导读：Pandas是Python数据分析的利器，也是各种数据建模的标准工具。本文带大家入门Pandas，将介绍Python语言、Python数据生态和Pandas的一些基本功能。
Pandas是Python的一个强大的数据分析库，是基于NumPy开发的。可以支持从各种格式的文件中导入数据，比如CSV、EXCEL、JSON、SQL等，并提供了两种数据结构Series和DataFrame，可以方便的对数据进行操作运算清洗加工等。
谈到DataFrame数据的合并，一般用到的方法有concat、join、merge。 这里就介绍concat方法，以下是函数原型。
我们在做谷歌seo的过程中，讨论最多的就是On-page seo和Off-page seo. 但是谷歌seo中还有一个非常重要的方面称为technical seo. 那么什么是technical seo呢？简单的说就是帮助谷歌更好的抓取和收录的你的网站。
df.isnull() df的空值为True df.notnull() df的非空值为True
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。
最近发现自己特愿意扯和分享内容本身无关的事情，下述内容纯闲扯： pandas应该怎么分享困扰了我好久，但是看我公众号的朋友更困惑的是这个人为啥要分享pandas，分享这个东西有什么用呢？所以我决定先分享pandas能做什么，然后再从基础概念开始分享全面的知识点。我希望我的文章能成为某些朋友的中文API，将来应用遇到困难直接查询我的文章即可！ 首先介绍什么是pandas panda我们很熟悉！蠢萌蠢萌，让人想抱起来捏两下的国宝！ pandas是什么啦！遥记英文老师曾讲S是复数的意思！ 那pandas就是！
一、索引简介 再来老生常谈一番，什么是索引呢？数据库索引与书籍的索引类似。有了索引就不需要翻整本书，数据库可以直接在索引中查找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，这能使查找速度提高几个数量级。 然而，使用索引是有代价的：对于添加的每一个索引，每次写操作（插入、更新、删除）都将耗费更多的时间。这是因为，当数据发生变动时，MongoDB不仅要更新文档，还要更新集合上的所有索引。因此，MongoDB限制每个集合上最多只能有64个索引。通常，在一个特定的集合上，不应该拥有两个以上
在数据分析的时候，原始数据或多或少都会存在大量的不完整、不一致，等异常的数据，会严重影响到数据分析的工作。经常遇到的数据清洗大都是处理缺失数据，清除无意义的信息。比如说删除原始数据集中的无关数据、重复数据，平滑噪声数据，筛选出与分析内容无关的数据，处理缺失值，异常值等。
如果你想成为一名逆向分析或恶意代码检测工程师，或者对系统安全非常感兴趣，就必须要认真分析一些恶意样本。熊猫烧香病毒就是一款非常具有代表性的病毒，当年造成了非常大的影响，并且也有一定技术手段。本文主要学习姜晔老师视频，结合作者逆向经验进行总结，详细讲解了熊猫烧香的行为机理，并通过软件对其功能行为进行分析，这将有助于我们学习逆向分析和反病毒工作。后续作者还将对其进行逆向调试，以及WannaCry勒索蠕虫、各种恶意样本及木马的分析。基础性文章，希望您喜欢！
data= pd.Series([0.25,0.5,0.75,1.0]) 默认索引是数字
想做好Google SEO，就必须认识Google算法，并深入了解Google搜索引擎的运作原理。而Google算法时常更新，及时掌握Google算法更新，可以让网站排名不会因为算法更新而受到大幅波动，符合算法的网站也能更好地获取排名。下面一尘SEO就来阐述下什么是Google算法。
我有一个老朋友，我们叫他熊猫。发际线及将触碰到后脑勺，大框金丝眼镜也掩盖不住那黝黑的眼圈，显得格外的“程序员”；穿着也非常不拘一格，上半身是衬衣西服，下半身是牛仔裤配拖鞋~
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
如果你想成为一名逆向分析或恶意代码检测工程师，或者对系统安全非常感兴趣，就必须要认真分析一些恶意样本。熊猫烧香病毒就是一款非常具有代表性的病毒，当年造成了非常大的影响，并且也有一定技术手段。本文将详细讲解熊猫烧香的行为机理，并通过软件对其功能行为进行分析，这将有助于我们学习逆向分析和反病毒工作。后续作者还将对其进行逆向调试，以及WannaCry勒索蠕虫、各种恶意样本及木马的分析。基础性文章，希望您喜欢！
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最近做查询时，写的一条查询语句用了两个IN，导致tuexdo服务积压了不少，用户没骂就不错了。最后经过技术经理的点拨，sql语句性能提升了大约10倍，主要用了表连接、建索引、exists。这才感叹SQL性能优化的重要性啊，网上搜了半天，找到一篇令我非常满意的日志，忍不住分享之：
1、Pandas是python的一个数据分析包，为解决数据分析任务而创建的； 2、Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具； 3、pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法；它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一；
在本章的每一节中，我们将使用第一章中的婴儿名称数据集。我们将提出一个问题，将问题分解为大体步骤，然后使用pandas DataFrame将每个步骤转换为 Python 代码。 我们从导入pandas开始：
如果你平常做数据分析用 Excel，想要用 Python 做还不太会？那这篇系统的文章一定能帮到你！建议先收藏后食用
有些错误就像明亮的钻石，很容易被察觉。即使你忽略它们，编译器（或解释器）也会通过报错提示我们。
我们将使用 drop（） 方法从任何 csv 文件中删除该行。在本教程中，我们将说明三个示例，使用相同的方法从 csv 文件中删除行。在本教程结束时，您将熟悉该概念，并能够从任何 csv 文件中删除该行。
思考：OD重新打开断点为什么还保留着？ 在OllyDbg中，它会把所有与程序后模块相关的信息保存在单独的文件中，以便在模块重新加载时继续使用。这些信息包括标签、注释、断点、监视、分析数据、条件等。
题目介绍：loan 表存储着贷款信息，包括贷款 ID，贷款总额、按月分期数、年利率。数据如下：
本次分享一个交通行业实战项目，这个项目是对出租车GPS数据进行分析，具体内容包括了数据理解、业务场景、数据处理、可视化等。
SQL优化技巧 1.选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): oracle的解析器按照从右到左的顺序处理 from 子句中的表名，from子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在 from 子句中包含多个表的情况下, 你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有 3 个以上的表连接查询, 那就需 要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. 2.where子句中的连接顺序:
选择单列。可以直接用列名选择，也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择行、列。
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series 和 dataframe 这是pandas 中最为基本的两个概念，series 类似于一维数组，可以近似当成普通的数组进行操作，对于series 默认会有行索引为它索引，但特殊的同时与普通的一维数组不同 列表只能有从0开始的整数索引，而series则可以自定义标签索引，这一点来看，跟字典又比较相似，因此series又可以拥有类似字典的操作方式，series 的标签索引可以随时更新修改替换。series 提供有很多方便的方法，用于判断值为空的 isnull, notnull，sort_index(), sort_values() 用于排序的方法等。
（1） 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)： ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. （2） WHERE子句中的连接顺序．： ORACLE采用自下而上
Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻，而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式，包括范围读取和条件查询等。
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
数据在磁盘上是以块的形式存储的。为确保对磁盘操作的原子性，访问数据的时候会一并访问所有数据块。磁盘上的这些数据块与链表类似，即它们都包含一个数据段和一个指针，指针指向下一个节点（数据块）的内存地址，而且它们都不需要连续存储（即逻辑上相邻的数据块在物理上可以相隔很远）。
attr = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
本文中记录Pandas操作技巧，包含： 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理：Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas as pd # axis参数：0代表行，1代表列 导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename) # 从Excel文件导入数据
想入门 Pandas，那么首先需要了解Pandas中的数据结构。因为Pandas中数据操作依赖于数据结构对象。Pandas中最常用的数据结构是 Series 和 DataFrame。这里可以将 Series和 DataFrame分别看作一维数组和二维数组。
这里可以单独查看其中的内容 data['nick']，计算其中的大小则使用 data['nick'].value_counts()。
ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的 情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有 3 个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表 (intersection table)作为基础表,交叉表是指那个被其他表所引用的表。
用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够，Pandas是必须要掌握的一个重点，numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够，很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等，比如：我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。
表的列索引 列索引是最常见的索引形式，一般通过 [] 来实现。通过 [列名] 可以从 DataFrame 中取出相应的列，返回值为 Series ，例如从表中取出姓名一列：
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！ （1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效) ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那
Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
还有很多，懒得发了，通过讨论，问题基本上都已经解决了，本来懒得写了，觉得太花时间了，想了想决定还是写吧，别问为啥，问就是热爱编程，乐于助人。
大家好，我是皮皮。其实这个pandas教程，卷的很严重了，才哥，小P等人写了很多的文章，这篇文章是粉丝【古月星辰】投稿，自己学习过程中整理的一些基础资料，整理成文，这里发出来给大家一起学习。
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可，而是要写出高质量的SQL语句，提高系统的可用性。
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！
Mysql是一种关系型数据库，可以很好地支持大数据量的存储，但是一般来说，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度舍得尽可能小。
有时候，我们需要执行数据分箱操作，pandas的between方法可以帮助我们实现这个目的。数据分箱（Databinning）是指我们将数据放入离散区间或段/箱的过程。
情况：重复索引与非重复索引的取值返回类型是不一样的。 dfa = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4),index=list('aacdeb'),columns=lis
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