在有些时候,我们需要统计连续登录N天或以上用户,这里采用python通过分组排序、分组计数等步骤实现该功能,具体如下:
该项目主要对某平台用户消费行为进行画像分析,通过pandas的灵活使用,对月销量、客户复购率、回购率、客户分层、高质量客户、留存率、消费间隔等进行多维度分析。以下为部分节选内容,完整数据和代码可在文末扫码了解👇
小小明,「凹凸数据」专栏作者,Pandas数据处理专家,致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。
上面的cumsum函数是逐列进行累加的,如果需要总累加,那么便可以使用apply函数。
注意:由于NaN的存在,B列初始的数据类型是float,如果要变成整数,使用astype转换即可。
ascending默认从小到大排序:【true 从大到小 false从小到大】
由上图可以看出,用户注册数在2月19日有一次的大的高峰,其他时间也分别有几次小高峰,且高峰的持续时间很短,可以推测是因为游戏推出一些奖励活动或公司对游戏的推广取得了效果进而使注册用户激增。
基础知识在数据分析中就像是九阳神功,熟练的掌握,加以运用,就可以练就深厚的内力,成为绝顶高手自然不在话下!
重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中,我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。
最近有位同学面试了几家,分享了一些觉得有些难度的SQL面试题:比如会让你用SQL实现行转列和列转行操作、用SQL计算留存、用SQL计算中位数、还有如何统计用户最大连续登录天数?
差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中,你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后,你将学到: 关于差分运算,包括延迟差分的配置和差分序列。 如何开发手动实现的
作者:Georgia Deaconu 翻译:陈超校对:欧阳锦 本文约1200字,建议阅读5分钟本文介绍了Python处理数据集的方法。 作为一名数据科学家,我发现自己处理“大数据”的情况越来越多。我叫做大数据的是那些虽然不是很大,但是却足够让我的电脑处理到崩溃并且拖慢其他程序。 图片来自 Mika Baumeister UNsplash 这个问题并不新鲜,且对于所有问题而言,从来没有一劳永逸的万能公式。最好的方法依赖于你的数据以及你应用的目的。然而,最流行的解决方法通常在以下描述的分类之中。 1. 通过优
总体而言,Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言,适用于各种规模和类型的项目,从小型脚本到大型应用,都能够得心应手。
发现一个很怪的id: )chailed (104: Connection reset by pee,确认一下是不是在.
最近鬼吹灯系列网剧《云南虫谷》上线,作为鬼吹灯系列作品,承接上部《龙岭迷窟》内容,且还是铁三角原班人马主演,网友直呼非常好看!
来源:towardsdatascience 作者:Baijayanta Roy 编译&内容补充:早起Python
pandas数据分析练习 # coding=utf-8 """ @Project :pachong-master @File :list_series.py @Author :gaojs @Date :2022/6/5 22:06 @Blogs : https://www.gaojs.com.cn """ import pandas as pd import numpy as np class Pandas: """ pand
需求:找到通网后的第一个日志和断网前的最后一个日志,然后提取 date 列的时间做减法,获得本次断网时间,之后用同样的方法统计每次的断网时间,最后计算总的断网次数和断网时间的平均值。
本数据报告以淘宝app平台为数据集,通过行业的指标对淘宝用户行为进行分析,从而探索淘宝用户的行为模式,具体指标包括:日PV和日UV分析,付费率分析,复购行为分析,漏斗流失分析和用户价值RFM分析。
本文将通过构建三张表,几个SQL实例带大家掌握最常见的业务需求,同时这些实例也覆盖了面试中80%的考点。
一、基本语法 [1507772432114_7239_1507772402948.jpg] 资料地址:http://www.icoolxue.com/album/show/113 1)python3新增特性: A: print()变化 B: 新增bytes类型,可以与str进行互换,以b字母作为前缀 C: 新增format()进行格式化处理 D: dict里面删除了iterkeys(),itervalues(), iteritems(), 新增keys(), values(), it
一、基本语法 [1507772432114_7239_1507772402948.jpg] 资料地址:http://www.icoolxue.com/album/show/113 1)python3新增特性: A: print()变化 B: 新增bytes类型,可以与str进行互换,以b字母作为前缀 C: 新增format()进行格式化处理 D: dict里面删除了iterkeys(),itervalues(), iteritems(), 新增keys(), values(), i
具体来讲,第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看,去重计数,条件选择,合并连接,分组排序等操作。
操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:pandas 前端展示:highcharts
使用 pandas 处理小数据集不会遇到性能问题,但是当处理大数据集时(GB级)会遇到性能问题,甚至会因为内存不足而无法处理。
上次我们根据用户创建账号和登录日志进行了《用SQL进行用户留存率计算》,今天我们继续用这份用户登录日志来计算用户连续登录天数。
本项目基于Kaggle电影影评数据集,通过这个系列,你将学到如何进行数据探索性分析(EDA),学会使用数据分析利器pandas,会用绘图包pyecharts,以及EDA时可能遇到的各种实际问题及一些处理技巧。
这个事情还得从前几天在Python白银群【大侠】问了一个Python自动化办公处理的问题,需求倒是不难,但是他要求ChatGPT帮他处理出来,并且要达到他预期的效果。前期ChatGPT办事不利,被【大侠】一顿狂喷。
原始文件是多个csv表格,第一列为时间戳,每10分钟统计生成一行,其余列为ip地址在该时间段内的访问次数
不懂数据分析的 growth hacker 不是好运营。近日我想要统计我家产品 xue.cn 用户的编程自学行为的频次,且在不给技术开发部门带来任何新需求的情况下自力更生。那么,我该如何定义并统计这个数据指标呢?
在数据科学和机器学习领域,数据处理和分析是至关重要的一环。Pandas库是Python中最强大、灵活且广泛使用的数据处理库之一。本教程将详细介绍Pandas库的各个方面,从基本的数据结构到高级的数据操作,帮助读者更好地理解和利用这一工具。
用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够,Pandas是必须要掌握的一个重点,numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够,很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等,比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。
由于互联网的快速发展,网络上存储了越来越多的数据信息。各大公司通过对这些数据进行分析,可以得到一些有助于决策的信息。
凭借其广泛的功能,Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
时间序列数据是一种在一段时间内收集的数据类型,它通常用于金融、经济学和气象学等领域,经常通过分析来了解随着时间的推移的趋势和模式
这篇文章中使用的数据集是一个足球球员各项技能及其身价的csv表,包含了60多个字段。数据集下载链接:数据集
在电商等消费场景下,复购率是最耳熟能详的指标之一了。上到平台、下到品牌、店铺,各种复盘分析一定绕不开复购率,今天我们就从实战的角度聊聊复购率。
这是一个关于在线音乐零售平台的用户消费分析案例,在网上到处可见,听闻不少培训机构也用于数据分析案例。我大概看了一些其他的文章,基本是千篇一律。
不管是上学还是上班都会统计考勤,有些学校或公司会对每月缺卡次数过多(比如三次以上)的人员进行处罚。
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。
本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群,使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL ---- EXTRACT(抽取)、TRANSFORM(转换)、LOAD(加载) 等工作为例介绍大数据数据预处理的实践经验,很多初学的朋友对大数据挖掘,数据分析第一直观的印象,都只是业务模型,以及组成模型背后的各种算法原理。往往忽视了整个业务场景建模过程中,看似最普通,却又最精髓的数据预处理或者叫数据清洗过程。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息,介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。 包括如何导入数据集以及浏览,选择,清理,索引,合并和导出数据等常用操作的函数使用,这是一个很好的快速入门指南,如果你已经学习过pandas,那么这将是一个不错的复习。
题目介绍:loan 表存储着贷款信息,包括贷款 ID,贷款总额、按月分期数、年利率。数据如下:
我们采用波士顿房价预测数据集进行回归任务分析。数据集分为训练集和测试集,训练集可用于训练回归模型,测试集需要进行预测。
在前两篇文章中,我们从多个角度,由浅入深,对比了pandas和SQL在数据处理方面常见的一些操作。
对于业务型数据分析来说,Excel可以说是打交道最多的软件了,可以说没有之一。之前有比较系统地读过《Python数据分析基础》(Foundations for Analysis with Python),写了一些笔记,这里只选取关于Excel的部分。
Pandas 是数据分析领域中最为流行的库之一,它提供了丰富的功能用于处理时间序列数据。在实际项目中,对时间序列数据的处理涉及到各种操作,包括日期解析、重采样、滑动窗口等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中对时间序列数据的处理技术,通过实例演示如何灵活应用这些功能。
1、最大值、最小值 max:获取一个数组中最大元素 min:获取一个数组中最小元素
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