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toC和toB的市场营销，在核心能力上有什么不同的要求？

文/谢秉航（解读商业，解读增长） 做市场&运营这么久，很多人来问我ToB和ToC的市场营销，对人员的要求有何不同？我答了好几次了，在这里做个总结。 这是两个方向。...一、ToC的市场营销，重点是两个词，覆盖面和速度。 C端从来都是一个非常大的市场（相对B端而言），市场营销的重点，永远都是，在小范围验证了模式以后，在最短的时间内，尽可能更多的覆盖掉目标人群。...李云龙在《亮剑》里有过一个非常著名的要求：全团要对着对面的攻坚阵地，5分钟内扔完3000颗手榴弹，一颗都不能留。这句话是对C端做市场营销投入的最精炼的总结。...二、ToB的市场营销，重点是另外两个词，深度和口碑。 B端跟C端不同，toB的产品/服务，第一个必须具备而且明确的就是，行业属性。...所以toB的生长路径，往往是先围绕一个行业重点打，打深打透。——其实作为市场营销人员，你把产品/服务在一个行业打造到针扎不进水泼不进，已经极其牛逼了。

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5分钟掌握Pandas GroupBy

我们希望比较不同营销渠道，广告系列，品牌和时间段之间的转化率，以识别指标的差异。 Pandas是非常流行的python数据分析库，它有一个GroupBy函数，提供了一种高效的方法来执行此类数据分析。...df.groupby(['job']).mean() ? 如果我们想要更具体一些，我们可以取dataframe的一个子集，只计算特定列的统计信息。...也可以对不同的列使用不同的聚合。在这里，我计算了credit_amount的最小和最大金额以及每种工作类型的平均年龄。...除了使用GroupBy在同一图表中创建比较之外，我们还可以在多个图表中创建比较。 df[['duration', 'target']].groupby('target').boxplot() ?...如果你需要本篇文章完整代码，可以在这里找到：https://github.com/rebecca-vickery/machine-learning-tutorials/blob/master/data-analysis/pandas_grouby.ipynb

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实践真知：使用ASM和文件系统的数据库在AIO上有何不同？

编辑说明：在Oracle数据库中，很多概念在悄悄的发生变化，而如果缺乏实践和动手验证，你可能离真相会越来越远。从文件系统到ASM，Oracle的异步IO参数也在发生不断变化。...昨天客户的一个重要应用切换到新的系统环境上，今天观察，发现部分异常等待： ---- 从OS的CPU负载来看，定期会出现一个峰值，从ASH中可以看出，这个峰值对应的等待事件跟AWR的完全吻合。...因此，主要怀疑两个东西： 1，应用的SQL和对象的属性（比如table或者index的统计信息，并行度等等……） 2，系统的AIO设置 ---- 上面的第一条，已经提交给开发相应的SQL和其他信息；第二条...async I/O submit”后台等待事件，而正常应该是出现“db file parallel write” 可以通过设置 FILESYSTEMIO_OPTIONS=SETALL，启用AIO，然后在AWR...disk_asynch_io设置为true（缺省值），DBWR也可以使用到AIO： 再看ASM实例的dbw进程，也是用了AIO： 在实践学习中，跟踪工具strace是利器之一。

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手把手教你用Pandas透视表处理数据（附学习资料）

介绍 也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历，其实Pandas也提供了一个类似的功能，名为pivot_table。...在本例中，我们将使用“Name（名字）”列作为我们的索引。 pd.pivot_table(df,index=["Name"]) 此外，你也可以有多个索引。...pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"],values=["Price"]) “Price”列会自动计算数据的平均值，但是我们也可以对该列元素进行计数或求和。...=0,margins=True) 一个很方便的特性是，为了对你选择的不同值执行不同的函数，你可以向aggfunc传递一个字典。...我一般的经验法则是，一旦你使用多个“grouby”，那么你需要评估此时使用透视表是否是一种好的选择。 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。

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pandas transform 数据转换的 4 个常用技巧！

df.transform(lambda x: x+10) 2. 字符串函数 也可以传递任何有效的pandas内置的字符串函数，例如sqrt： df.transform('sqrt') 3....例如numpy的sqrt和exp函数的列表组合： df.transform([np.sqrt, np.exp]) 通过上面结果看到，两个函数分别作用于A和B每个列。 4....二、合并分组结果 这个功能是东哥最喜欢的，有点类似SQL的窗口函数，就是可以合并grouby()的分组结果。...我们现在想知道每家餐厅在城市中所占的销售百分比是多少。 预期输出为： 传统方法是：先groupby分组，结合apply计算分组求和，再用merge合并原表，然后再apply计算百分比。...df[df.groupby('city')['sales'].transform('sum') > 40] 上面结果来看，并没有生成新的列，而是通过汇总计算求和直接对原表进行了筛选，非常优雅。

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VLookup等方法在大量多列数据匹配时的效率对比及改善思路

VLookup无疑是Excel中进行数据匹配查询用得最广泛的函数，但是，随着企业数据量的不断增加，分析需求越来越复杂，越来越多的朋友明显感觉到VLookup函数在进行批量性的数据匹配过程中出现的卡顿问题也越来越严重...在思考这些问题的时候，我突然想到，Power Query进行合并查询的步骤，其实是分两步的： 第一步：先进行数据的匹配 第二步：按需要进行数据的展开 也就是说，只需要匹配查找一次，其它需要展开的数据都跟着这一次的匹配而直接得到...那么，如果我们在公式中也可以做到只匹配一次，后面所需要取的数据都跟着这次匹配的结果而直接得到，那么，效率是否会大有改善呢？...于是，我首先用Match函数构建一个辅助列，用于获取匹配位置，如下图所示： 然后，通过Index函数，直接根据辅助列的位置从订单表里读取相应的数据，如下图所示： 分不同情况执行如下： 单独填充位置列...七、结论 在批量性匹配查找多列数据的情况下，通过对Index和Match函数的分解使用，先单独获取所需要匹配数据的位置信息，然后再根据位置信息提取所需多列的数据，效率明显提升，所需匹配提取的列数越多，

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pandas之分组groupby()的使用整理与总结

前言 在使用pandas的时候，有些场景需要对数据内部进行分组处理，如一组全校学生成绩的数据，我们想通过班级进行分组，或者再对班级分组后的性别进行分组来进行分析，这时通过pandas下的groupby(...在使用pandas进行数据分析时，groupby()函数将会是一个数据分析辅助的利器。 groupby的作用可以参考 超好用的 pandas 之 groupby 中作者的插图进行直观的理解： ?...准备 读入的数据是一段学生信息的数据，下面将以这个数据为例进行整理grouby()函数的使用： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...grouped.aggregate({'Age':np.median, 'Score':np.sum})) print(grouped.aggregate({'Age':getSum})) aggregate函数不同于...REF groupby官方文档 超好用的 pandas 之 groupby 到此这篇关于pandas之分组groupby()的使用整理与总结的文章就介绍到这了,更多相关pandas groupby()

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pandas之分组groupby()的使用整理与总结

文章目录 前言 准备 基本操作 可视化操作 REF 前言 在使用pandas的时候，有些场景需要对数据内部进行分组处理，如一组全校学生成绩的数据，我们想通过班级进行分组，或者再对班级分组后的性别进行分组来进行分析...，这时通过pandas下的groupby()函数就可以解决。...在使用pandas进行数据分析时，groupby()函数将会是一个数据分析辅助的利器。...groupby的作用可以参考 超好用的 pandas 之 groupby 中作者的插图进行直观的理解： 准备 读入的数据是一段学生信息的数据，下面将以这个数据为例进行整理grouby()函数的使用...： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('.

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通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

希望大家一定从头到尾学习，否则，可能会找不到操作的数据源。...由于许多潜在的 Pandas 用户对 Excel 电子表格有一定的了解，因此本页旨在提供一些案例，说明如何使用 Pandas 执行各Excel电子表格的各种操作。...在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...outer") 结果如下： 与 VLOOKUP 相比，merge 有许多优点： 查找值不需要是查找表的第一列； 如果匹配多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一行； 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。

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盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！

df["排名"] = df.rank(method="dense").astype("int") 输出： rank()⽅法中的method参数，它有5个常⽤选项，可以帮助我们实现不同情况下的排名。...clip()方法，用于对超过或者低于某些数的数值进行截断[1]，来保证数值在一定范围。比如每月的迟到天数一定是在0-31天之间。...split 分割字符串，将一列扩展为多列 strip、rstrip、lstrip 去除空白符、换行符 findall 利用正则表达式，去字符串中匹配，返回查找结果的列表 extract、extractall...接受正则表达式，抽取匹配的字符串(一定要加上括号) 举例： df.insert(2, "姓名", df["姓"].str.cat(df["名"], sep="")) 输出：...如果大家有在工作生活中进行“数据清洗”非常有用的Pandas函数，也可以在评论区交流。

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Python中字段抽取、字段拆分、记录抽取

1、字段抽取 字段抽取是根据已知列数据的开始和结束位置，抽取出新的列 字段截取函数：slice(start,stop) 注意：和数据结构的访问方式一样，开始位置是大于等于，结束位置是小于。...根据一定的条件，对数据进行抽取 记录抽取函数：dataframe[condition] #类似于excel里的过滤功能 参数说明 ① condition 过滤的条件 返回值 ① DataFrame 常用的条件类型...=) 例如：df[df.comments>10000]; #这里的范围是指>=left&<=right 例如：df[df.comments.between(1000,10000)] 例如：df[pandas.isnull...，不匹配空值。...(1)比较运算 (2)范围运算 between(left,right) (3)空值匹配 pandas.isnull(column) (4)字符匹配 (5)逻辑运算 与(&),或(|),取反(not) import

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05.记录合并&字段合并&字段匹配1.记录合并2.字段合并3.字段匹配3.1 默认只保留连接上的部分3.2 使用左连接3.3 使用右连接3.4 保留左右表所有数据行

屏幕快照 2018-07-02 21.47.59.png 2.字段合并 将同一个数据框中的不同列合并成新的列。 方法x = x1 + x2 + x3 + ...合并后的数据以序列的形式返回。...(str) #合并成新列 tel = df['band'] + df['area'] + df['num'] #将tel添加到df数据框的tel列 df['tel'] = tel ?...函数merge(x, y, left_on, right_on) 需要匹配的数据列，应使用用一种数据类型。...返回值：DataFrame 参数 注释 x 第一个数据框 y 第二个数据框 left_on 第一个数据框用于匹配的列 right_on 第二个数据框用于匹配的列 import pandas items...屏幕快照 2018-07-02 22.02.37.png 3.2 使用左连接 即使与右边数据框匹配不上，也要保留左边内容，右边未匹配数据用空值代替 itemPrices = pandas.merge(

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Pandas

经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。 虽然 pandas 采用了大量的 NumPy 编码风格，但二者最大的不同是 pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的。...的拼接是从 numpy 的拼接引入的，选择沿着不同的轴进行匹配会产生不同的结果，具体匹配情况可以类比数组的拼接，区别是沿着 axis=1 进行叠加时会考虑行索引相同的进行合并。...，在自定义函数时，我们使用agg时默认聚合函数的输入是一个数组，而apply的聚合函数的输入参数是一个DataFrame，我想这也一定程度上解释了为什么apply函数会更常用一些。...10行10列 为：\n',vsCross.iloc[:10,:10]) 转换数据–DataFrame 数据离散化 在进行数据分析时，需要先了解数据的分布特征，如某个值的出现频次、不同的取值区间样本的多少...， 有时需要按大致相同的样本频次，观察取得这些频次的样本分布在的不同区间。

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Pandas中替换值的简单方法

使用内置的 Pandas 方法进行高级数据处理和字符串操作 Pandas 库被广泛用作数据处理和分析工具，用于从数据中清理和提取特征。 在处理数据时，编辑或删除某些数据作为预处理步骤的一部分。...这可能涉及从现有列创建新列，或修改现有列以使它们适合更易于使用。为此，Pandas 提供了多种方法，您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。...import pandas as pd df = pd.read_csv('WordsByCharacter.csv') 使用“替换”来编辑 Pandas DataFrame 系列（列）中的字符串...也就是说，需要传递想要更改的每个值，以及希望将其更改为什么值。在某些情况下，使用查找和替换与定义的正则表达式匹配的所有内容可能更容易。...但是，在想要将不同的值更改为不同的替换值的情况下，不必多次调用 replace 方法。相反，可以简单地传递一个字典，其中键是要搜索的列值，而值是要替换原始值的内容。下面是一个简单的例子。

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2020年入门数据分析选择Python还是SQL？七个常用操作对比！

在pandas中的等价操作为 ? 注意，在上面代码中，我们使用size()而不是count() 这是因为count()将函数应用于每一列，并返回每一列中非空记录的数量！...六、连接 在pandas可以使用join()或merge()进行连接，每种方法都有参数，可让指定要执行的联接类型(LEFT，RIGHT，INNER，FULL)或要联接的列。...'value': np.random.randn(4)}) 内连接 内联接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行，在SQL中实现内连接使用INNER JOIN SELECT * FROM...全连接 全连接返回左表和右表中的所有行，无论是否匹配，但并不是所有的数据库都支持，比如mysql就不支持，在SQL中实现全连接可以使用FULL OUTER JOIN SELECT * FROM df1...以上就是本文的全部内容，可以看到在不同的场景下不同的语言有着不同的特性，如果你想深入学习了解可以进一步查阅官方文档并多加练习！

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Python pandas对excel的操作实现示例

增加计算列 pandas 的 DataFrame，每一行或每一列都是一个序列 (Series)。比如： import pandas as pd df1 = pd.read_excel('....在 Excel 中实现用的是 IF 函数，但在 pandas 中需要用到 numpy 的 where 函数： df1['category'] = np.where(df1['total'] 200000...在指定位置插入列 上面方法增加的列，位置都是放在最后。如果想要在指定位置插入列，要用 dataframe.insert() 方法。...假设我们要在 state 列后面插入一列，这一列是 state 的简称 (abbreviation)。在 Excel 中，根据 state 来找到 state 的简称 ，一般用 VLOOKUP 函数。...abbrev') df2 = df1.merge(df_abbrev, on='state') # 类似数据库的 inner join，不匹配数据不会显示 VLookup 函数根据位置来匹配，merge

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手把手教你用 pandas 分析可视化东京奥运会数据！

有时间列，为了方便后面分析，自然要检查一下其类型 df2.info() 可以看到，获奖时间列虽然没有缺失值但其并不是pandas支持的时间类型。...好在修改列属性并不是什么困难的事情，一行代码轻松搞定（7-12） df2['获奖时间'] = pd.to_datetime(df2['获奖时间']) 数据合并 通过观察可以发现，df2并没有 国家名称...列，但是其与 df1 有一个共同列 国家id 为了给 df2 新增一列 国家名称 列，一个自然的想法就是通过 国家id 列将两个数据框进行合并，在 pandas 中实现，也不是什么困难的事情 temp...就调整的差不多了（由于源数据问题，部分获奖时间与真实时间有一定误差），下面开始进行分析 数据分组 下面对 df2 进行一些统计分析，计算每个国家的奖牌总数（也就是出现次数），并查看奖牌数前5名，结果可以用...() 可以看到，最后一天产生的奖牌数量最多 数据透视 再来查看不同项目在不同国家的分布情况，同样也可以使用分组功能实现 pd.pivot_table(df2,values = ['奖牌类型'],index

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