引言 在数据分析中，数据聚合是一项非常重要的操作。Pandas库提供了强大的groupby和agg功能，使得我们能够轻松地对数据进行分组和聚合计算。...通过agg，我们可以一次性对多个列应用不同的聚合函数，极大地提高了数据处理的灵活性和效率。...常见报错及解决方案 KeyError: 如果指定的分组键不存在于DataFrame中，会抛出此异常。检查拼写是否正确，并确认列确实存在于DataFrame中。...基本用法 多列聚合是指同时对多个列进行分组和聚合计算。...("\n对同一列应用多个聚合函数：") print(multi_func_agg_result) 总结 通过对Pandas groupby和agg的学习，我们可以更好地理解和运用这一强大工具来满足各种数据分析需求
所以，本文将重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。 如果你对这个概念不熟悉，维基百科上对它做了详细的解释。...你可以在本文的最后找到它，我希望它能够对你有所帮助。如果它帮到了你，请告诉我。...如果想移除它们，我们可以使用“fill_value”将其设置为0。...，并将它们应用到“values”中的每个元素上。...高级透视表过滤 一旦你生成了需要的数据，那么数据将存在于数据帧中。所以，你可以使用自定义的标准数据帧函数来对其进行过滤。
和DML操作在pandas中都可以实现 类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表，这在pandas中也可轻松实现 自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas...4 合并与拼接 pandas中又一个重量级数据处理功能是对多个dataframe进行合并与拼接，对应SQL中两个非常重要的操作：union和join。...sort_index、sort_values，既适用于series也适用于dataframe，sort_index是对标签列执行排序，如果是dataframe可通过axis参数设置是对行标签还是列标签执行排序...2 分组聚合 pandas的另一个强大的数据分析功能是分组聚合以及数据透视表，前者堪比SQL中的groupby，后者媲美Excel中的数据透视表。...pandas官网关于groupby过程的解释 级联其他聚合函数的方式一般有两种：单一的聚合需求用groupby+聚合函数即可，复杂的大量聚合则可借用agg函数，agg函数接受多种参数形式作为聚合函数，功能更为强大
Python 中类似 tidyverse 的数据处理工具在 Python 中，有许多类似于 R 的 tidyverse 的数据处理工具包，尽管它们没有完全整合在一个生态系统中，但它们可以组合使用，达到类似...以下是 Python 中的一些主要库及其功能，和 tidyverse 的模块相对应：1.pandas对应 tidyverse 的核心功能：dplyr（数据操作）tidyr（数据整理）功能特点：数据操作和清洗的核心库...支持过滤、分组、聚合、整合数据等操作。API 设计与 R 中的 data.frame 类似，非常适合表格数据的操作。...示例代码：import pandas as pd# 数据框data = pd.DataFrame({'name': ['A', 'B', 'C'], 'value': [10, 20, 30]})# 筛选和分组聚合...：dask、pyspark.pandas管道操作：dfply如果你对特定的功能有需求，可以进一步选择和组合这些工具！
图是一种非欧几里得数据类型，这意味着它们存在于三维空间，不像其他数据类型，比如图像、文本和音频。 图可以具有某些属性，这些属性限制了可以对其执行的可能操作和分析。这些属性可以被定义。...显然，如果图是有向的，那么只需按照边的方向前进。有几种不同类型的遍历，所以要注意措辞。...任何对GNNs重要的其他概念将会随着它们的出现而进行解释，但与此同时，还有一个关于图的最后一个主题我们需要涵盖。我们必须学会如何在计算中表达图。...然后，这些度数被放在矩阵的对角线上（邻接矩阵的对称线）。...推荐阅读： pandas实战：出租车GPS数据分析 pandas实战：电商平台用户分析 pandas 文本处理大全 pandas分类数据处理大全 pandas 缺失数据处理大全 pandas
，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁，本文就将针对pandas中的map()、apply()、applymap()、...中tqdm模块的用法中，我对基于tqdm为程序添加进度条做了介绍，而tqdm对pandas也是有着很好的支持，我们可以使用progress_apply()代替apply()，并在运行progress_apply...3.2 利用agg()进行更灵活的聚合 agg即aggregate，聚合，在pandas中可以利用agg()对Series、DataFrame以及groupby()后的结果进行聚合，其传入的参数为字典...，键为变量名，值为对应的聚合函数字符串，譬如{'v1':['sum','mean'], 'v2':['median','max','min]}就代表对数据框中的v1列进行求和、均值操作，对v2列进行中位数...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字
引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计，并讲解了将数据聚合到子集的两种方法...本节首先介绍pandas的工作原理，然后介绍将数据聚合到子集的两种方法：groupby方法和pivot_table函数。...默认情况下，它们返回沿轴axis=0的系列，这意味着可以获得列的统计信息： 如果需要每行的统计信息，使用axis参数： 默认情况下，缺失值不包括在描述性统计信息（如sum或mean）中，这与Excel...为此，首先按洲对行进行分组，然后应用mean方法，该方法将计算每组的均值，自动排除所有非数字列： 如果包含多个列，则生成的数据框架将具有层次索引，即我们前面遇到的多重索引： 可以使用pandas提供的大多数描述性统计信息...它们引入了第二个维度，可以从不同的角度查看数据。pandas还有一个数据透视表功能，将在下面介绍。
提供了很多方便简洁的方法，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。...本文就将针对pandas中的map()、apply()、applymap()、groupby()、agg()等方法展开详细介绍，并结合实际例子帮助大家更好地理解它们的使用技巧。...tqdm:用于添加代码进度条的第三方库 tqdm对pandas也是有着很好的支持。...3.2 利用agg()进行更灵活的聚合 agg即aggregate，聚合，在pandas中可以利用agg()对Series、DataFrame以及groupby()后的结果进行聚合。...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字
本文就将针对pandas中的map()、apply()、applymap()、groupby()、agg()等方法展开详细介绍，并结合实际例子帮助大家更好地理解它们的使用技巧。...tqdm:用于添加代码进度条的第三方库 tqdm对pandas也是有着很好的支持。...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...agg即aggregate，聚合，在pandas中可以利用agg()对Series、DataFrame以及groupby()后的结果进行聚合。...False) 可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg
比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？...他们不像Pandas那么普遍 文档，教程和社区支持较小 我们将逐一回顾几种选择，并比较它们的语法，计算方法和性能。...加载被推迟，直到我在聚合过程中实现结果为止。这意味着Dask仅准备加载和合并，但具体加载的操作是与聚合一起执行的。 Dask对排序几乎没有支持。...除了collect以外，还有更多选项，您可以在spark文档中了解它们。 PySpark语法 Spark正在使用弹性分布式数据集（RDD）进行计算，并且操作它们的语法与Pandas非常相似。...让我们来比较一下pandas和julia中数据加载、合并、聚合和排序的效果。 ? Julia性能 要衡量Julia的速度并不是那么简单。
在Pandas库中，Series和DataFrame是两种主要的数据结构，它们各自适用于不同的数据操作任务。我们可以对这两种数据结构的性能进行比较。...从性能角度来看： 如果需要处理单列数据并且该数据类型统一，使用Series会更加高效，因为它减少了不必要的内存开销并优化了单列操作。...如果任务集中在单一列的高效操作上，Series会是更好的选择。 如何在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理？...Pandas的groupby方法可以高效地完成这一任务。 在Pandas中，如何使用聚合函数进行复杂数据分析？ 在Pandas中，使用聚合函数进行复杂数据分析是一种常见且有效的方法。...例如，对整个DataFrame进行多列的汇总： agg_result = df.agg (['mean', 'sum']) print(agg_result) 这种方式非常适合需要同时对多个列进行多种聚合操作的场景
主要写一些平时看到的比较常用的一些pd的函数的应用，通过应用场景来辅助更好地理解pandas。...合并高度对称的列 在实际运用过程中，我们可能会拿到形如以下形式的数据: 这样的数据集存在几个列的内容完全一致，因此我们希望实现的一个功能就是将这几个列的值合成一个列，得到形如下图的数据形式:...import pandas as pd df = pd.DataFrame({ '爱好1': {'小明': '睡觉', '小红': '弹琴'}, '地点1': {'小明': '床上', '..., '爱好2'], '地点': ['地点1', '地点2'] }) 第二种方法相对来说比较繁琐一些，但是也帮助我们更好地去理解pd的聚合函数
后来出现了Polars，提供了类似Pandas的结构和功能，Polars对CPU的利用更彻底，可以进行并行处理，而且支持惰性计算，性能可达Pandas速度的10倍之多，这样就大大加快了数据处理的速度。...如果你想对现成的Pandas或者Polars项目进行GPU加速，也不用更改任何的代码，cuDF能无缝集成，一键实现，这真的非常方便。 如何使用RAPIDS cuDF实现 GPU 加速的数据科学?...2、如果没有英伟达GPU，可以使用云服务，比如colab、heywhale等，它们会提供免费的英伟达GPU。 3、会使用Python及Pandas，这个不会可以学。...安装cuDF也很简单，首先在colab中更改运行类型为GPU（默认CPU）。 然后在notebook cell中执行以下代码看看GPU是否启动。 !nvidia-smi 出现以下界面代表启动成功。...下面通过cuDF和Pandas的对比，来看看它们分别在数据input、groupby、join、apply等常规数据操作上的速度差异。 测试的数据集大概1GB，几百万行。
经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。...在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。 pivot_table使用方法： ?...注意，在所有参数中，values、index、columns最为关键，它们分别对应excel透视表中的值、行、列： ?...参数aggfunc对应excel透视表中的值汇总方式，但比excel的聚合方式更丰富： ? 如何使用pivot_table? 下面拿数据练一练，示例数据表如下： ?...总结 本文介绍了pandas pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel类似，但pandas的聚合方式更加灵活和多元，处理大数据也更快速，大家有兴趣可探索更高级的用法。
经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。...在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...：汇总行列的名称，默认为All observed：是否显示观测值 注意，在所有参数中，values、index、columns最为关键，它们分别对应excel透视表中的值、行、列： 参数aggfunc...对应excel透视表中的值汇总方式，但比excel的聚合方式更丰富： 如何使用pivot_table?...pivot_table函数的使用，其透视表功能基本和excel类似，但pandas的聚合方式更加灵活和多元，处理大数据也更快速，大家有兴趣可探索更高级的用法。
01 全局分析阶段 我将需求分为价值需求和业务需求，它们构成了需求分析的5W模型，即： Who：利益相关者 Why：系统愿景 Where：系统范围 When：业务流程 What：业务场景和业务服务 1...动词建模：识别业务服务规约中基本流程中的动词。需要确定领域行为，判断该领域行为是否产生过程数据(凭证)，将该过程数据表达的领域概念放入领域分析模型。...聚合作为领域建模阶段基本的设计单元，同样具有自治的特征： 不变量：对聚合内各个领域概念之间关系的一种约束 完整性：约束概念关系的一种特殊不变量 一致性：约束数据关系的一种特殊不变量 独立性：如果某个实体具有独立管理生命周期的需求...它的基础则是角色构造型，结合菱形对称架构，一个限界上下文的角色构造型包括：远程服务、本地服务（应用服务）、领域服务、聚合和端口。...过程为： 流程转任务：将业务服务规约中的基本流程转换为任务 向上归纳：将不可分割的相邻任务归纳为更高的组合任务 向下分解：判断目前未分解的任务是否是原子任务，如果不是，则继续分解；如果当前任务需要的领域知识是一个聚合拥有的
它们有一个羧基和一个氨基连接到同一个碳原子(α碳)(图3-2)。它们在侧链或R基团上彼此不同，其结构、大小和电荷各不相同，并影响氨基酸在水中的溶解度。除了这20种氨基酸之外，还有很多不太常见的氨基酸。...一些是蛋白质合成后被修饰的残基，另一些是存在于生物体中但不作为蛋白质成分的氨基酸，还有两种是仅在少数蛋白质中发现的特殊情况。...蛋白质中常见的氨基酸被赋予了三个字母的缩写和一个字母的符号，用来简略地表示蛋白质中聚合的氨基酸的组成和序列。...已经发展出特殊的命名法来指定不对称碳原子的四个取代基的绝对构型。单糖和氨基酸的绝对构型由D, L体系指定(图3-4)，该体系基于Emil Fischer在1891年提出的三碳糖甘油醛的绝对构型。...(Fischer知道甘油醛的不对称碳周围有哪些基团，但必须猜测它们的绝对构型;他猜对了，这一点后来被x射线衍射分析证实了。)
常见的对称加密算法有AES（高级加密标准）、DES（数据加密标准）等。非对称加密：使用一对密钥（公钥和私钥），其中公钥用于加密，私钥用于解密。常见的非对称加密算法有RSA、ECC等。...三、使用Pandas进行数据加密为了演示如何使用Pandas进行数据加密，我们将使用cryptography库中的Fernet模块，它是一种基于AES的对称加密方式，简单易用且安全性高。...安装依赖库首先，确保安装了pandas和cryptography库：pip install pandas cryptography示例代码：对Pandas DataFrame中的数据进行加密import...密钥管理不当问题描述：如果密钥丢失或被篡改，将无法正确解密数据，导致数据不可用。 解决方案：建议将密钥存储在安全的地方，如环境变量、配置文件或专用的密钥管理系统（如AWS KMS）。...此外，选择合适的加密算法也很重要，AES等对称加密算法通常比非对称加密算法更高效。五、总结通过结合Pandas和cryptography库，我们可以轻松实现数据的加密与解密，确保敏感信息的安全性。
在本节中，我们将探讨 Pandas 中的聚合，从类似于我们在 NumPy 数组中看到的简单操作，到基于groupby概念的更复杂的操作。...Pandas 中的简单聚合 之前，我们研究了一些可用于 NumPy 数组的数据聚合（“聚合：最小，最大和之间的任何东西”）。...我们将在“聚合，过滤，转换，应用”中，更全面地讨论这些内容，但在此之前，我们将介绍一些其他功能，它们可以与基本的GroupBy操作配合使用。...请注意，它们被应用于每个单独的分组，然后在```GroupBy中组合并返回结果。...在这里，我建议深入研究这几行代码，并评估各个步骤，来确保你准确了解它们对结果的作用。 这当然是一个有点复杂的例子，但理解这些部分将为你提供，探索自己的数据的类似方法。
题目37：集合的symmetric_difference()方法返回两个集合的对称差集，即只存在于一个集合中的元素。...遍历列表，对于每个元素，如果它不在字典中，则添加到字典中并设置计数为1；如果已存在，则增加其计数。 再次遍历字典，找出计数为1的元素，并将它们添加到结果列表中。...实战题7：找出两个集合的对称差集 题目：给定两个集合set1 = {1, 2, 3, 4}和set2 = {3, 4, 5, 6}，找出它们的对称差集（即只存在于一个集合中的元素），并返回结果集合。...解题思路： 使用集合的对称差集操作symmetric_difference()来找出只存在于一个集合中的元素。...题目8： 答案：{1, 2, 4, 5} 解析：集合A和集合B的对称差集是指只存在于一个集合中而不存在于另一个集合中的元素组成的集合。
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