在之前的六篇系列文章中，我们对比了pandas和SQL在数据方面的多项操作。...安装 在命令行中使用pip install pandasql即可实现安装。 使用 从pandasql包中可以导入sqldf，这是我们核心要使用的接口。它接收两个参数，第一个是合法的SQL语句。...对不熟悉pandas的朋友，也可以用SQL来操作dataframe，而SQL和pandas中的数据也能方便进行转换。...从开始写第一篇的时候，我压根也没想到能写成一个系列。从效果反馈来看第一篇阅读最高，被转载次数最多，在知乎被点赞，评论次数也最多，可以说无论是在形式风格上还是在内容启发上都奠定了后续几篇文章的基础。...在和很多朋友交流过程中，发现了很多之前没有遇到的问题。这个时候一方面要查资料看文档，另一方面也要多动手多实践，与人多交流，这样才能真正形成自己的认识。
Part 4: 数据可视化 4.1：出获得点赞数最多的人，最擅长哪些领域 假如我们是一个知乎新用户，我们希望得到更多人的关注和认可，那么我们首先应该知道那些话题更容易得到别人点赞 我们尝试着找出获得点赞数最多的人...) 我们对在知乎上特别活跃的用户进行了统计，发现获得点赞数比较多的人，擅长哪些问题。...我们想知道哪些高校的学生用知乎，换句话说， 我们希望找出拥有用户数量最多的二十个高校。...，再找出每个城市的人从业最多的五个职业，为了简单，我们只选择那二十个大城市 df_big_city = df[df.city.isin(top_20city.index)] #我们的研究对象只是知乎用户数量的前二十名城市...由于篇幅有限，我没有列出所有的城市，我们可以看到在前二十个城市中，排名前五的职业，都有互联网和计算机软件，另外科研这个职业在所有的城市中，只出现一次，还是在美国，我们可以大致猜测一下，去美国工作的人应该有相当一部分拥有博士背景甚至更高的学历
粉丝性别占比 首先看到乐高中国的微博粉丝性别占比，从数据可以看到，女性粉丝远超男性，占比高达到65.23%，男性占比34.77% 粉丝数量地区分布 都是哪些地区的人最爱玩乐高呢？...从图中可以看到，北上广位居前三，海外的粉丝也不少，位居第四。之后就是江苏、山东分别为第五和第六。...乐高产地排名TOP10 乐高产地方面，我们可以看到，广东和上海是大头，位居第一和第二。北京位居第三。 不同价格区间商品数量 乐高的定价如何呢？我们可以看到0-50元的乐高商品是最多的，达到895件。...04 带你用Python分析 乐高淘宝数据 我们使用Python分别获取了淘宝上的乐高商品数据、乐高旗舰店的店铺商品销售数据和微博乐高中国的评论和粉丝数据，进行了数据分析分析。...(' ').str[0] df_tb.head() 03 数据可视化 数据可视化部分主要对以下的信息进行汇总和可视化分析，分析维度和使用图形如下： 乐高销量排名top10店铺 - 条形图 乐高产地数量排名
导读 窗口函数是数据库查询中的一个经典场景，在解决某些特定问题时甚至是必须的。...注：row_number、rank和dense_rank的具体区别可参考历史文章：一文解决所有MySQL分类排名问题。...至于SQL中窗口函数的另外两个关键字partition和order则仍然需要借助Pandas的sort_values和gropupby来实现。...应该讲，Spark.sql组件几乎是完全对标SQL语法的实现，这在窗口函数中也例外，包括over以及paritionBy、orderBy和rowsbetween等关键字的使用上。...05 小节 本文首先对窗口函数进行了介绍，通过模拟设定3个实际需求问题，分别基于SQL、Pandas和Spark三个工具平台予以分析和实现。
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。 我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 请找出数量最多的明细项(并列最多，全部列出)，要求列出其所有信息(上表中的列...上面的结果只能是"找出数据中，数量最多的行" 因此，我们应该这样做： ( df.groupby(['item_name']) .agg({'quantity': sum,}) ....这里要说明一下，因为分组汇总后的结果仍然是一个 DataFrame（表格），因此可以继续使用他的各种方法 为了做到需求中"并列最多，全部列出"，这里设置的参数 keep 看看 nlargest 的参数描述
，在本案例中我们可以将这个时间设置为 发布 公测延期的时间即可。...数据预览 import pandas as pd df = pd.read_excel(r'英雄联盟手游tap评论.xlsx') df.head() 2.2....作为一个从S3开始的老玩家，玩了4年端游，后来由于工作没太多时间玩断游戏，从知道lol要出手游后就很兴奋，我从来没有过因为一款游戏而认真填问卷注册获取游戏资格，从来没有过！...、vivo和华为中高端机最多！！...评论词云 3400评价词云 整体来说，跳票、延期和鸽等表示9月15日公测不在的字眼最多，此外就是垃圾、恶心等负面词汇。
作者：程恒超 来源：超哥的杂货铺 作为一名数据分析师，平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。...这种情况的判断条件和前面一样使用等号即可。感兴趣的朋友可以自己尝试一下。 6.group by聚合操作 使用group by时，通常伴随着聚合操作，这时候需要用到聚合函数。...SQL操作时基本也是同样的逻辑，要指定主表，从表，连接方式和连接字段。此处我们使用user连接order并查询所有字段和所有记录。...分别用pandas和SQL实现如下，注意这里我们的基础数据是上一步的order_df，SQL中也需要用子查询来实现。(点击图片可以查看大图) ?...熟悉pandas的朋友应该能想到，pandas的这种分组操作有一种专门的术语叫“分箱”，相应的函数为cut,qcut，能实现同样的效果。为了保持和SQL操作的一致性，此处采用了map函数的方式。
datetime_is_numeric参数还可以帮助pandas理解我们使用的是datetime类型的数据。 图2 添加更多信息到我们的数据中 继续为我们的交易增加两列：天数和月份。...下面的总结告诉我们，在星期五购物最多（按交易数量计算），而在星期天花费最多（以美元计）。...，也允许使用正则元组，因此我们可以进一步简化上述内容： 图7 按多列分组 记住，我们的目标是希望从我们的支出数据中获得一些见解，并尝试改善个人财务状况。...例如，属性groups为我们提供了一个字典，其中包含属于给定组的行的组名（字典键）和索引位置。 图12 要获得特定的组，简单地使用get_group()。...图16 图17 合并结果 最后，合并步骤很容易从我们上面获得的结果中可视化，它基本上将结果放回数据框架中，并以更有意义的方式显示，就像图17中的结果一样。
，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦...本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。...版本：1.4.4 ---- DataFrame删除NaN空值 在数据操作的时候我们经常会见到NaN空值的情况，很耽误我们的数据清理，那我们使用dropna函数删除DataFrame中的空值。...如果method未被指定， 在该axis下，最多填充前 limit 个空值（不论空值连续区间是否间断） downcast：dict, default is None，字典中的项为，为类型向下转换规则。...df2) 实际效果： 总结 我们很多的时候在处理SQL的时候需要去掉空值，其实和这个操作是一样的，空值是很多的时候没有太大意义，数据清洗的时候就会用到这块了。
最近 有好朋友在咱们交流群分享力扣算法题，感觉还蛮好玩的。然后才哥去力扣看了看，很快就怂了，觉得自己像个傻子，傻傻的都不会写！！...数据预览 这里涉及到几个pandas函数的使用，大家可以参考历史推文《再推荐几个好用的pandas函数，继续加快你数据处理的速度》和《学会这些好用的pandas函数，让你的数据处理更快人一步》进行更多了解...那些最热门和最噩梦的算法题 在合计1.416亿次提交数，0.746亿次通过数，63.61万次题解数中，最热门和噩梦的算法题都长什么样呢？ 3.1. 最热门 我们先看提交数最多的前三甲： ?...给你一个整数 batchSize 和一个整数数组 groups ，数组中的每个整数都代表一批前来购买甜甜圈的顾客，其中 groups[i] 表示这一批顾客的人数。每一位顾客都恰好只要一个甜甜圈。...寻找最近的回文数 > 给定一个整数 n ，你需要找到与它最近的回文数（不包括自身）。 “最近的”定义为两个整数差的绝对值最小。
作为一名数据分析师，平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。...这种情况的判断条件和前面一样使用等号即可。感兴趣的朋友可以自己尝试一下。 6.group by聚合操作 使用group by时，通常伴随着聚合操作，这时候需要用到聚合函数。...SQL操作时基本也是同样的逻辑，要指定主表，从表，连接方式和连接字段。此处我们使用user连接order并查询所有字段和所有记录。...分别用pandas和SQL实现如下，注意这里我们的基础数据是上一步的order_df，SQL中也需要用子查询来实现。(点击图片可以查看大图) ?...熟悉pandas的朋友应该能想到，pandas的这种分组操作有一种专门的术语叫“分箱”，相应的函数为cut,qcut，能实现同样的效果。为了保持和SQL操作的一致性，此处采用了map函数的方式。
仔细想一想，单网页也才只有50条信息，如果你想找到女神在哪些时间段发了哪些帖子，这么点信息是远远不够的········（毕竟，女神并不会天天发帖，贴吧每天的发帖数量肯定远远不止50条），所以，为了老铁们的幸福生活...（是的，并没有打错字） 本文分为这几个部分来讲python函数，编码问题，pandas库的使用，爬取数据，保存数据到本地excel。...python中的编码问题 python作为一门优雅的编程语言，个人认为，它最不优雅的地方就是编码，编码问题简直能让人吐血······· 首先第一点要知道，unicode编码是包括了所有的语言编码，统一使用的是两个字节...，而utf-8编码方式，针对于英文字母是和ASCⅡ相同的使用一的字节，而汉字使用的是两个字节。...可是，我到现在都有一个问题，我想除去标签，可是使用.text.strip()就会报错： ? 有大佬能解决的可以和我交流一下。
说在前面： 次条推荐的是JS逆向加密连载文章，正在学习的朋友记得围观， 点击阅读原文有京东99元选10套书的优惠活动，送给有需要的朋友....注意到这仅仅是第一页的评论，而通过测试发现最多可以查看10页的评论，所以写一个简单的循环把我们需要的信息提取出来，具体代码⬇️ import requests import pandas as pd from...三、数据分析 我们首先看下这500条评分的分值分布 ? 从图中可以看出一共500次评分，1分和5分占了490次，其中打一分的250人，5分的240人，而2分、3分、4分的人数则分别为1、3、6人。...我们再统计一下标题和内容中出现最多的一些关键词。可以用pandas里面的.str.contains()方法⬇️ ? 再可视化一下⬇️ ?...可以看到，给好评的人和给一星的人旗鼓相当，有骂钉钉吵着下架的，也有鼓励钉钉喊着加油的。但是唯一值得关注的是，有不少人想分期消费 ? ? ?
前言 与从事分析工作的人交谈，他们会告诉你他们对excel的爱恨情仇: excel能做很多事情;当涉及到更大的数据集时，这简直是一种痛苦。...数据需要很长时间才能加载，在你意识到机器的内存耗尽之前，整个事情就变得无法管理了。更不用说excel最多只能支持1,048,576行。 如果有一种简单的方法，那就是将数据传输到SQL数据库中进行分析。...这就是Python拯救世界的方式。 Python中的SQL 首先，让我们研究一下在Python中使用SQL时最流行的选项:MySQL和SQLite。...使用pandas加载数据 假设我们已经有了数据，我们想要进行分析，我们可以使用Pandas库来做这件事。...df.to_sql(name='Table1', con=conn) 如果在同一个表中加载多个文件，可以使用if_exists参数: df.to_sql(name='Table1', con=conn
使用了pandas的网络透视功能 groupby 分组排序。区域特征可视化直接采用 seaborn 完成，颜色使用调色板 palette 参数，颜色渐变，越浅说明越少，反之越多。...二手房房数量：从数量统计上来看，目前二手房市场上比较火热的区域。海淀区和朝阳区二手房数量最多，差不多都接近3000套，毕竟大区，需求量也大。然后是丰台区，近几年正在改造建设，有赶超之势。...观察到，精装修的二手房数量最多，简装其次，也是我们平日常见的。而对于价格来说，毛坯类型却是最高，其次是精装修。...结果观察到，有电梯的二手房数量居多一些，毕竟高层土地利用率比较高，适合北京庞大的人群需要，而高层就需要电梯。...不过，这个分析还存在很多问题需要解决，比如： 解决爬虫获取的数据源准确度问题； 需要爬取或者寻找更多好的售房特征； 需要做更多地特征工程工作，比如数据清洗，特征选择和筛选； 使用统计模型建立回归模型进行价格预测
在 Pandas 中有很多种方法可以进行DF的合并。本文将研究这些不同的方法，以及如何将它们执行速度的对比。 合并DF Pandas 使用 .merge() 方法来执行合并。...Pandas 中concat() 方法在可以在垂直方向（axis=0）和水平方向（axis=1）上连接 DataFrame。...的效率对比 Pandas 中的Merge Joins操作都可以针对指定的列进行合并操作（SQL中的join）那么他们的执行效率是否相同呢？...两个 DataFrame 都有相同数量的行和两列，实验中考虑了从 100 万行到 1000 万行的不同大小的 DataFrame，并在每次实验中将行数增加了 100 万。...正如我们从图中看到的，运行时间存在显着差异——最多相差 5 倍。随着 DataFrame 大小的增加，运行时间之间的差异也会增加。两个 JOIN 操作几乎都随着 DataFrame 的大小线性增加。
合并DF Pandas 使用 .merge() 方法来执行合并。...Pandas 中concat() 方法在可以在垂直方向（axis=0）和水平方向（axis=1）上连接 DataFrame。...的效率对比 Pandas 中的Merge Joins操作都可以针对指定的列进行合并操作（SQL中的join）那么他们的执行效率是否相同呢？...两个 DataFrame 都有相同数量的行和两列，实验中考虑了从 100 万行到 1000 万行的不同大小的 DataFrame，并在每次实验中将行数增加了 100 万。...正如我们从图中看到的，运行时间存在显着差异——最多相差 5 倍。随着 DataFrame 大小的增加，运行时间之间的差异也会增加。两个 JOIN 操作几乎都随着 DataFrame 的大小线性增加。
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