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深入Python数据分析：数据由长格式变为宽格式

pivot pandas使用版本0.22 melt()的逆操作在Pandas中对应为 pivot()，它也是一个设计上的顶层函数，工程位置如下： Pandas | pivot() 它能变形长格式表为宽格式...图2 图1到图2，就是Pandas中的pivot操作。 函数原型 ?...主要参数： index 指明哪个列变为新DataFrame的index，注意是哪个，而不是哪些； columns 指明哪个列变为columns； values 指明哪些列变为新DataFrame的数据域...明显地，列变宽了，变为宽格式了。 ? 如果只想获取某一个系列，比如baz系列，执行如下操作： ? 图2变化为如下： ?...pandas中pivot_table()提供了聚合函数，实现聚合功能。 虽然只是一个简单的函数，但是却能够快速地对数据进行强大的分析。要想用透，需要多思考，尽量应用到实际场景中。

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PHP如何将数据库查询结果输出为json格式

PHP如何将数据库查询结果输出为json格式 近期做接口的时候需要做到一个操作，将数据库查询结果输出为json格式方便程序调用。...可将其封装成专门将数据转换成json格式的接口 第一种方法 <?...php //此处前面省略连接数据库 //默认下方的$con为连接数据库的操作 //可将其封装成专门将数据转换成json格式的接口 //吃猫的鱼www.fish9.cn $sql = "SELECT...} array_push($jarr,$rows); } //此时的$jarr变量为数组，但是还不是json格式 echo json_encode($jarr);//将数组进行json...，由于json_encode后的数据是以对象数组的形式存放的， //所以我们生成的时候也要把数据存储在对象中 foreach($jarr as $key=>$value){ $jobj->$key=$value

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如何将PCM格式的原始音频采样数据编码为MP3格式或AAC格式的音频文件？

以packed格式保存的采样数据，各声道间按照采样值交替存储；以planar格式保存的采样数据，各个采样值按照不同声道连续存储 　　　　下面以8bit为例展示planar和packed格式是如何保存音频采样数据的...0 右声道0 左声道1 右声道1 左声道2 右声道2 左声道3 右声道3 planar: 左声道0 左声道1 左声道2 左声道3 右声道0 右声道1 右声道2 右声道3 　　2.读取PCM音频采样数据...　　　　由于我们代码里设置了采样格式为fltp，即planar格式，而输入的PCM音频采样数据是packed格式的，因此我们需要将packed格式转化为planar格式进行保存： //io_data.cpp...fread(frame->data[ch]+i*data_size,1,data_size,input_file); } } return 0; } 　　3.编码音频采样数据...->dtspts<<", "<<endl; write_pkt_to_file(pkt); } return 0; } 　　4.写出码流数据

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Pandas行列转换的4大技巧

本文介绍的是Pandas中4个行列转换的方法，包含： melt 转置T或者transpose wide_to_long explode（爆炸函数） 最后回答一个读者朋友问到的数据处理问题。...pandas中的T属性或者transpose函数就是实现行转列的功能，准确地说就是转置 简单转置 模拟了一份数据，查看转置的结果： [008i3skNgy1gxenewxbo0j30pu0mgdgr.jpg...] 使用transpose函数进行转置： [008i3skNgy1gxenfoqg6tj30ia0963yt.jpg] 还有另一个方法：先对值values进行转置，再把索引和列名进行交换： [008i3skNgy1gxengnbdfxj30ua0c4wfm.jpg...] 最后看一个简单的案例： [008i3skNgy1gxenhj6270j30p20riwgh.jpg] wide_to_long函数 字面意思就是：将数据集从宽格式转换为长格式 wide_to_long...stubnames：宽表中列名相同的存部分 i：要用作 id 变量的列 j：给长格式的“后缀”列设置 columns sep：设置要删除的分隔符。

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不容错过的Pandas小技巧：万能转格式、轻松合并、压缩数据，让数据分析更高效

话不多说，一起学习一下~ Pandas实用技巧 用 Pandas 做数据分析，最大的亮点当属 DataFrame。不过，在展示成果的时候，常常需要把 DataFrame 转成另一种格式。...DataFrame 转 Markdown 如果你想把代码放到 GitHub 上，需要写个 README。 这时候，你可能需要把 DataFrame 转成 Markdown 格式。...Pandas 同样为你考虑到了这一点： print(df.to_markdown()) ?...注：这里还需要 tabulate 库 DataFrame 转 Excel 说到这里，给同学们提一个小问题：导师/老板/客户要你提供 Excel 格式的数据，你该怎么做？...5、节省磁盘空间 Pandas在保存数据集时，可以对其进行压缩，其后以压缩格式进行读取。 先搞一个 300MB 的 DataFrame，把它存成 csv。

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左手用R右手Python系列——数据塑型与长宽转换

而相对于数据宽转长而言，数据长转宽就显得不是很常用，因为长转宽是数据透视，这种透视过程可以通过汇总函数或者类数据透视表函数来完成。 但是既然数据长宽转换是成对的需求，自然有对应的长转宽函数。...Python中我只讲两个函数： melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型...奇怪的是我好像没有在pandas中找到对应melt的数据长转宽函数（R语言中都是成对出现的）。...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）。...那么以上长数据mydata1就可以通过这种方式实现透视。

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R&Python Data Science 系列：数据处理(4）长宽格式数据转换

0 前言 在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。...特别说明：不要将长宽格数据转换为宽格式数据理解为数据透视表，长转宽只是数据存储形式发生变化，并不对操作对象进行计算，而数据透视表一般对操作对象进行某种操作计算（计数、求和、平均等）。...3 长转宽函数 Python实现 两种方法： 1 pandas库中的pivot()和privot_table()函数； 2 dfply库中的spread()函数； 方法一： ##构造数据...##使用pivot()import pandas as pdimport numpy as npfrom dfply import * ###长格式数据转换成宽格式数据from pandas import...4 宽转长函数 Python实现 Python中两种方法： 1 pandas库中的melt()函数； 2 dfply库中的gather()函数； ###构造数据集wide_data

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时间序列数据处理，不再使用pandas

DarTS GluonTS Pandas DataFrame是许多数据科学家的基础。学习的简单方法是将其转换为其他数据格式，然后再转换回来。本文还将介绍长格式和宽格式数据，并讨论库之间的转换。...print(storewide.index) 除了每周商店销售额外，还可以对其他任何列进行同样的长格式到宽格式的转换。 Darts Darts 库是如何处理长表和宽表数据集的？...Darts--来自长表格式 Pandas 数据框 转换长表格式沃尔玛数据为darts格式只需使用from_group_datafrme()函数，需要提供两个关键输入：组IDgroup_cols和时间索引...pandas数据框转换 继续学习如何将宽表格式数据框转换为darts数据结构。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。

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pandas系列11-cutstackmelt

pandas系列10-数值操作2 本文是书《对比Excel，轻松学习Python数据分析》的第二篇，主要内容包含 区间切分 插入数据（行或列） 转置 索引重塑 长宽表转换 区间切分 Excel Excel...行列互换 行列互换实际上就是转置的意思 excel 现将要转换的数据进行复制 在粘贴的时候勾选\color{red}{选择性粘贴}，再选择转置即可 ? 转置后的效果图 ?...Python pandas中的转置只需要调用.T方法即可 ? 索引重塑 所谓的索引重塑就是将原来的索引重新进行构造。两种常见的表示数据的结构： 表格型 树形 下面?...unstack 将树形数据转成表格型数据 ? 长宽表转换 长表和宽表 长表：很多行记录 宽表：属性特别多 Excel中的长宽表转换是直接通过复制和粘贴实现的。...在转换的过程中，宽表和长表中必须要有相同的列。比如将下图的宽表转成长表 宽表： ? 长表： ? 实现过程 stack方法 ? ?

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Pandas 数据分析 5 个实用小技巧

我攥了很久才汇总出这个小技巧系列手册，现暂命名为：《Pandas数据分析小技巧系列手册1.0》 我会一篇5个小技巧陆续推送出来，如果可以欢迎星标我的公众号：Python与算法社区 小技巧1：如何使用map...小技巧2：使用 replace 和正则清洗数据 Pandas 的强项在于数据分析，自然就少不了数据清洗。 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。...我们的目标：清洗掉 RMB，$ 符号，转化这一列为浮点型。...DataFrame，对应的原 DataFrame 是宽 DF....day_of_year int_number date 0201935020193502019-12-16 1201936520193652019-12-31 22020120200012020-01-01 小技巧5：如何将分类中出现次数较少的值归为

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盘点66个Pandas函数，轻松搞定“数据清洗”！

Pandas 是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...df.rename(columns={'mark': 'sell'}, inplace=True) 输出： 行列转置，我们可以使用T属性获得转置后的DataFrame。...melt()方法可以将宽表转长表，即表格型数据转为树形数据。...df.melt(id_vars="姓名", var_name="科目", value_name="成绩") 输出： pivot()方法可以将长表转宽表，即树形数据转为表格型数据。...今天我们盘点了66个Pandas函数合集，但实际还有很多函数在本文中没有介绍，包括时间序列、数据表的拼接与连接等等。此外，那些类似describe()这种大家非常熟悉的方法都省去了代码演示。

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数据清洗（data cleaning）的重要性

图2 另外有时需要对数据进行转置（transpose），因为有些时候需要特定的数据格式才能进行下一步的数据分析，比如宽数据转长数据，或者长数据转宽数据。...比如图1就是一个典型的长数据格式，因为“visit”这个变量被压缩到了一个变量之中，所以每一个ID不仅只有一行观测，而是有9行之多。图3就是对图1中的变量“RMDQ”进行转置之后的结果。...可能你会问，为什么要转置RMDQ的这一列数据呢？...因为“RMDQ”中存在缺失值（missing data），后面会通过多重填补（multiple imputation）方法进行缺失值的处理，需将数据变换为宽数据格式时才可以。 ?...图3 总结一下数据清洗具体包含的操作除了检查变量是否有效、是否在合理范围内，还包括拼接、抽提、拆分、观测和变量的筛选、变量类型转换、行列转置、新变量生成、赋值、缺失数据填补等等只要是为进一步数据分析做准备的工作都可以看做是数据清洗

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Pandas 数据分析 5 个实用小技巧

Python与算法社区 第443篇原创，干货满满 值得星标 你好，我是 zhenguo 我攥了很久才汇总出这个小技巧系列手册，现暂命名为：《Pandas数据分析小技巧系列手册1.0》 我会一篇5个小技巧陆续推送出来...小技巧2：使用 replace 和正则清洗数据 Pandas 的强项在于数据分析，自然就少不了数据清洗。 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。...我们的目标：清洗掉 RMB，$ 符号，转化这一列为浮点型。...DataFrame，对应的原 DataFrame 是宽 DF....day_of_year int_number date 0201935020193502019-12-16 1201936520193652019-12-31 22020120200012020-01-01 小技巧5：如何将分类中出现次数较少的值归为

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常见的复制粘贴，VBA是怎么做的

示例1：复制单元格区域到剪贴板 首先，让我们看看如何将示例工作表（表和单价）中的所有项目复制到剪贴板。...Worksheets("Example 2 -Destination").Columns("B:M").AutoFit End Sub 注意到，该过程中还有一条语句，使用Range.AutoFit方法调整数据至合适的列宽...Transpose参数允许指定粘贴时是否转置复制区域的行和列（交换位置），可以设置为True或Flase。...如果Transpose设置为True，粘贴时行列转置；如果设置为False，Excel不会转置任何内容。该参数默认值为False。如果忽略该参数，Excel不会转置复制区域的行和列。...表明在执行粘贴操作时不执行运算，参数SkipBlanks:=False，即取默认值，表明粘贴空格，参数Transpose:=True表示在粘贴时行列转置。

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基础知识篇（一）Pandas数据结构

本文介绍pandas的基本数据类型，要熟练使用pandas，需要熟悉它的两种主要数据结构：Series和DataFrame 1.Series Series 形如于一维矩阵的对象，通常用来存储一列数值，其包含数值列...(与numpy数据格式相似)和标签列(与数值列相对应，称之为index列) 1.1 Series生成 最简单的Series可以由一个数值list生成 import pandas as pd from pandas...因为没有在生成Series的时候设置index列，所以pandas会创建由0到N-1的默认索引(N为数据长度) 此时可以分别values和index属性，如下： obj.values array([...为pandas中最重要的数据结构，它的格式等同于我们要处理的矩形表格：拥有多列，每列可以有不同类型的数据，拥有列名，行、列索引等......，例如： # pd的转置，可以使用类似矩阵转置的方法 frame2.T one two three four five six year 2000 2001 2002 2001 2002 2003

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深入Python数据分析：宽表如何重构为长表

前者为通常意义的*args, 后者为 **kwargs. frame不难猜测为Pandas的二维数组结构DataFrame，其他参数含义通过如下几个例子观察。 构造df 结构如下： ?...这里面引出2个概念： 宽表( wide format) ：指列数比较多 长表( long format) ：行数比较多 回头核对官方给定melt的功能和参数 ?...注意用词：unpivot 变化 DataFrame从宽格式到长格式，选择性地保留标示列，其实就是指 id_vars参数。 ?...以上为两个最主要的参数，第二个value_vars指需要upivot的列。 思考 melt()函数的作用，它能将宽表变化为长表。...在做特征分析列数较多，即为宽表时，我们不妨选择某些列为unpivot列，从而降低维度，增加行数据实现对数据的重构。

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