文章背景： 透视列（Pivot）和逆透视列（Unpivot）是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法，在Power BI中也提供了同样的功能。...逆透视列/逆透视其他列选项和仅逆透视选中列选项的区别在于，当有新的列添加到表单中时，逆透视列和逆透视其他列选项拥有自动将新列进行逆透视操作的能力，而仅逆透视选中列选项则不会对新列进行处理。...两类操作之所以有这样的区别，在于逆透视列和逆透视其他列使用的是Table.UnpivotOtherColumns函数，该函数明确定义的是不需要进行逆透视的列，不在定义范围内的其他列默认都要进行逆透视操作...因此，当数据源中出现新列时，也不会被进行逆透视操作。 2 透视列 透视列操作是将列下所有的N个非重复数据转换成N个新列，然后对原始数据进行汇总合并来计算新列中的每一行值。...Power BI会提示季度列中的内容会被用来创建新列，值列所选择的销售额则会根据季度列中的内容进行聚合求和操作来生成相应的列值。
本篇博文主要是对之前的几篇关于pandas使用技巧的小结，内容包含： 创建S型或者DF型数据，以及如何查看数据 选择特定的数据 缺失值处理 apply使用 合并和连接 分组groupby机制 重塑reshaping...透视表使用 ---- 创建数据 S型数据 import numpy as np import pandas as pd pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 89]) #...reset_index() 在分组时，使用as_index=False 重塑reshaping stack：将数据的列旋转成行，AB由列属性变成行索引 unstack:将数据的行旋转成列，AB...由行索引变成列属性 透视表 data: a DataFrame object，要应用透视表的数据框 values: a column or a list of columns to aggregate...values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性
纳德拉上台后的三年，着力扭转微软固有的骄傲心态，从Windows、IOS、安卓之间常年的厮杀中抽身而出，转向合作：让微软能跨平台、跨设备提供软件产品和云服务。...加上苹果和Facebook，五大技术巨头又在AI的战场上碰面了。 能否改头换面成为一家“酷”公司？微软的下一个十年，全立足于一场对AI的豪赌。...而Hololens目前也只针对企业用户和开发者出售，并未出台消费级版本。...微软大中华区开发体验和平台合作事业部总经理司瑞凯说，微软将人工智能技术融入Windows和物联网传感器等不同设备中，并通过云端的计算力，用机器学习去发现它们之间的内在关联和规律。...最受关注的混合现实硬件Hololens推出后，迄今为止也只面向B端开发者和商业用户售卖。 再譬如，中国市场，所有与AI相关的公司都在绞尽脑汁地攫取数据。
先把 df1 和 df2 行标签补齐 再把 df1 和 df2 横向连起来 pd.concat( [df1, df2], axis=1 ) 5 数据表的重塑和透视 重塑 (reshape) 和透视 (...pivot) 两个操作只改变数据表的布局 (layout)： 重塑用 stack 和 unstack 函数 (互为逆转操作) 透视用 pivot 和 melt 函数 (互为逆转操作) 5.1 重塑 在...而重塑就是通过改变数据表里面的「行索引」和「列索引」来改变展示形式。...5.2 透视 数据源表通常只包含行和列，那么经常有重复值出现在各列下，因而导致源表不能传递有价值的信息。这时可用「透视」方法调整源表的布局用作更清晰的展示。...从长到宽 (pivot) 当我们做数据分析时，只关注不同股票在不同日期下的 Adj Close，那么可用 pivot 函数可将原始 data「透视」成一个新的 DataFrame，起名 close_price
数据透视表是将数据进行分类汇总，统计分析的强大工具。...通过设置新的行标签index和列标签columns，指定需要被统计分析的数值values,指定采用的统计聚合函数aggfunc等，利用数据透视表可以对原始数据表进行多种视角的分析和不同方式的重塑,因而称之为透视表...在Python的Pandas中,可以用groupby方法或pivot_table函数完成分类汇总，实现数据透视表的功能。groupby是先分组，然后选择聚合函数，生成透视表。...一，Excel中的数据透视表 Excel中的数据透视表可以设置行（index），列(columns)，值（values），并通过值字段设置选择聚合函数。图形界面操作相对简单，但不够灵活和强大。 ?...二，pivot_table数据透视表 相比较Excel中的数据透视表，使用pandas的pivot_table函数来实现数据透视表，将十分灵活和强大。 构造dataframe数据 ?
pivot_table 是用于数据透视的重要函数之一。...它根据一个或多个列的值对数据进行重新排列和汇总，以便更好地理解数据的结构和关系。...这个函数通常用于数据重塑（data reshaping）操作，以便更容易进行数据分析和可视化。...id_vars：需要保留的列，它们将成为长格式中的标识变量（identifier variable），不被"融化"。 value_vars：需要"融化"的列，它们将被整合成一列，并用新的列名表示。...var_name：用于存储"融化"后的列名的新列的名称。 value_name：用于存储"融化"后的值的新列的名称。
本文将介绍Pandas的一些高级知识点，包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。...例如，根据某一列的值来计算另一列的均值或总和。Pandas提供了多种聚合和分组的函数，如下所示。...函数可以对分组后的数据进行自定义的聚合操作，例如： def custom_agg(x): return x['B'].sum() - x['C'].mean() df.groupby('A').apply(custom_agg) 重塑和透视...重塑和透视是将数据从一种形式转换为另一种形式的重要操作，Pandas提供了多种函数来实现这些操作。...3.1 stack()和unstack() stack()函数将列转换为行，unstack()函数将行转换为列。
在Oracle 12.2版本中，增加了大量的分区新特性，这其中包括： 自动的列表分区创建 在线的普通表转换分区表 支持只读分区和读写分区混合 以下介绍的三个特性同样是12.2新增的： 多列列表分区、外部表分区...，最多支持16个列值定义，这极大的丰富了列表分区的适用场景。...为了简化维护操作，12.2 增加了维护过滤特性 - Filtered Partition on Maintenance Operations，也就是说，在执行分区的Move、Split和Merge等操作时...DIRECTORY load_d2 LOCATION ('washington.txt'), PARTITION p3 VALUES LESS THAN (3000)) ; 了解了Oracle这些新的变化...，将有助于我们深入和灵活的去使用Oracle数据库。
最简单的melt 最简单的melt()不需要任何参数，它将所有列变成行（显示为列变量）并在新列值中列出所有关联值。...有两个问题： 确认、死亡和恢复保存在不同的 CSV 文件中。将它们绘制在一张图中并不简单。 日期显示为列名，它们很难执行逐日计算，例如计算每日新病例、新死亡人数和新康复人数。...，它们都应该输出如下相同的结果： 请注意，列都是从第 4 列开始的日期，并获取确认的日期列表 df.columns [4:] 在合并之前，我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式...Recovered 列的完整表格： 总结 在本文中，我们介绍了 5 个用例和 1 个实际示例，这些示例使用 Pandas 的melt() 方法将 DataFrame 从宽格式重塑为长格式。...它非常方便，是数据预处理和探索性数据分析过程中最受欢迎的方法之一。 重塑数据是数据科学中一项重要且必不可少的技能。我希望你喜欢这篇文章并学到一些新的有用的东西。
图表：学习如何根据数据创建图表，如柱状图、折线图、饼图等。 数据排序和筛选：掌握如何对数据进行排序和筛选，以查找和组织信息。 数据透视表：学习如何创建和使用数据透视表对数据进行多维度分析。...修改数据 直接修改：选中单元格，直接输入新数据。 使用查找和替换：按Ctrl+F或Ctrl+H，进行查找和替换操作。 4. 查询数据 使用公式：在单元格中输入公式进行计算。...data <- read.csv("path_to_file.csv") 增加列：使用mutate()添加新列。...import pandas as pd data = pd.read_csv('path_to_file.csv') 增加列：通过直接赋值增加新列。...更多数据行 ] 增加列 # 假设我们要基于已有的列增加一个新列 'Total'，为 'Sales' 和 'Customers' 之和 for row in data[1:]: # 跳过标题行
一个字符串划分成多列 我们先创建另一个新的示例DataFrame: ? 如果我们需要将“name”这一列划分为三个独立的列，用来表示first, middle, last name呢？...如果我们只想保留第0列作为city name，我们仅需要选择那一列并保存至DataFrame: ? Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ?...如果你不是对所有列都感兴趣，你也可以传递列名的切片： ? MultiIndexed Series重塑 Titanic数据集的Survived列由1和0组成，因此你可以对这一列计算总的存活率： ?...创建数据透视表 如果你经常使用上述的方法创建DataFrames，你也许会发现用pivot_table()函数更为便捷： ?...数据透视表的另一个好处是，你可以通过设置margins=True轻松地将行和列都加起来： ? 这个结果既显示了总的存活率，也显示了Sex和Passenger Class的存活率。
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandasgui 创建并查看一个简单的 DataFrame。...image.png pandasgui的6大特征 pandasgui一共有如下6大特征： Ⅰ 查看数据帧和系列（支持多索引）； Ⅱ 统计汇总； Ⅲ 过滤； Ⅳ 交互式绘图； Ⅴ 重塑功能； Ⅵ 支持csv...查看数据帧和系列 运行下方代码，我们可以清晰看到数据集的shape，行列索引名。...统计汇总 仔细观察下图，pandasgui会自动按列统计每列的数据类型、行数、非重复值、均值、方差、标准差 、最小值、最大值。 image.png 3....重塑功能 pandasgui还支持数据重塑，像数据透视表pivot、纵向拼接concat、横向拼接merge、宽表转换为长表melt等函数。 image.png 6.
一个字符串划分成多列 我们先创建另一个新的示例DataFrame: 如果我们需要将“name”这一列划分为三个独立的列，用来表示first, middle, last name呢？...比如说，让我们以", "来划分location这一列： 如果我们只想保留第0列作为city name，我们仅需要选择那一列并保存至DataFrame: Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例...： MultiIndexed Series重塑 Titanic数据集的Survived列由1和0组成，因此你可以对这一列计算总的存活率： 如果你想对某个类别，比如“Sex”，计算存活率，你可以使用groupby...创建数据透视表 如果你经常使用上述的方法创建DataFrames，你也许会发现用pivot_table()函数更为便捷： 想要使用数据透视表，你需要指定索引(index), 列名(columns),...数据透视表的另一个好处是，你可以通过设置margins=True轻松地将行和列都加起来： 这个结果既显示了总的存活率，也显示了Sex和Passenger Class的存活率。
数据清洗 在处理数据时，我们经常需要清洗数据，包括填充缺失值和替换数据。 填充缺失值 处理缺失数据是数据分析中常见的任务。...('name', inplace=True) 数据聚合 聚合函数 对数据进行聚合操作，如求和、平均值等，是数据分析中的重要步骤： # 聚合函数 df.groupby('age').mean() 透视表...创建透视表以分析数据的不同维度，是探索数据关系的有效方法： # 创建透视表 pd.pivot_table(df, values='number', index='age', columns='name'...pd.concat([df1, df2], axis=0) 数据分组 分组 根据某些条件将数据分组，可以方便我们对数据进行分组处理： # 分组 grouped = df.groupby('age') 数据重塑...无论您是数据分析师、数据科学家还是数据工程师，这些技巧都将帮助您更高效地处理和分析数据。希望这篇博客能够为您提供有价值的参考和指导。
从容器创建新镜像：docker commit 备份/恢复镜像：docker save + docker load、docker export + docker import docker commit...从容器创建新镜像 https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/commit/ cuiwei@weideMacBook-Pro server...从容器创建新镜像，和docker commit导出所有层级不同，它只有一层。...另外运行时要加-t和bash参数，否则无法启动新容器1️⃣ cuiwei@weideMacBook-Pro server % docker export server-docker-nginx-1 >...，否则就成虚悬镜像了（仓库名 (镜像名) 和标签 TAG 都是的镜像。）
1.问题所在 pycharm中torch和tensorflow好像是有些冲突的，所以我创建了两个conda环境（一个名字叫pytorch，一个名字叫tensorflow），其中pytorch环境中没有tensorflow...下载后我是放在我自己创建的pytorch环境中LIB中site-package中，然后在Terminal中写入下面的代码 pip install D:\anaconda\Anaconda\envs\pytorch
数据重塑（宽转长）： melt函数是reshape2包中的数据宽转长的函数 mydata<-melt( mydata,...#出要保留的主字段（即不会被扩宽的字段，右侧则是要分割的分类变量，扩展之后的 #宽数据会增加若干列度量值，列数等于表达式右侧分类变量的类别个数 ） ?...还在Python中提供了非常便捷的数据透视表操作函数，刚开始就已经说过是，长数据转宽数据就是数据透视的过程（自然宽转长就可以被称为逆透视咯，PowerBI也是这么称呼的）。...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。...综上所述，本文主要提供了R语言与Python中用于处理数据重塑（长宽转换的常用解决方案）。
它由行和列组成，每列可以是不同的数据类型。...(df['Name'])# 添加新列df['Salary'] = [50000, 60000, 70000]print(df)# 删除列df = df.drop('City', axis=1)print...13.1 数据透视表pythonCopy code# 创建数据透视表pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Salary', index='City', columns...='Name', aggfunc='mean')print(pivot_table)13.2 数据重塑pythonCopy code# 数据重塑 - meltmelted_df = pd.melt(df...)25.2 数据透视表与多级索引pythonCopy code# 数据透视表与多级索引pivot_table_multi_index = pd.pivot_table(multi_index_df, values
stata格式数据（一种统计分析软件数据格式） read_sql：读取sql查询的数据（需要连接数据库），输出dataframe格式 to_sql：向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑...merge：根据指定键关联连接多个dataframe，类似sql中的join concat：合并多个dataframe，类似sql中的union pivot：按照指定的行列重塑表格 pivot_table...：数据透视表，类似excel中的透视表 cut：将一组数据分割成离散的区间，适合将数值进行分类 qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率...：计算分组中非NA值的数量 size：计算分组的大小 std和 var：计算分组的标准差和方差 describe：生成分组的描述性统计摘要 first和 last：获取分组中的第一个和最后一个元素 nunique...：计算分组中唯一值的数量 cumsum、cummin、cummax、cumprod：计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积 数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值
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