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Pandas数据分组的函数应用（df.apply()、df.agg()和df.transform()、df.applymap()）

文章目录 apply()函数 介绍 样例 性能比较 apply() 数据聚合agg() 数据转换transform() applymap() 将自己定义的或其他库的函数应用于Pandas对象，有以下...3种方法： apply()：逐行或逐列应用该函数 agg()和transform()：聚合和转换 applymap()：逐元素应用函数 apply()函数 介绍 apply函数是pandas里面所有函数中自由度最高的函数...这个函数需要自己实现，函数的传入参数根据axis来定，比如axis = 1，就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中，我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算，返回一个结果...(np.mean,axis=1)) apply()的返回结果与所用的函数是相关的： 返回结果是Series对象：如上述例子应用的均值函数...，将返回于原始DataFrame大小不同的DataFrame，返回结果中： 在列索引上第一级别是原始列名 在第二级别上是转换的函数名 >>> df.transform([lambda x:x-x.mean

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pandas中的窗口处理函数

滑动窗口的处理方式在实际的数据分析中比较常用，在生物信息中，很多的算法也是通过滑动窗口来实现的，比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始，计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值...在pandas中，提供了一系列按照窗口来处理序列的函数。....count() 0 1.0 1 2.0 2 2.0 3 1.0 4 1.0 dtype: float64 window参数指定窗口的大小，在rolling系列函数中，窗口的计算规则并不是常规的向后延伸...以上述代码为例，count函数用于计算每个窗口内非NaN值的个数，对于第一个元素1，再往前就是下标-1了，序列中不存在这个元素，所以该窗口内的有效数值就是1。...对于expanding系列函数而言，rolling对应的函数expanding也都有，部分函数示例如下 >>> s.expanding(min_periods=2).mean() 0 NaN 1 1.5

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IDEA中调试Topology出现的错误

在IDEA的maven项目中编写Topology出错： NoClassFound找不到主类：解决– 在pom.xml中，找到中的storm，添加compi kafka中的topic不新建也可以使用...logs文件夹中的server.log kafka主题的日志才在自己自定义的目录中 2017-03-01 17:23:12.906 o.a.s.u.NimbusClient [WARN] Using...Please update your storm.yaml so it only has config nimbus.seeds 错误原因：更改UI端口只修改了nimbus的，没有修改supervisor...是因为之前提交的topo有slf4j的错误，再次开启storm时就会自动运行[叙述不恰当]而出错 改：删掉之 （使用storm kill不行，因为nimbus已经出错启动不起来了，故而直接删除掉相关文件...） 下图如是：tzl.jar和tzl-depend.jar是之前提交的错误任务，其有slf4j的错误，在启动时好像storm命令会扫描整个目录文件 解决：删掉后，storm nimbus & 完美运行

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pandas中的loc和iloc_pandas loc函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...目录 pandas中索引的使用 .loc 的使用 .iloc的使用 .ix的使用 ---- pandas中索引的使用 定义一个pandas的DataFrame对像 import pandas as pd....loc[],中括号里面是先行后列，以逗号分割，行和列分别是行标签和列标签，比如我要得到数字5，那么就就是： data.loc["b","B"] 因为行标签为b，列标签为B，同理，那么4就是data...5，右下角的值是9，那么这个矩形区域的值就是这两个坐标之间，也就是对应5的行标签到9的行标签，5的列标签到9的列标签，行列标签之间用逗号隔开，行标签与行标签之间，列标签与列标签之间用冒号隔开，记住，.loc...那么，我们会想，那我们只知道要第几行，第几列的数据呢，这该怎么办，刚好，.iloc就是干这个事的 .iloc的使用 .iloc[]与loc一样，中括号里面也是先行后列，行列标签用逗号分割，与loc不同的之处是

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10快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

pandas.的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。...在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算 查询中的简单数学计算 数学操作可以是列中的加，减，乘，除，甚至是列中值或者平方等，如下所示： 示例6 df.query("Shipping_Cost...查询中的内置函数 Python内置函数，例如SQRT（），ABS（），Factorial（），EXP（）等，也可以在查询表达式中使用。...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串

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10个快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

pandas.的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。...在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤pandas DataFrame，需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...除了数学操作，还在查询表达式中使用内置函数。 查询中的内置函数 Python内置函数，例如SQRT（），ABS（），Factorial（），EXP（）等，也可以在查询表达式中使用。...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串

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pandas中的字符串处理函数

在pandas中，通过DataFrame来存储文件中的内容，其中最常见的数据类型就是字符串了。针对字符串，pandas提供了一系列的函数，来提高操作效率。...这些函数可以方便的操作字符串类型的Series对象，对数据框中的某一列进行操作，这种向量化的操作提高了处理效率。pandas中的字符串处理函数以str开头，常用的有以下几种 1....去除空白 和内置的strip系列函数相同，pandas也提供了一系列的去除空白函数，用法如下 >>> df = pd.DataFrame([' A', ' B', 'C ', 'D ']) >>> df...拼接 通过str.cat函数来实现，用法如下 >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame(['A', 'B', 'C', 'D']) >>> df...，完整的字符串处理函数请查看官方的API文档。

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pandas dataframe 中的explode函数用法详解

在使用 pandas 进行数据分析的过程中，我们常常会遇到将一行数据展开成多行的需求，多么希望能有一个类似于 hive sql 中的 explode 函数。 这个函数如下： Code # !.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode...Description 将 dataframe 按照某一指定列进行展开，使得原来的每一行展开成一行或多行。...( 注：该列可迭代， 例如list, tuple, set) 补充知识：Pandas列中的字典/列表拆分为单独的列 我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...中的explode函数用法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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dblink嵌套场景下 查询出现:ORACLE ORA-00600错误的解决

前段时间在做oracle查询的时候遇到了一个非常奇怪的现象，现将现象和解决过程记录下来，以备查看： 环境描述：A数据库通过dblink访问B数据库的视图，B数据库的视图的数据是通过B的dblink连接到...现象描述：在程序里通过jdbc连接A数据库，查询B数据库的视图，报错：ORA-00600: internal error code, arguments: [kxxx], [], [], [], [],...[], [], [], [], [], [], [], 排错过程：用C#写了个小程序连接测试，发现也是报这个异常，随后通过plsql测试了一下，发现在plsql中查询如果结果集不大于4行，就能查到，否则也是报...ORA-00600: internal error code, arguments: [xxxx], [], [], [], [], [], [],但是第一个[]里面的错误不一样。...当时觉得很奇怪，后来网上查询的信息表示这可能是oracle11gR2的bug，必须升级到11.2.0.2以上的版本才行，检查了一下当前A数据库的版本：11.2.0.1，抱着试试看的态度准备从oracle

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总结100个Pandas中序列的实用函数

经过一段时间的整理，本期将分享我认为比较常规的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...❆ 统计汇总函数 数据分析过程中，必然要做一些数据的统计汇总工作，那么对于这一块的数据运算有哪些可用的函数可以帮助到我们呢？具体看如下几张表。 ? ?...# 统计z中个元素的频次 print(z.value_counts()) a = pd.Series([1,5,10,15,25,30]) # 计算a中各元素的累计百分比 print(a.cumsum...❆ 数据清洗函数 同样，数据清洗工作也是必不可少的工作，在如下表格中罗列了常有的数据清洗的函数。 ?...❆ 数据筛选 数据分析中如需对变量中的数值做子集筛选时，可以巧妙的使用下表中的几个函数，其中部分函数既可以使用在序列身上，也基本可以使用在数据框对象中。 ?

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总结100个Pandas中序列的实用函数

在分享《Pandas模块，我觉得掌握这些就够用了！》后有很多读者朋友给我私信，希望分享一篇关于Pandas模块中序列的各种常有函数的使用。...经过一段时间的整理，本期将分享我认为比较常规的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...❆ 统计汇总函数 数据分析过程中，必然要做一些数据的统计汇总工作，那么对于这一块的数据运算有哪些可用的函数可以帮助到我们呢？具体看如下几张表。 ? ?...❆ 数据清洗函数 同样，数据清洗工作也是必不可少的工作，在如下表格中罗列了常有的数据清洗的函数。 ?...❆ 数据筛选 数据分析中如需对变量中的数值做子集筛选时，可以巧妙的使用下表中的几个函数，其中部分函数既可以使用在序列身上，也基本可以使用在数据框对象中。 ?

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详解python中的pandas.read_csv()函数

前言 在Python的数据科学和分析领域，Pandas库是处理和分析数据的强大工具。 pandas.read_csv()函数是Pandas库中用于读取CSV（逗号分隔值）文件的函数之一。...本文中洲洲将进行详细介绍pandas.read_csv()函数的使用方法。 一、Pandas库简介 pandas是一个Python包，并且它提供快速，灵活和富有表现力的数据结构。...自动和显式的数据处理：Pandas能够自动处理大量数据，同时允许用户显式地控制数据处理的细节。 时间序列分析：Pandas提供了对时间序列数据的丰富支持，包括时间戳的自动处理和时间序列窗口函数。...时间序列功能：使用date_range、resample等函数处理时间序列数据。 绘图功能：Pandas内置了基于matplotlib的绘图功能，可以快速创建图表。...df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['Name', 'Occupation']) 3.3 处理缺失的数据 CSV文件中可能包含缺失数据，pandas.read_csv

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总结100个Pandas中序列的实用函数

在分享《Pandas模块，我觉得掌握这些就够用了！》后有很多读者朋友给我私信，希望分享一篇关于Pandas模块中序列的各种常有函数的使用。...经过一段时间的整理，本期将分享我认为比较常规的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...❆ 统计汇总函数 数据分析过程中，必然要做一些数据的统计汇总工作，那么对于这一块的数据运算有哪些可用的函数可以帮助到我们呢？具体看如下几张表。 ? ?...❆ 数据清洗函数 同样，数据清洗工作也是必不可少的工作，在如下表格中罗列了常有的数据清洗的函数。 ?...❆ 数据筛选 数据分析中如需对变量中的数值做子集筛选时，可以巧妙的使用下表中的几个函数，其中部分函数既可以使用在序列身上，也基本可以使用在数据框对象中。 ?

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总结100个Pandas中序列的实用函数

本期将分享我认为比较常规的100个实用函数，这些函数大致可以分为六类，分别是统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。...❆ 统计汇总函数 数据分析过程中，必然要做一些数据的统计汇总工作，那么对于这一块的数据运算有哪些可用的函数可以帮助到我们呢？具体看如下几张表。 ? ?...# 统计z中个元素的频次 print(z.value_counts()) a = pd.Series([1,5,10,15,25,30]) # 计算a中各元素的累计百分比 print(a.cumsum...❆ 数据清洗函数 同样，数据清洗工作也是必不可少的工作，在如下表格中罗列了常有的数据清洗的函数。 ?...❆ 数据筛选 数据分析中如需对变量中的数值做子集筛选时，可以巧妙的使用下表中的几个函数，其中部分函数既可以使用在序列身上，也基本可以使用在数据框对象中。 ?

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