一、前言 前几天在Python群【宇梁】问了一个Python基础的问题，这里拿出来给大家分享下。 有没有什么办法可以快速算出本月倒数第三个工作日的？...这篇文章主要盘点了一个Python基础的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...Pycharm和Python到底啥关系？ 都说chatGPT编程怎么怎么厉害，今天试了一下，有个静态网页，chatGPT居然没搞定？ 站不住就准备加仓，这个pandas语句该咋写？
而且，在一个Power BI报告中，一般情况下我们都是通过写度量值的方式进行数据分析与展示，那么有没有办法将度量值的结果也写直接回数据库呢？ 答案是肯定的。...我们在【强强联合】在PowerBI中使用Python——数据可视化一节中说过，创建一个Python可视化对象时，Power BI会自动将所要分析的字段生成一个DataFrame格式的dataset数据，...而要将DataFrame进行输出，这个想必大家都比较清楚吧。 我们先来测试一个简单的，将数据导出为excel文件。...点击Python脚本可视化对象，DataFrame格式数据就准备好了： ?...into `powerbi内置调查问卷`(`问题1：你从哪里看到【学谦数据运营】的这篇文章`,`问题2：你是否喜欢【学谦数据运营】公众号/专栏发布的内容`,`问题3：你希望【学谦数据运营】后续多发表哪些方面的内容
作者：livan 来源：数据python与算法 会写python不难，写好却需要下一番功夫，上篇文章写了for循环的简单优化方法，原本想一鼓作气，梳理一下for循环优化的高级方法，但是梳理过程中发现...for循环优化需要比较多的python基础知识，如果了解不透彻很难达到优化的效果，因此，笔者想用几个短篇先介绍一下python的常用包和方法，方便后续优化使用。...数据查询 查询过程主要是从DataFrame中提取符合条件的数据块的过程，这一过程与SQL中的SELECT语法功能相似，我们从简到繁的介绍一下： data = pd.DataFrame([['1','2...你有没有意识到差异在哪里？ 没看错，获取的数据量不一样，大家自己考虑一下原因吧～ 条件查询 ? ?...结合上文有没有发现，同样的功能，python比SQL简单，这也是python的一大优势。
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。...解决方法 可以用的方法简单列举如下： 对于创建DataFrame的情形 如果要创建一个DataFrame，可以直接通过dtype参数指定类型： df = pd.DataFrame(a, dtype='float...在这种情况下，设置参数： df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') 然后该函数将被应用于整个DataFrame，可以转换为数字类型的列将被转换，而不能(例如，它们包含非数字字符串或日期...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
从 0.25 起，pandas 只支持 Python 3.53 及以上版本了，不再支持 Python 2.7，还在使用 Python 2 的朋友可要注意了，享受不了新功能了，不过，貌似用 Python...先创建一个 DataFrame 示例。...命名聚合取代了已经废弃的 dict-of-dicts 重命名方式，看了一下，之前的操作还真是挺复杂的，这里就不赘述了，有兴趣回顾的朋友，可以自己看下用 dict 重命名 groupby.agg() 输出结果...现在，是这样的 真是货比货得扔，以前没感觉，现在一比较，有没有觉得大不相同呢？ 4....Query() 支持列名空格了 用上面的 data 生成一个示例 DataFrame，注意列名是有空格的。
同事有一段 python 脚本，里面用 pandas 读取一个几十万行的 excel 文件，但是速度实在太慢了。问我有没有什么好办法提升运行速度。如果在几个月以前，就实在没有什么好办法了。...毕竟在 python 生态中，读写 excel 最后的倔强就是 openpyxl 了。你就别指望它能提速了。 现在可不一样了。...好消息是，python 也有对应的接口库： 更好的消息是，pandas 在 2.2 版本开始，悄悄支持了 calamine 。为什么说"悄悄"？...今天，我们先亲自下场尝试一下。...现在看看使用 calamine 引擎，加载到 dataframe 要多久： 9.4 秒，还是比 feather 文件的 2.5 秒慢多了。
在这篇文章中，我尝试简单地归纳一下用Python来做数据清洗的7步过程，供大家参考。...下面我们就结合代码来看一下数据 #1 从宏观一点的角度去看数据：查看dataframe的信息 DataDF.info() ?...日期调整前（为求简便这里用已经剔除分秒，剔除的办法后面在格式一致化的空格分割再详细说） #数据类型转换:字符串转换为日期 #errors='coerce' 如果原始数据不符合日期的格式，转换后的值为空值...#pandas.DataFrame.loc loc这个代码有点像Excel里面的鼠标左键，可以随意拉动你需要的数据进行切片。...比如，这个案例里面的价格。如果用0或者"Not Given"等来去填充都不太合适，但这个大概的价格是可以根据其他数据估算出来的。
7、从列表创建DataFrame 从列表中很方便的创建一个DataFrame，默认行列索引从0开始。 ?...8、从字典创建DataFrame 从字典创建DataFrame，自动按照字典进行列索引，行索引从0开始。 ?...9、列选择 在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下整理常用的列选择。 ? 10、行选择 整理多种行选择的方法，总有一种适合你的。 ? ? ?...13、聚合 可以按行、列进行聚合，也可以用pandas内置的describe对数据进行操作简单而又全面的数据聚合分析。 ? ?...17、处理缺失值 pandas对缺失值有多种处理办法，满足各类需求。 ?
二、数据处理 首先将存储在字典里面的数据保存到dataframe中，使用pandas里面的pd.DataFrame()当传进去一个字典形式的数据之后可以转换为dataframe⬇️ ?...时间转换我们选择的是python里的time模块，写一个函数来转换时间 def time_c(timeNum): timeTemp = float(timeNum/1000) tupTime...可以看到每天可能有多条数据，而pandas里面有去重函数.drop_duplicates()，比如可以这样用 data.drop_duplicates(subset=['A','B'],keep='first...() # 根据分组结果，计算每个分组下的最大值 grouped.mean() grouped.size() grouped.describe() grouped.sum() 所以我们的分组汇总过程就应该这么写...关于pandas中其他语法我们会在以后的技术解析文章中慢慢探讨，最后彩蛋时间，有没有更省事的获取历史数据的办法？
以及用一个字典来创建 DataFrame： ? 获取 DataFrame 中的列 要获取一列的数据，还是用中括号 [] 的方式，跟 Series 类似。...你可以用逻辑运算符 &（与）和 |（或）来链接多个条件语句，以便一次应用多个筛选条件到当前的 DataFrame 上。举个栗子，你可以用下面的方法筛选出同时满足 'W'>0 和'X'>1 的行： ?...清洗数据 删除或填充空值 在许多情况下，如果你用 Pandas 来读取大量数据，往往会发现原始数据中会存在不完整的地方。...于是，我们按上面的语法，给这个动物统计表创建一个数据透视表： ? 或者也可以直接调用 df 对象的方法： ?...在上面的例子中，数据透视表的某些位置是 NaN 空值，因为在原数据里没有对应的条件下的数据。
创建示例DataFrame 假设你需要创建一个示例DataFrame。...更改列名 让我们来看一下刚才我们创建的示例DataFrame: ? 我更喜欢在选取pandas列的时候使用点（.），但是这对那么列名中含有空格的列不会生效。让我们来修复这个问题。...最直接的办法是使用loc函数并传递::-1，跟Python中列表反转时使用的切片符号一致： In [21]: drinks.loc[::-1].head() Out[21]: country beer_servings...如果你对你的DataFrame有操作方面的问题，或者你不能将它读进内存，那么在读取文件的过程中有两个步骤可以使用来减小DataFrame的空间大小。...在这种方式下，glob会查找所有以stocks开头的CSV文件： ? glob会返回任意排序的文件名，这就是我们为什么要用Python内置的sorted()函数来对列表进行排序。
摄影：产品经理 还在吃火锅 在 pandas 中，DataFrame 是我们经常用到的工具。有时候，我们可能会需要对数据按某个字段进行分组，然后每个组取N项。例如： 现在，我想每个职位任取三个用户。...循环完成以后再转成一个新的 DataFrame。但这个方式显然不够智能。 那么，我们有没有什么办法能够不使用循环就做到这一步呢？也许有同学想到了使用 groupby。我们来看看效果。...这个时候，我们思考一下 Python 里面，如果要使用itertools.groupby，官方文档里面有这样一段话： Generally, the iterable needs to already be...那么，我们试一试在如果提前对 DataFrame 进行排序，然后再 groupby 会怎么样： 成功了。每个职位都取了3个。 可能大家发现最左边的索引是乱序，看起来不好看。...那么我们还可以重设一下索引： 至此，问题完美解决。
以及如何在一幅图有多个子图的情况下，删除重复的图例？我用一个简单的例子说明一下。...(3,5),columns = ['one','two','three','four','five']) df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,5),columns...可以看出，随机生成了几个dataframe,在一个figure()中生成了四个子图，每个子图的图例都是dataframe.columns里的值，那么如何移除这些图例？...有没有什么办法将图例放到图外面呢？...以上这篇python matplotlib实现将图例放在图外就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
你可以查看到Python，pandas, Numpy, matplotlib等的版本信息。 2. 创建示例DataFrame 假设你需要创建一个示例DataFrame。...更改列名 让我们来看一下刚才我们创建的示例DataFrame: ? 我更喜欢在选取pandas列的时候使用点（.），但是这对那么列名中含有空格的列不会生效。让我们来修复这个问题。...最直接的办法是使用loc函数并传递::-1，跟Python中列表反转时使用的切片符号一致： ? 如果你还想重置索引使得它从0开始呢？...在这种方式下，glob会查找所有以stocks开头的CSV文件： ? glob会返回任意排序的文件名，这就是我们为什么要用Python内置的sorted()函数来对列表进行排序。...将一个由列表组成的Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ? 这里有两列，第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。
用过Python做过机器学习的同学对Python当中pandas当中的DataFrame应该不陌生，如果没做过也没有关系，我们简单来介绍一下。...创建DataFrame 和RDD一样，DataFrame的创建方法有很多，我们可以基于内存当中的数据进行创建，也可以从本地文件或者是HDFS等其他云存储系统当中进行读取。...也就是说我们读入的一般都是结构化的数据，我们经常使用的结构化的存储结构就是json，所以我们先来看看如何从json字符串当中创建DataFrame。 首先，我们创建一个json类型的RDD。...我们也collect一下原本的RDD作为一下对比： ? 这下一对比我们就发现了，json格式的字符串果然可以被解析，并且RDD被转化成了表格格式的DataFrame。...从上面的方法我们也看得出来，相比之前RDD中介绍的那些方法，DataFrame中封装的API提供了更多高级的功能，比写RDD处理数据也要方便很多。
因为在PQ里用Python进行数据清洗，实际上会修改覆盖掉原来的这份数据记录，所以复制一份以便备份。 再接下来，是用Python清洗数据的关键。...如图所示依次点开Python编辑器。编辑器中输入输出都是Python的DataFrame数据结构。打开后，系统默认将数据源转成DataFrame的dataset。...(v) # 数据转码 te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit(transactions).transform(transactions) df = pd.DataFrame...前几行为数据表原有的字段，最后一行为Python处理后得到的结果（Python代码中最后得到的dataframe）。 单击最后一行的Table，将得到Python处理的结果。...有没有解决办法呢？【参数化查询】是目前Power BI应对的一个权宜之计。详情参见本文——Power BI的时间序列预测，除了移动平均还能怎么做？
从列表中创建字典 我有一份商品清单，我想看看它们的分布情况。更具体地说：希望得到唯一值以及它们在列表中出现的次数。 Python字典是以这种格式存储数据的好方法。键将是字典，值是出现的次数。...构造函数，它将创建如下的DataFrame，这绝对不是一个可用的格式: df = pd.DataFrame(data) 但是如果我们使用json_normalize函数将得到一个整洁的DataFrame...如果有一行缺少值(即NaN)，用B列中同一行的值填充它。...在这种情况下，所有缺失的值都从第二个DataFrame的相应值(即同一行，同列)中填充。...上面的代码可能不会经常使用，但是当你需要处理这种任务时，它们是非常好的解决办法。 作者：Soner Yıldırım
Series 创建序列 访问序列 DataFrame 创建DataFrame 访问DataFrame 列处理 行处理 panel 创建Panel 从panel中选择数据 基本方法速查 Series...☺☺ ---- pandas对于数据分析 pandas全面支持数据分析项目的研发步骤： ---- pandas数据结构简介 之前学pandas，一上来就是存取，然后就是处理，到后面没办法了，学一下数据结构...用 Series 字典对象生成 DataFrame： df = pd.DataFrame( { 'A': 1., 'B': pd.Timestamp('20130102'), 'C': pd.Series...= ['a','b']) df = df.append(df2) # 注意看上面的行标签 df = df.drop(0) print(df) a b 1 3 4 1 7 8 在上面的例子中...大数据搜索：Python大数据编码实战 Python数据分析与挖掘 Python企业招聘，百万级信息爬取 Python数据清洗实战 要再多也没有啦。
我的个人习惯是，创建如下 bat 文件： jupyter notebook --notebook-dir src 最后的 src，就是我要指定的启动目录，这里用相对路径 意味着，我只要把这个 bat...比如我只记得"excel"，但不记得整个函数名字，我们可以执行如下代码： 符号"*" 表示任意字符 最后的问号，表示找出那些匹配前面的函数名字出来 再说一个例子，比如我隐约记得 pandas 中 DataFrame...，于是： 有时候你可能不知道某个变量的类型，你就无法应用上面的技巧，那么可以这么做： 在你的变量前面加一个 "?"...在 for 里面不能自动输出 如果你用 print 函数输出 DataFrame ，你会发现格式很丑 那么如果希望在代码执行中途输出怎么办？...下次，我会详细介绍一下如何在 JupyterNotebook 中调试代码，记得关注噢
用 Pandas 读取 如果对上面的结果都有点不满意的话，那么看看 Pandas 的效果： ? 看了这样的结果，你还不感觉惊讶吗？你还不喜欢上 Pandas 吗？这是多么精妙的显示。它是什么？...它就是一个 DataFrame 数据。 还有另外一种方法： ? 如果你有足够的好奇心来研究这个名叫 DataFrame 的对象，可以这样： ?...一个一个浏览一下，通过名字可以直到那个方法或者属性的大概，然后就可以根据你的喜好和需要，试一试： ? 这几个是让你回忆一下上一节的。从 DataFrame 对象的属性和方法中找一个，再尝试： ?...按照竖列"Python"的值排队，结果也是很让人满意的。下面几个操作，也是常用到的，并且秉承了 Python 的一贯方法： ?....xls 或者 .xlsx 在下面的结果中寻觅一下，有没有跟 excel 有关的方法？ ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
