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pandas实战：出租车GPS数据分析

2）类型转换 前面我们发现time变量是object类型，不利于我们做日期的操作，因此我们要转换为时间戳类型。...最后我们再通过loc筛选从原始数据df中筛选掉这些需要去除的行索引，最终达到去重的目的。...需求9：以上存在异常状态的数据全部筛选出来 筛选逻辑如前面所说，以下是对应的5个筛选条件。 #剔除异常数据 cond_1 = (df['status'] !...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。...捕捉每个订单上下车的时间和地点，并筛选出来 判断条件是：如果此时点的status载客状态与上一状态差为1，即由0变为1，说明是上车。反之，如果由1变为0则差值为-1，即为下车。

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esproc vs python 5

根据起始时间和日期间隔算出不规则月份的开始日期，并将起始时间插入第1位。 A6: A.pseg(x)，返回x在A中的哪一段，缺省序列成员组成左闭右开的区间，A必须为有序序列。 ...筛选出指定时间段的数据 pd.date_range(start,end,freq)从开始时间到结束时间以freq的间隔生成时间序列，这里是按月生成。...如果date_list中的日期数量大于1了，生成一个数组（判断数据中每个日期是否在该段时间段内，在为True，否则为False）。...筛选出在该时间段内数据中的销售额AMOUNT字段，求其和，并将其和日期放入初始化的date_amount列表中。 pd.DataFrame()生成结果 结果： esproc ? python ? ?...A.run(x)，针对序列/排列A中每个成员计算表达式x。T.record(A,k) 从T中指定位置k的记录开始，用A的成员依次修改T序表中记录的每个字段值，k省略时从最后一条开始增加记录。

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    Python二手车价格预测（一）—— 数据处理

    每个人处理数据的思维和方式都不一样，因此本文只是依据我的一些学习经验进行数据处理，给大家当个baseline~ 【Step 1：导包】 import pandas as pd import numpy...# 筛选出可以转化为数值型数据的列 numerical_col = ['售价', '新车售价', '行驶里程', '过户记录', '载客/人', '排量(L)', '...(Ps)', '最大功率(kW)', '最大扭矩(N·m)' ] many_fill_col = ['车门数', '气缸数(个)', '每缸气门数(个)'] # 多数都为...(L)', '最大功率转速(rpm)', '最大扭矩转速(rpm)'] 中的异常值 # 异常值处理函数 def pickNum(df, c): if '-' in df[c]:...】 数据中包含许多日期数据，我将它们转换成天数差，即用数据获取的时间减去对应的时间。

    1.6K30

    esproc vs python 4

    pd.concat([df1,df2])将旧表和新表纵向连接，df.drop_duplicates(keep=False)，删除所有重复的行，得到两张表所有不一样的记录，从中选出['userName',...我们的目的是用这份数据分别计算出指定时间内各种货物的库存状态，即STOCKID,货物编号,DATE日期(连续的),OPEN开库时数量,ENTER当天入库数量,TOTAL最当天最大数量,ISSUE当天出库数量...通过关联字段x 和 y 将P 的记录按照A 对齐。对着排列P计算y的值，计算结果和A中的x的值相等则表示两者对齐。这里是当前产品的出入库记录与B5中的时间序列对齐。...我们的目的是根据duty表计算出每个值班的起止时间。...循环各个项目的字段 B4:按照循环的这个字段进行分组 B5:新建一个表，该字段名作为subject字段的值，该字段分组中的值作为mark字段，分组中的成员数作为count字段 B6:将每个项目的结果汇总到

    1.9K10

    【Elasticsearch专栏 14】深入探索：Elasticsearch使用Logstash的日期过滤器删除旧数据

    01 Logstash日期过滤器的工作原理 Logstash的日期过滤器主要用于解析和转换事件中的日期字段。它可以识别各种日期格式，并将这些日期字段转换为统一的格式，以便进行后续的比较和过滤操作。...当处理时间序列数据时，日期过滤器尤其有用。通过配置日期过滤器，可以指定日期字段的名称和格式，然后使用这个字段来比较事件的时间戳与当前时间。...这样就可以筛选出那些时间戳早于某个阈值的事件，从而识别出旧数据。...query参数定义了筛选条件，这里使用了range查询来筛选出时间戳字段timestamp早于当前时间减去30天的文档。...在filter部分，使用date过滤器来解析timestamp字段，并将其转换为统一的日期格式。然后，移除了Logstash自带的@timestamp字段，因为已经有自己的时间戳字段。

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    Pandas三百题

    -筛选行|判断（大于） 提取金牌数大于30的行 df[df['金牌数']>30] 31-筛选行|判断（等于） 提取金牌数等于10的行 df[df['金牌数']==10] 32-筛选行|判断（不等于） 提取金牌数不等于...'].isin(['中国','美国','英国','日本','巴西']))&(df['金牌数']<30) 36 -筛选行｜条件（包含指定值） 提取 国家奥委会 列中，所有包含国的行 df[df['国家奥委会...8-1pandas中的时间操作 1-时间生成|当前时间 使用pandas获取当前时间 pd.Timestamp('now') Timestamp('2021-12-15 11:32:16.625393...日期']) df2['时间'] = pd.to_datetime(df2['时间']) 13 - 日期筛选｜区间 筛选出 df2 时间在 2021-08-03 09:35:00 与 2021-08-04...15:00:00 之间的数据 df2[(df2['时间']> '2021-08-03 09:35:00') & (df2['时间']< '2021-08-04 15:00:00' )] 14 - 日期筛选

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    pandas时间序列常用方法简介

    pd.Timestamp()，时间戳对象，从其首字母大写的命名方式可以看出这是pandas中的一个类，实际上相当于Python标准库中的datetime的定位，在创建时间对象时可接受日期字符串、时间戳数值或分别指定年月日时分秒等参数三类...3.分别访问索引序列中的时间和B列中的日期，并输出字符串格式 ? 03 筛选 处理时间序列的另一个常用需求是筛选指定范围的数据，例如选取特定时段、特定日期等。...以这一数据作为示例，其中索引时间序列，需求是筛选出上午7点-9点间的记录，则3种实现方式分别示例如下： 1.通过索引模糊匹配，由于是要查询7点-9点间的记录，这等价于通过行索引查询以07到08开头之间的数据...需注意的是该方法主要用于数据列的时间筛选，其最大优势在于可指定时间属性比较，例如可以指定time字段根据时间筛选而不考虑日期范围，也可以指定日期范围而不考虑时间取值，这在有些场景下是非常实用的。 ?...，无论是上采样还是下采样，其采样结果范围是输入记录中的最小值和最大值覆盖的范围，所以当输入序列中为两段不连续的时间序列记录时，可能会出现中间大量不需要的结果（笔者亲历天坑），同时在上图中也可发现从4小时上采样为

    5.8K10

    Linux下解压缩命令rar如何用

    c test.rar （会出现Reading comment from stdin字样，然后输入一行或多行注释，以ctrl+d结束） cf 添加文件注释，类似上面的c，不过这个是对压缩文档中每个文件进行注释...例:rar a -df test.rar file1.txt file2.txt dir1 将file1.txt,file2.txt,dir1压缩到test.rar中之后，删除源文件 ed 不添加空目录...test.rar *.txt *.bmp 将当前目录下的txt文件和bmp文件打包压缩到test.rar中，使用最大压缩比（最慢） ms[ext;ext] 特定文件采用非压缩方式 例:rar a -m5...ri [:] 设置优先级(0-默认,1-最小..15-最大)和以毫秒为单位的休眠时间 rr[N] 添加数据恢复记录 rv[N] 创建恢复卷 s[,v[-],e] 创建固实压缩文件 s- 禁用固实压缩文件...sfx[名称] 创建自解压压缩文件 t 压缩后测试文件 ta 添加日期后修改的文件,日期格式YYYYMMDDHHMMSS tb 添加日期前修改的文件,日期格式YYYYMMDDHHMMSS tk 保留原始压缩文件时间

    2.6K20

    【硬核干货】数据分析哪家强？选Pandas还是选SQL

    5个数据集，主要是涉及到了甜品、甜品的种类以及加工和仓储的数据，而例如甜品的数据集当中主要包括的有甜品的重量、糖分的含量、生产的日期和过期的时间、成本等数据，以及 df_manufacturers =...= pd.read_sql("SELECT * FROM sweets_types;", connector) output 数据筛查 简单条件的筛选 接下来我们来做一些数据筛查，例如筛选出甜品当中重量等于...300的甜品名称，在Pandas模块中的代码是这个样子的 # 转换数据类型 df_sweets['weight'] = pd.to_numeric(df_sweets['weight']) # 输出结果...WHERE cost = '100'", connector) output Milty 针对文本型的数据，我们也可以进一步来筛选出我们想要的数据，代码如下 # Pandas df_sweets[df_sweets.name.str.startswith...(df_sweets_types, left_on='sweets_types_id', right_on='id') output 我们再进一步的筛选出巧克力口味的甜品，代码如下 df_sweets

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    提问 | 1、SPSS的文字类型处理问题 2、如何剔除不满三年的样本？

    解答： 这个确实就是字符型的 原因： Excel里的日期本来是数字（只是设置为时间格式的时候显示成日期）。 SPSS导入的时候会导入其数字值。 解决办法： 1、Excel新增一列，其格式为文本。...2、将Excel中日期列复制到新建的文本文档中。（将其格式去掉） 3、复制文本文档中的数值，将其粘贴到Excel刚刚新增格式为文本的那一列中。 4、删除掉原来格式为日期的那一列。...1.比如你现在的数据在sheet1中，把A列证券代码复制到sheet2中A列。点击【数据】、【删除重复项】，得到不重复的股票代码。 2.计算sheet2中的每个股票代码在sheet1中出现多少次。...然后复制筛选出的sheet2的A列到sheet3，并在sheet3的B列增加辅助列全写1. 4.挑选出那些大于等于3次的。...注意调整数值50. 5.现在sheet1的G列有的是1有的是错误值，用【数据】【筛选】，把错误值全筛掉就行了。 OVER！

    2K100

    【狂热算法篇】解锁筛法密码：埃氏筛与线性筛（欧拉筛）的深度剖析

    所以下面的两种方法为什么可以做到筛选出指定范围内的质数呢？...剧透一下：我们不断去向st数组标记合数，而某个合数它一定是由一个质数与另一个数的乘积；那么此时当快遍历到这个合数的时候，它子质因子已经放入primer数组，它的另一个子数也已经和primer数组中的质数完成了筛选...1.1定义： 埃氏筛（埃拉托斯特尼筛法）是一种古老且简单高效的用于筛选出一定范围内所有素数的算法。它是由古希腊数学家埃拉托斯特尼（Eratosthenes）提出的。...它在埃氏筛法的基础上进行了优化，能够以线性时间复杂度（即O(n)）来求出一定范围内的所有素数。 2.2基本原理： 线性筛的核心思想是每个合数只被它的最小质因数筛掉一次。...②线性筛通过巧妙的设计，保证每个合数只被标记一次，是由它的最小质因数来标记，从而实现了线性时间复杂度的筛选。

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    如何分析交易记录？

    image.png 要求： 1.请在 type1的用户类型中，找出总交易金额最大的用户。 2.筛选每个用户的第2笔交易记录。 3.如下表：如何实现表3的数据格式？...的用户，按照总金额降序排序（order by decs)，找出的第一行(limit 1)记录即为交易金额最大的用户。....交易日期 asc) as 交易笔数 4 from 用户交易记录表; 查询结果： image.png 2）用where 筛选出每个用户的第2条记录，就是每个用户的第2笔交易记录 1 select *...order by 用户交易记录表.交易日期 asc ) as 交易笔数 6 from 用户交易记录表) as a 7 where 交易笔数=2； 查询结果： image.png 3.如下表：如何实现表...image.png 题目要求将同一用户、不用的交易时间和交易类型多行合并为一行，用group_concat函数可解决。

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    用Python验证指数基金定投策略

    Step4 在新建的Notebook中写入代码 获取指数数据函数 导入所需要用到的库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 定义获取指数数据的函数...沪深300指数历史走势图 找出收盘价极大值点的函数： # 筛选出指数价格的极大值点 def find_max(stock_data, start_date, end_date): """...:param stock_data: 需要筛选出极大值点的指数数据 :param start_date: 筛选范围的开始日期 :param end_date: 筛选范围的结束日期...# 筛选出沪深300指数2007-2009年的极大值点对应当天的数据 find_max(df300, '2007/1/1', '2009/1/1') ?...周定投大概率比月定投能获得更好的收益，但两者区别不大，特别是当投资时间拉长时，两者的差距会越来越小。 后续如果能够获得指数的基本面数据，比如PE，那么将能进行更为深入的分析。

    2.4K60

    利用Pandas数据过滤减少运算时间

    每个时间戳值都有大约62000行Span和Elevation数据，如下所示（以时间戳=17210为例）： Timestamp Span Elevation94614 17210...我创建了一个名为mesh的numpy数组，它保存了我最终想要得到的等间隔Span数据。最后，我决定对数据帧进行迭代，以获取给定的时间戳(代码中为17300)，来测试它的运行速度。...对于给定的参数，我必须进行9101次迭代，这导致此循环需要大约1.5小时的计算时间。而且，这只是对于单个时间戳值，我还有600个时间戳值（全部需要900个小时才能完成吗？）。...=len(mesh))方法二：将数据转换为dataframe，并添加一个偏移的条目，使dataframe中的每个条目都代表新的均匀Span的一个步骤。...这些技巧可以帮助大家根据特定条件快速地筛选出需要的数据，从而减少运算时间。根据大家的具体需求和数据集的特点，选择适合的方法来进行数据过滤。

    11410

    Pandas针对某列的百分数取最大值无效？（下篇）

    [df.点击 == df['点击'].max()]，最大值 明明有15%的却显示不出来，只显示出来10%以下的，是什么原因啊？...上一篇文章中【瑜亮老师】先取最大值所在的行，然后在转换格式展示数据。这个思路顺利地解决了粉丝的问题，这一篇文章我们一起来看看另外的一个解决思路。那如果这excel中已经有百分数了，怎么取最大数？...二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一个提示如下：一般来说在Excel可以设置格式为百分数，而不是添加字符串%符号，如果是后者，把字符串型的百分数转换成小数，再取最大值 这里【瑜亮老师】给了一个代码如下...顺利地解决了粉丝的问题。 粉丝提问：文本格式为什么7.81%这个值可以筛选出来呢？ 答：文本比大小是按照从左向右挨个位置比较的，"7%">"23%"，因为7比2大，后面的3根本不参与比较。...excel里面可以选择数值展示的样式，比如百分比、小数点后0位或几位、数字前面是否有￥$€等等。负数是否展示-号，负数的颜色等等等，日期还有长短类型，是否展示时间，星期等。

    17610

    大日志，看我如何对付你

    这时就需要我们来查找测试时的日志，从中筛选出有用的信息。 筛查日志这件事，根据情况不同，采用的方法也会有所不同。...可以看到，从日志中成功筛选出了04:01:41 GMT时刻后面10行的日志内容，比more/less命令搜索速度快了不少，而且内容更加简洁，只包含这部分的内容信息。...，同时不影响日志文件的记录： tail -f example.log 此外，该命令结合grep使用，更可以获得实时筛选日志信息的功能，将简化版、筛取版的日志记录或输出。...应用举例： 查看日志文件前1000行中，测试的时间记录 使用如下命令： head -1000 2019-08-05_1.csv | grep date 结果显示： ?...可以看到，这样准确从日志中筛选出了时间记录。

    1.8K40

    手把手教你用 pandas 分析可视化东京奥运会数据！

    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...就调整的差不多了（由于源数据问题，部分获奖时间与真实时间有一定误差），下面开始进行分析 数据分组 下面对 df2 进行一些统计分析，计算每个国家的奖牌总数（也就是出现次数），并查看奖牌数前5名，结果可以用...数据筛选 下面筛选出全部乒乓球的获奖信息，这里的筛选有多种写法，你能写出几种？ 数据透视 现在查看各国在各项目上的奖牌详情，下面是通过透视得到的答案，但你会使用使用数据分组功能吗？...，注意是查询而不是筛选，所以使用上上一题的方法将会报错 result.query("国家 == ['中国']") 个性化查看 如何将上一题的结果进一步突出展示，可以使用 pandas 中的 style

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