特定 Mutate_if()/ transmutate_if():函数应用于使用返回TRUE谓词函数选择...tbl:一个tbl数据 funs:由funs()生成函数调用列表,或函数名称字符向量,或简称为函数。predicate:要应用于或逻辑向量谓词函数。...选择predicate或返回TRUE变量。

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根据数据源字段动态设置报表数量以及宽度

在报表系统,我们通常会有这样需求,就是由用户来决定报表需要显示数据,比如数据源中共有八数据,用户可以自己选择在报表显示哪些,并且能够自动调整列宽度,已铺满整个页面。...本文就讲解一下ActiveReports该功能实现方法。 第一步:设计包含所有报表模板,数据所有先放置到报表设计界面,并设置你需要宽,最终界面如下: ?...第二步:在报表后台代码添加一个Columns属性,用于接收用户选择,同时,在报表ReportStart事件添加以下代码: /// /// 用户选择列名称...].Width; // 设置控件坐标 if (tmp == null) { // 设置需要显示第一坐标...源码下载: 动态设置报表数量以及宽度

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怎么多行多数据变成一?4个解法。

- 问题 - 怎么这个多行多数据 变成一?...- 1 - 不需保持原排序 选中所有 逆透视,一步搞定 - 2 - 保持原排序:操作法一 思路直接,保排序,操作麻烦 2.1 添加索引 2.2 替换null值,避免逆透视时行丢失,后续无法排序...2.3 逆透视其他 2.4 再添加索引 2.5 对索引取模(取模时输入参数源表数,如3) 2.6 修改公式取模参数,使能适应增加动态变化 2.7 再排序并删 2.8...筛选掉原替换null - 3 - 保持排序:操作法二 先转置,标丢失,新列名可排序 有时候,换个思路,问题简单很多 3.1 转置 3.2 添加索引 3.3 逆透视 3.4 删 -...4 - 公式一步法 用Table.ToColumns把表分成 用List.Combine追加成一 用List.Select去除其中null值

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