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频率计和通用计数器的区别？

电子计数器按功能可分4类，1通用计数器：可测频率、周期、相位、时间间隔、频率比、占空比和累计等。2频率计数器：专门用于测量高频和微波频率的计数器。...3计算计数器：具有计算功能的计数器，可进行数学运算，可用程道序控制进行测量计算和专显示等全部工作过程。4微波计数器：是以通用计数器和频率计数器为主配以测频扩展器而组成的微波频率计。...测量方法 测量频率的方法有很多，按照其工作原理分为无源测频法、比较法、示波器法和计数法等。计数法在实质上属于比较法，其中最常用的方法是电子计数器法。电子计数器是一种最常见、最基本的数字化测量仪器。...电子计数器测频有两种方式：一是直接测频法，即在一定闸门时间内测量被测信号的脉冲个数；二是间接测频法，如周期测频法。 由于数字电路的飞速发展和集成电路的普及，计数器的应用十分广泛。...公司一直专注于时间频率产品的研发、生产和销售，生产通用计数器有SYN5635型通用计数器、SYN5636型高精度通用计数器和SYN5637型高精度频率计数器。

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频率计和通用计数器的区别？

电子计数器按功能可分4类，1通用计数器：可测频率、周期、相位、时间间隔、频率比、占空比和累计等。2频率计数器：专门用于测量高频和微波频率的计数器。...3计算计数器：具有计算功能的计数器，可进行数学运算，可用程道序控制进行测量计算和专显示等全部工作过程。4微波计数器：是以通用计数器和频率计数器为主配以测频扩展器而组成的微波频率计。...测量方法 测量频率的方法有很多，按照其工作原理分为无源测频法、比较法、示波器法和计数法等。计数法在实质上属于比较法，其中最常用的方法是电子计数器法。电子计数器是一种最常见、最基本的数字化测量仪器。...电子计数器测频有两种方式：一是直接测频法，即在一定闸门时间内测量被测信号的脉冲个数；二是间接测频法，如周期测频法。 由于数字电路的飞速发展和集成电路的普及，计数器的应用十分广泛。...公司一直专注于时间频率产品的研发、生产和销售，生产通用计数器有SYN5635型通用计数器、SYN5636型高精度通用计数器和SYN5637型高精度频率计数器。

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Pandas中实现聚合统计，有几种方法？

今天本文以Pandas中实现分组计数这个最基础的聚合统计功能为例，分享多种实现方案，最后一种应该算是一个骚操作了…… ?...进一步的，其具体实现形式有两种： 分组后对指定列聚合，在这种形式中依据country分组后只提取name一列，相当于每个country下对应了一个由多个name组成的series，而后的count即为对这个...此时，依据country分组后不限定特定列，而是直接加聚合函数count，此时相当于对列都进行count，此时得到的仍然是一个dataframe，而后再从这个dataframe中提取对特定列的计数结果。...05 总结 本文针对一个最为基础的聚合统计场景，介绍pandas中4类不同的实现方案，其中第一种value_counts不具有一般性，仅对分组计数需求适用；第二种groupby+聚合函数，是最为简单和基础的聚合统计...最后，虽然本文以简单的分组计数作为讲解案例，但所提到的方法其实是能够代表pandas中的各种聚合统计需求。

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RFM会员价值度模型

模型基本原理 会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。 价值度模型一般基于交易行为产生，衡量的是有实体转化价值的行为。...处理缺失值和异常值只针对订单数据，因此sheet_datas通过索引实现不包含最后一个对象（即会员等级表） 直接将each_data使用dropna丢弃缺失值后的dataframe代原来sheet_datas...50%、75%和max的数据没有特别集中 而从f（购买频率）则可以看出，大部分用户的分布都趋近于1，表现是从min到75%的分段值都是1且mean（均值）才为1.365 计划选择25%和75%作为区间划分的...，通过3D柱形图展示结果 展示结果时只有3个维度，分别是年份、rfm分组和用户数量。...第1行代码使用数据框的groupby以rfm_group和year为联合对象，以会员ID会为计算维度做计数，得到每个RFM分组、年份下的会员数量 第2行代码对结果列重命名 第3行代码将rfm分组列转换为

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用Python实现透视表的value_sum和countdistinct功能

在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame...，直接在透视表的行选渠道，值选uid计数，得到的是没去重的结果，拿df表来说，假设c列是用户id，a列是渠道，想统计a列的A、B、C各渠道各有多少付费用户数，透视表的结果和期望的结果如下图： ?...pandas库的.value_counts()库也是不去重的统计，查阅value_counts的官方文档可以发现，这个函数通过改变参数可以实现基础的分组计数、频率统计和分箱计数，normalize参数设置为...True则将计数变成频率，例如df的a列中共有6行，而C出现了3次，于是C对应的值就是0.5；bin参数可以设置分箱；dropna可以设置是否考虑缺失值，默认是不考虑（可以结合normalize影响频率...复用之前df_value_sum(df)的思路和代码，可以这么实现去重的计数需求： def df_value_countdistinct(df,by='a',s='c'): keys=set(df

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Pandas库常用方法、函数集合

，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 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的Series unstack...median：计算分组的中位数 min和 max：计算分组的最小值和最大值 count：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...绘制安德鲁曲线，用于可视化多变量数据 pandas.plotting.autocorrelation_plot：绘制时间序列自相关图 pandas.plotting.bootstrap_plot：用于评估统计数据的不确定性...cut: 将连续数据划分为离散的箱 period_range: 生成周期范围 infer_freq: 推断时间序列的频率 tz_localize: 设置时区 tz_convert: 转换时区 dt:

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2021年大数据Spark（五十一）：Structured Streaming 物联网设备数据分析

{DataFrame, SparkSession} /**  * 对物联网设备状态信号数据，实时统计分析，基于SQL编程  * 1）、信号强度大于30的设备  * 2）、各种设备类型的数量  * 3）...依据业务，分析处理     // TODO: signal > 30 所有数据，按照设备类型 分组，统计数量、平均信号强度     // 4.1 注册DataFrame为临时视图     etlStreamDF.createOrReplaceTempView...依据业务，分析处理     // TODO: signal > 30 所有数据，按照设备类型 分组，统计数量、平均信号强度     val resultStreamDF: DataFrame = etlStreamDF...      // 信号强度大于10       .filter($"signal" > 30)       // 按照设备类型 分组       .groupBy($"device_type")       ...// 统计数量、评价信号强度       .agg(         count($"device_type").as("count_device"),         round(avg($"signal

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数据分析必备！Pandas实用手册（PART III）

汇总或整理出一些有用的统计数据。...一行描述数值栏位 当你想要快速了解DataFrame里所有数值栏位的统计数据（最小值、最大值、平均和中位数等）时可以使用describe函数： 你也可以用取得想要关注的数据一节的技巧来选取自己关心的统计数据...： 找出栏位里所有出现过的值 针对特定栏位使用unique函数即可： 分组汇总结果 很多时候你会想要把DataFrame里头的样本依照某些特性分门别类，并依此汇总各组（group）的统计数据。...让我们再次拿出Titanic数据集： 你可以将所有乘客（列）依照它们的Pclass栏位值分组，并计算每组里头乘客们的平均年龄： 你也可以搭配刚刚看过的describe函数来汇总各组的统计数据： 你也可以依照多个栏位分组...对时间数据做汇总 给定一个跟时间相关的DataFrame： 你可以用resample函数来一招不同时间粒度汇总这个时间DataFrame： 此例中将不同年份（Year）的样本分组，并从每一组的栏位A中选出最大值

1.8K20

pandas中的数据处理利器-groupby

分组方式 分组的依据既可以是单个标签，也可以是多个标签的组合,示例如下 >>> df = pd.DataFrame({'id':[1, 2, 3, 4], ......分组处理 分组处理就是对每个分组进行相同的操作，groupby的返回对象并不是一个DataFrame, 所以无法直接使用DataFrame的一些操作函数。...分组过滤 当需要根据某种条件对group进行过滤时，可以使用filter方法，用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','a','b','b','c','c'],'y':...汇总数据 transform方法返回一个和输入的原始数据相同尺寸的数据框，常用于在原始数据框的基础上增加新的一列分组统计数据，用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','...,'b','b','c','c'],'y':[2,4,0,5,5,10]}) >>> df x y 0 a 2 1 a 4 2 b 0 3 b 5 4 c 5 5 c 10 # 输出结果的行数和输入的原始数据框相同

3.6K10

Pandas透视表及应用

Pandas 透视表概述 数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...比 pandas.DataFrame.pivot_table 多了一个参数data，data就是一个dataframe，实际上这两个函数相同 pivot_table参数中最重要的四个参数 values...下面通过案例介绍pivot_tabe的使用  零售会员数据分析案例 业务背景介绍 某女鞋连锁零售企业，当前业务以线下门店为主，线上销售为辅，通过对会员的注册数据以及的分析，监控会员运营情况，为后续会员运营提供决策依据...需要去除第一个月数据 第一个月数据是之前所有会员数量的累积（数据质量问题） 由于会员等级跟消费金额挂钩，所以会员等级分布分析可以说明会员的质量  通过groupby实现，注册年月，会员等级，按这两个字段分组...，对任意字段计数  分组之后得到的是multiIndex类型的索引，将multiIndex索引变成普通索引 custom_info.groupby(['注册年月','会员等级'])['会员卡号'].count

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数据分组

#以 客户分类、区域 这2列进行分组 df.groupby(["客户分类","区域"]) #对分组后数据进行计数运算 df.groupby(["客户分类","区域"]).count() #对分组后数据进行求和运算...其实这和列选择一样，传入多个Series时，是列表中的列表；传入一个Series直接写就可以。...（1）按照一个Series进行分组 #以 客户分类 这列进行分组 df.groupby(df["客户分类"]) #对分组后数据进行计数运算 df.groupby(df["客户分类"]).count(...、区域 这2列进行分组 df.groupby([df["客户分类"],df["区域"]]) #对分组后数据进行计数运算 df.groupby([df["客户分类"],df["区域"]]).count(...df.groupby(df["客户分类"]) #分组键是Series #对分组后的数据进行 计数运算 和 求和运算 df.groupby("客户分类").aggregate(["count","sum

4.5K11

pandas分组聚合转换

分组的一般模式 分组操作在日常生活中使用极其广泛： 依据性别性别分组，统计全国人口寿命寿命的平均值平均值 依据季节季节分组，对每一个季节的温度温度进行组内标准化组内标准化 从上述的例子中不难看出，想要实现分组操作...，必须明确三个要素：分组依据分组依据、数据来源数据来源、操作及其返回结果操作及其返回结果。...同时从充分性的角度来说，如果明确了这三方面，就能确定一个分组操作，从而分组代码的一般模式： df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作 例如第一个例子中的代码就应该如下： df.groupby...分组之后, 如果走聚合, 每一组会对应一条记录, 当分组之后, 后续的处理不要影响数据的条目数, 把聚合值和每一条记录进行计算, 这时就可以使用分组转换(类似SQL的窗口函数) def my_zscore...当apply()函数与groupby()结合使用时，传入apply()的是每个分组的DataFrame。这个DataFrame包含了被分组列的所有值以及该分组在其他列上的所有值。

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python数据分析——数据分类汇总与统计

pandas提供了一个名为DataFrame的数据结构，它可以方便地存储和处理表格型数据。...首先，根据day和smoker对tips进行分组，然后采用agg()方法一次应用多个函数。 如果传入一组函数或函数名,得到的DataFrame的列就会以相应的函数命名。...于是，最终结果就有了一个层次化索引,其内层索引值来自原DataFrame。 【例14】在apply函数中设置其他参数和关键字。...columns：要在列中分组的值 values:聚合计算的值，需指定aggfunc aggfunc：聚合函数，如指定，还需指定value，默认是计数 rownames :列名称 colnames...五、数据采样 Pandas中的resample()是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法,可 以对原样本重新处理,其语法格式如下: resample(rule, how=None,

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Pandas 概览

有序和无序（即非固定频率）的时间序列数据。 带行列标签的矩阵数据，包括同构或异构型数据。 任意其它形式的观测、统计数据集。数据转入 Pandas 数据结构时不必事先标记。...，也可以忽略标签，在 Series、DataFrame 计算时自动与数据对齐； 强大、灵活的分组（group by）功能：拆分-应用-组合数据集，聚合、转换数据； 把 Python 和 NumPy 数据结构里不规则...即一个刻度支持多个标签； 成熟的 IO 工具：用于读取文本文件（CSV 等支持分隔符的文件）、Excel 文件、数据库等来源的数据，利用超快的 HDF5 格式保存 / 加载数据； 时间序列：支持日期范围生成、频率转换...处理 DataFrame 等表格数据时，index（行）或 columns（列）比 axis 0 和 axis 1 更直观。...社区 Pandas 如今由来自全球的同道中人组成的社区提供支持，社区里的每个人都贡献了宝贵的时间和精力，正因如此，才成就了开源 Pandas，在此，我们要感谢所有贡献者。

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9个value_counts()的小技巧，提高Pandas 数据分析效率

数据科学家通常将大部分时间花在探索和预处理数据上。当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...1、默认参数 2、按升序对结果进行排序 3、按字母顺序排列结果 4、结果中包含空值 5、 以百分比计数显示结果 6、将连续数据分入离散区间 7、分组并调用 value_counts() 8、将结果系列转换为...DataFrame 9、应用于DataFrame 1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。...Pandas DataFrame.value_counts() 返回一个包含 DataFrame 中唯一行计数的系列。

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