df.isna().sum().sum() --- 0 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观察值（即行）。例如，下面的代码将选择居住在法国并且已经流失的客户。...让我们从一个简单的开始。下面的代码将根据地理位置和性别的组合对行进行分组，然后为我们提供每组的平均流失率。...第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。 19.where函数 它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。...符合指定条件的值将保持不变，而其他值将替换为指定值。 20.排名函数 它为这些值分配一个等级。让我们创建一个根据客户余额对客户进行排名的列。...从第一元素（4）到第二元素（5）的变化为％25，因此第二个值为0.25。 29.根据字符串过滤 我们可能需要根据文本数据（例如客户名称）过滤观察结果（行）。
一、数据来源 在本次实战案例中，我们将从三个不同的数据源中提取数据进行处理，包括： MySQL数据库中的销售数据表，其中包括订单ID、产品名称、销售额、销售日期等信息。...我们需要从这三个数据源中提取数据，并将其导入到数据仓库中进行进一步的分析和处理。 二、数据提取 数据提取是ETL过程的第一步，我们需要从源数据中获取需要的数据。...(list(col_mongo.find())) # 读取Excel文件中的数据 df_excel = pd.read_excel('customer_data.xlsx') 通过上述代码，我们成功将...在本次实战案例中，我们需要对从三个数据源中提取的数据进行一些处理和转换，包括： 将MySQL数据库中的销售日期转换为日期类型，并提取出销售额的前两位作为销售分类。...四、数据加载 数据加载是ETL过程的最后一步，它将转换后的数据导入到目标系统中进行存储和分析。在本次实战案例中，我们将转换后的数据导入到MySQL数据库中的数据仓库中进行存储和分析。
在R基础——数据的导入与导出（下）中，介绍了使用RODBC包连接SQL server数据库，在这篇文章中，根据我工作内容，介绍该包的基本操作，同时，根据我使用该包时出现的问题，介绍解决问题的方法。...读取数据 场景：读取数据库的表中数据至R中。 #读取数据#整表读取df 可以看出来，该函数的使用较为简单，像其他where语句，group by语句等等复杂的查询都无法实现。...我一般的做法是这样：先将要追加进数据库的数据框导入到数据库中，再使用sql语句插入到已有表中。...#使用sqlQuery()函数更新sqlQuery(conn, "update 表名 set 列名 = 值 where ") 复制表 场景：当需要将数据库中的某一表复制至另一个数据库中。...query = "select * from conn表名", destination = "conn2表名", #复制的表名 destchannel = conn2) 在我工作中，需要将主数据库中的一个表复制至另一个数据库
将多个Excel文件合并到一个电子表格中 接下来，我们创建一个空数据框架df，用于存储主电子表格的数据。...我们遍历指定目录中的所有文件，但只处理名称以“.xlsx”结尾的Excel文件，这是由下面的代码完成的： if file.endswith（'.xlsx'）： read_excel()将excel数据读入...注意，默认情况下，此方法仅读取Excel文件的第一个工作表。 append()将数据从一个文件追加/合并到另一个文件。考虑从一个Excel文件复制一块数据并粘贴到另一个Excel文件中。...2.如果是，则读取文件内容（数据），并将其追加/添加到名为df的主数据框架变量中。 3.将主数据框架保存到Excel电子表格中。...可以通过检查df.head()来检查主数据框架，它显示了数据的前5行，如上图2所示。 还可以做另一个快速检查，以确保我们已经加载了数据框架中的所有内容。
整理一个思路：将系统的时点时序数据进行汇总整合，并形成时序表。 思路：结构化的数据是很方便处理，表格类的数据不方便程序处理，但是方便计算字段。...所有思路是， 将制定指标归并，形成数据数据透视表，再通过列运算形成计算字段，再转回明细数据，最终根据自己 的需要进行处理。...1、数据源读取； 2、数据指标归并，将A1、A2指标，归并为A，归并的参照表以EXCEL的形式储存； 3、数据汇总，用于原始数据是单个地方数据，比如通过汇总关系，汇总出华北地区，华南地区数据；...0 : # 遍历文件夹下所有文件 for i in range(len(file_list)): # 如果是excel择用这个，如果是csv择用另一个...[ str(row['计算字段'])] = df.eval(str(row['计算过程'])) #将占比的列补充一个(%) dname = {} for c in df.columns
数据值也可以从一系列非Python输入资源加载，包括.csv文件、DBMS表、网络API、甚至是SAS数据集（.sas7bdat）等等。具体细节讨论见第11章— pandas Readers。...另一个.CSV文件在这里，将值映射到描述性标签。 读.csv文件 在下面的示例中使用默认值。pandas为许多读者提供控制缺失值、日期解析、跳行、数据类型映射等参数。...SAS使用FIRSTOBS和OBS选项按照程序来确定输入观察数。SAS代码打印uk_accidents数据集的最后20个观察数： ? ? ? ?...下面是SAS程序打印一个带Sec_of_Driver和Time变量的数据集的前10个观察数。 PROC PRINT的输出在此处不显示。 处理缺失数据 在分析数据之前，一项常见的任务是处理缺失数据。...df.columns返回DataFrame中的列名称序列。 ? 虽然这给出了期望的结果，但是有更好的方法。
01 全球疫情严峻 美国确诊超100万 根据世卫组织最新实时统计数据，截至欧洲中部时间28日10时（北京时间28日16时），全球范围内，新冠确诊病例较前一日增加76026例，达到2954222例；死亡病例较前一日增加.../data/Data.1588152303036.csv’) df_sample.head() 观察数据集，我们明确需要将数据整理成以上的格式，需要进行以下几步工作： 提取数据，此处我们提取日期（dateRep...', values='cases_sum') /# 空值填0/ df_expand = df_expand.fillna(0) df_expand = df_expand.reset_index(...接下来合并中文国家名和国旗URL数据，最终得到的数据格式如下，将数据导出成Excel格式。...df.head() 二、数据可视化 我们使用在线网站flourish进行制作，这个网站里提供了非常多的数据可视化模板，我们要做的工作就是从网上找到数据，然后将数据导入到模板里，设置好相应的速度、
序号 方法 说明 1 .values 将DataFrame转换为ndarray二维数组 2 .append(idx) 连接另一个Index对象，产生新的Index对象 3 .insert(loc,e)...10 .loc[行标签，列标签] 通过标签查询指定的数据，第一个值为行标签，第二值为列标签。 11 df.iloc[行位置，列位置] 通过默认生成的数字索引查询指定的数据。...=True) 只能根据0轴的值排序。...) 填充缺失值 2 .dropna() 删除缺失数据 3 .info() 查看数据的信息，包括每个字段的名称、非空数量、字段的数据类型 4 .isnull() 返回一个同样长度的值为布尔型的对象（Series...或DataFrame），表示哪些值是缺失的 举例：查看数据表基本信息（维度、列名称、数据格式等等） df.info() 十、数据转换 序号 方法 说明 1 .replace(old, new) 用新的数据替换老的数据
() 三、数据索引 序号 方法 说明 1 .values 将DataFrame转换为ndarray二维数组 2 .append(idx) 连接另一个Index对象，产生新的Index对象 3 .insert...通过行和列标签选取单一值 举例：使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从0开始，前三行，前两列。...方法，可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。...) 填充缺失值 2 .dropna() 删除缺失数据 3 .info() 查看数据的信息，包括每个字段的名称、非空数量、字段的数据类型 4 .isnull() 返回一个同样长度的值为布尔型的对象（Series...或DataFrame），表示哪些值是缺失的 举例：查看数据表基本信息（维度、列名称、数据格式等等） df.info() 十、数据转换 序号 方法 说明 1 .replace(old, new) 用新的数据替换老的数据
例如，有6000多个没有缺失值的观测数据，而将近4000个观测数据中仅有一个缺失值。 ? 缺失数据直方图 我们应该怎么做？ 对于处理缺失的数据，没有任何一致的解决办法。...基于这组关键特征，共有16个副本，也就是重复数据。 ? 我们应该怎么做？ 我们可以根据关键特征删除这些重复数据。 ? 我们在名为df_dedupped2的新数据集中删除了16个重复数据。 ? ?...很多时候，这取决于细致的观察和丰富的经验，并没有固定的代码用来运行和修复不一致的数据。 下面我们将介绍四种不一致的数据类型。 1、大小写不一致 在分类值中存在着大小写不一致的情况，这是一个常见的错误。...2、数据格式不一致 我们需要实行的另一个标准化是数据格式。这里有一个例子，是将特征从字符串（String）格式转换为日期时间（DateTime）格式。 如何发现不一致的数据格式？...它衡量了我们需要更改一个值的拼写用来与另一个值进行匹配的字母差异数量（距离）。 我们知道这些类别应该只有“toronto”、“vancouver”、“montreal”以及“calgary”这四个值。
1 读取时抽样 1% 对于动辄就几十或几百个 G 的数据，在读取这么大数据时，有没有办法随机选取一小部分数据，然后读入内存，快速了解数据和开展 EDA ？...如下所示，读取某 100 G 大小的 big_data.csv 数据 使用 skiprows 参数， x > 0 确保首行读入， np.random.rand() > 0.01 表示 99% 的数据都会被随机过滤掉...format(df.shape)) 使用这种方法，读取的数据量迅速缩减到原来的 1% ，对于迅速展开数据分析有一定的帮助。...2 replace 做清洗 Pandas 的强项在于数据分析，自然就少不了对数据清洗的支持。 今天学习一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。...使用 pd.melt 具体参数取值，大家根据此例去推敲： df = df.melt(\ id_vars = "district_code", var_name = "fruit_name", value_name
，直接就是数据，因此需设置为None，然后手动添加列索引名称。...需求4：对重复数据进行分组的重复数量统计，检查是否有3个以上（包含）重复的 以上重复数据的数量都是2个，那有没有大于2个重复的呢？ 数据量太多，肉眼无法观察，我们通过以下语句判断。...经过观察后，我们可以这样做去重的处理： 如果status全部相同，那么任意选一个，比如选第一个 如果status不同，那么基于少数服从多数原则，从多个值里选择一个。...然后我们再通过merge用法将特征值匹配到重复数据df_dup上。...需求10：对非重复异常值进行剔除 与重复值去除一样，这里我们通过记录原数据索引的方式，将异常值索引所在行数据从原数据中剔除。
本文将基于东京奥运会奖牌榜数据，使用 pandas 进行数据分析可视化实战（文末可以下载数据与源码） 数据读取 首先是奥运会奖牌数据的获取，虽然有很多接口提供数据，但是通过奥运会官网拿到的数据自然是最可靠的...ID进行匹配 df2 = pd.read_csv("东京奥运会奖牌分日数据.csv") 修改列名 注意到上面的 df1 列名并没有完整，所以可以使用 rename 函数修改指定列的名称 df1.rename...好在修改列属性并不是什么困难的事情，一行代码轻松搞定（7-12） df2['获奖时间'] = pd.to_datetime(df2['获奖时间']) 数据合并 通过观察可以发现，df2并没有 国家名称...列，但是其与 df1 有一个共同列 国家id 为了给 df2 新增一列 国家名称 列，一个自然的想法就是通过 国家id 列将两个数据框进行合并，在 pandas 中实现，也不是什么困难的事情 temp...绘制，绘图代码不多，但是调整国家中英文映射字典是一件痛苦的事情 动态图 最后绘制每日奖牌榜前十奖牌数量的动态图，使用 matplotlib 或 pyecharts 均得不到较好的效果，所以这里使用另一个第三方库
可以通过使用pip命令来进行安装： pip install pandas 安装完成后，我们可以通过以下方式将Pandas导入到Python代码中： import pandas as pd 数据结构 Pandas...同时，也可以将数据写入到这些数据源中。...(data) # 切片操作 print(df.iloc[1:3, :]) # 过滤操作 print(df[df['Age'] > 30]) 数据缺失值处理（案例8：处理缺失值） import pandas...= pd.DataFrame(data) # 检查缺失值 print(df.isnull()) # 填充缺失值 df_filled = df.fillna(0) print(df_filled)...# 查看数据的基本信息 print(df.info()) 使用info方法打印出数据的基本信息，包括列名称、数据类型以及非空值的数量等。
或者以数据库进行类比，DataFrame中的每一行是一个记录，名称为Index的一个元素，而每一列则为一个字段，是这个记录的一个属性。...只是思路略有不同，一个是以列为单位构建，将所有记录的不同属性转化为多个Series，行标签冗余，另一个是以行为单位构建，将每条记录转化为一个字典，列标签冗余。...从CSV中读取数据： df = pd.read_csv('foo.csv') R中的对应函数： df = read.csv('foo.csv') 将DataFrame写入CSV： df.to_csv('...数据切片 通过下标选取数据： df['one']df.one 以上两个语句是等效的，都是返回df名称为one列的数据，返回的为一个Series。...与此等价，还可以用起始的索引名称和结束索引名称选取数据： df['a':'b'] 有一点需要注意的是使用起始索引名称和结束索引名称时，也会包含结束索引的数据。
本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例。 一、数据来源 本次实战案例的数据来源是一个包含销售数据的CSV文件，其中包括订单ID、产品名称、销售额、销售日期等信息。...我们需要从这个CSV文件中提取数据，并将其导入到MySQL数据库中。 二、数据提取 数据提取是ETL过程的第一步，我们需要从源数据中获取需要的数据。...在本次实战案例中，我们使用Python的pandas库来读取CSV文件，并将其转换为DataFrame对象，如下所示： import pandas as pd df = pd.read_csv('sales.csv...五、总结 本文介绍了如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例，包括数据提取、数据转换和数据加载三个步骤。...我们使用pandas库将CSV文件读取为DataFrame对象，并对其中的销售数据进行了一些处理和转换，然后使用pymysql库将转换后的数据插入到MySQL数据库中。
在红色矩形内可以看到周期内的变化，也就是数据在一个周期内的变化。然后蓝色矩形包含周期间变化，这是数据如何从一个时期到另一个时期的变化。 为了更好地理解这一点，假设我们有以周为周期的每日数据。...什么作者选择视觉模型来处理时间序列数据。 一个简单的答案是，视觉模型特别擅长解析2D数据，比如图像。另一个好处是可以在TimesNet可以更其他的视觉主干。...导入库并读取数据，这里我们使用Nixtla提供的NeuralForecast实现。...请注意，默认情况下，TimesNet将选择数据中最重要的前5个轮次。...这样可以很容易地将预测与实际值相比较。
例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...然后可以写： df[['col2','col3']] = df[['col2','col3']].apply(pd.to_numeric) 那么’col2’和’col3’根据需要具有float64类型。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。...例如，用两列对象类型创建一个DataFrame，其中一个保存整数，另一个保存整数的字符串： >>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1
仅这个数据就消耗了大约500MB的空间。有没有办法在不丢失任何信息的情况下减小数据帧的大小？ 有的，一个简单的技巧是转换数据类型。整数的默认数据类型是Int64，浮点数是Float64。...通过观察上图，我们可以看到一些不正常的波动，因此可以判定它们为异常值。 AssetCode & AssetName：资产代码是在市场中标识资产（公司）的代码名称（就是我们说的股票代码）。...数据中总共有3780个唯一的assetCode。一个资产名称可以有多个资产代码。具有“未知”值的Assetname表示新闻数据中没有条目的。共有24279项资产被标注为“未知”。...pandas库提供了shift()函数，帮助我们从时间序列数据集创建这些移位或延迟特征。将数据集移动1将创建t-1列，为第一行添加NaN值。没有移位的时间序列数据集表示t+1。...RSI：它是一个动量指标，衡量最近价格变化的幅度，以评估股票或其他资产价格的超买或超卖情况。 布林带：布林带通常从一个简单的移动平均线绘制两个标准差，但可以根据用户的喜好进行调整。
pandas 是做数据分析时的必备库。在数据分析之前，我们往往需要对数据的大小、内容、格式做一定处理，去掉无效值和缺失值，保持结构统一，使其便于之后的分析。这一过程被称作“数据清洗”。...读取时抽样 1% 对于动辄就几十或几百个 G 的数据，在读取这么大数据时，有没有办法随机选取一小部分数据，然后读入内存，快速了解数据和开展 EDA ？...format(df.shape)) 使用这种方法，读取的数据量迅速缩减到原来的 1% ，对于迅速展开数据分析有一定的帮助。...2. replace 做清洗 清洗数据时，少不了要对数据内容进行查找替换。 这里有一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。...使用 pd.melt 具体参数取值，大家根据此例去推敲： df = df.melt(\ id_vars = "district_code", var_name = "fruit_name", value_name
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