上篇推文《从【中国式复杂报表】谈设计逻辑》中我们提到,中国式复杂报表作为高度复杂化的产物,不适合进一步用作数据源。但实际工作中,难免遇到以类似复杂表格作为数据源的情况。比如从国家统计局下载数据的表单,就是一个初级版的复杂报表。我们可以看到,表头分了两个层级,且子层级含有合计数。列方向上也有合计(全国)。本文将来一步一步介绍,如何清洗复杂报表数据源。
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.
昨日推文PySpark环境搭建和简介,今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame,实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体,功能也几乎恰是这样,所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧,学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能,R语言与Python作为优秀的数据分析工具,在数值型数据的描述,类别型变量的交叉分析方面,提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯,按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言: 描述性统计:(针对数值型) library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
交叉分析 通常用于分析两个或两个以上,分组变量之间的关系,以交叉表形式进行变量间关系的对比分析; 从数据的不同维度,综合进行分组细分,进一步了解数据的构成、分布特征。 交叉计数函数: pivot_table(values,index,columns,aggfunc,fill_value) 参数说明: values:数据透视表中的值 index:数据透视表中的行 columns:数据透视表中的列 aggfunc:统计函数 fill_value:NA值的同一替换 #相当于excel中的数据透视表功
正式开始建模与处理数据前,对数据进行探索并有一个初步的认识非常重要,本文将围绕变量探索,展示分类、连续变量,以及两种类型变量结合的探索方法,并展示 Python Pandas 数据处理与可视化中的一些快捷常用骚操作~
实用工具:线性代数,统计,数据处理等工具 特征工程:特征提取,特征转换,特征选择 常用算法:分类,回归,聚类,协同过滤,降维 模型优化:模型评估,参数优化。
本文是【统计师的Python日记】第10天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗,着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 第8天接着学习数据清洗,一些常见的数据处理技巧,如分列、去除空白等被我一一攻破 第9天学习了正则表达式处理文本数据 原文复习(点击
某公司是金融第三方支付公司,为商家生产硬件商机,该种机器可以帮助商家收款,例如我们在商场里见到的收款pos机、收款机等。
解决思路:首先明白希望结果是以什么样的方式展示,根据本例要求可以用产品名称作列标题,还款期数做行标题,行列交叉的位置就是贷款金额,并对行列进行合计。此时用到数据透视图可以一举解决以上问题。
PySpark RDD 转换操作(Transformation) 是惰性求值,用于将一个 RDD 转换/更新为另一个。由于RDD本质上是不可变的,转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD,因此,一系列RDD转换创建了一个RDD谱系(依赖图)。
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理,于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。
翻译:黄念 校对:王方思 小编和大伙一样正在学习Python,在实际数据操作中,列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用,如果你对这些感兴趣,请看下文: ◆ ◆ ◆ 引言 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言——这合情合理。它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中,我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas,加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法
知乎 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/357361005
数据透视表是一种可以快速汇总、分析大量数据表格的交互式分析工具。使用数据透视表可以按照数据表格的不同字段从多个角度进行透视,并建立交叉表格,用以查看数据表格不同层面的汇总信息、分析结果以及摘要数据。
官方文档:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-tuning.html
PySpark是Python和Apache Spark的结合,是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。本篇博客将向您介绍PySpark的基本概念以及如何入门使用它。
【导读】近日,多伦多数据科学家Susan Li发表一篇博文,讲解利用PySpark处理文本多分类问题的详情。我们知道,Apache Spark在处理实时数据方面的能力非常出色,目前也在工业界广泛使用。
交叉表查询可以将同一个表中的一个或多个字段作为行标签,另一个字段作为列标签,然后对表中的某个字段进行某种统计计算(例如计数,求和、平均值等)。
文 | 兰色幻想-赵志东 在excel中我们有时会看到一些奇奇怪怪的公式,为了帮助新手学习,兰色今天带大家一起盘点这些公式。 公式1:=Sum(表1:表20!A1) 揭密:这是Sum的多表求和公式 用
小勤:前面你的很多个关于PowerQuery的内容里都涉及到逆透视,这到底是什么意思呢?这个概念一直觉得似懂非懂的,有没有简单点的语句总结一下?
小勤:好像是算知道的,一个一对一,一个一对多?最好是都能讲一下,感觉有点power query 基础操作的东西会用,但对概念还有点似懂非懂,这样导致东西一变就抓瞎了,现在只会照葫芦画瓢,葫芦稍微动一下就不行了。
早期的数据小魔方用户大概都知道,我最初也是从学习Excel起步的,只是学习的深入了之后,才开开慢慢的迁移到R语言。 我往R语言转型并不代表自己开始放弃Excel或者觉得Excel不适合做可视化,只是想体验一下Excel外围的可视化世界是什么样子的,毕竟在这个大行业内,还活跃着太多可视化领域的佼佼者,譬如 PowerBI、Tableau等。 当然,这些软件各有特点,但是在要划分一个类别的话,我觉得可以划分为三类: Excel(以及寄生于Excel平台的各种辅助软件dashboard、Think-cell-ch
透视表pivot_table是各种电子表格和其他数据分析软件中一种常见的数据分析汇总工具。 根据一个或者多个键对数据进行聚合 根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中 一文看懂pandas的透视表 Pivot_table 特点 灵活性高,可以随意定制你的分析计算要求 脉络清晰易于理解数据 操作性强,报表神器 参数 data: a DataFrame object,要应用透视表的数据框 values: a column or a list of columns to aggregate,要聚合的列
交叉表是一种特殊的透视表,往往用来统计频次,也可以使用参数aggfunc指定聚合函数实现其他功能。扩展库pandas提供了crosstab()函数用来生成交叉表,返回新的DataFrame,其语法为:
本文介绍了深度学习、大数据和机器学习的技术原理、相关库和工具,以及其在实际应用中的优势和挑战。
第十章主要讲解的数据聚合与分组操作。对数据集进行分类,并在每一个组上应用一个聚合函数或者转换函数,是常见的数据分析的工作。
对应于SQL中常见的JOIN操作 菜鸟教程网关于SQL连接总结性资料 Pyspark中的连接函数要求定义键,因为连接的过程是基于共同的字段(键)来组合两个RDD中的记录,因此需要操作键值对RDD
Spark一直都在快速地更新中,性能越来越快,功能越来越强大。我们既可以参与其中,也可以乐享其成。 目前,Spark 1.4版本在社区已经进入投票阶段,在Github上也提供了1.4的分支版本。最近,Databricks的工程师撰写了博客,介绍了Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数。这篇博客介绍的函数主要包括: 随机数据生成(Random Data Generation) 概要与描述性统计(Summary and descriptive statistics) 协方差与相关性(Sa
Origin是一款广泛应用于科学数据分析和绘图的软件,具有许多独特的功能。本文将通过实际案例来介绍其中四个功能。
话说,数据透视表是Excel里超级好用的数据分析功能!君不见,前天我发文章《别傻了!PQ都没学会,VBA都学不来,你能学好Python处理Excel?》后,有朋友留言,千回百转,回到透视表……
在Excel里,除了可以使用透视表来访问数据模型,还可以用发起查询的方式来访问模型,返回一个二维表。
Excel上玩出这么硬核的地图应用,李强老师的确有一手,不要以为在Tableau或PowerBI上轻松做出来,在Excel上做就没价值,论传播力Excel胜过前两者无数,稍加点自动化,就可以在Excel上自动做此类报表,非常有应用价值。
小勤:大海,数据透视真是太好用了,上次开会的时候领导提了好多个新的维度的分析,我都啪啪啪就搞定了。
五月份TIOBE编程语言排行榜,Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学,另一方面是因为强大的第三方库生态。
小勤:嗯,这回真是不用担心了,领导要啥我就调整一下【行】、【列】、【值】的内容就可以了,真方便。
在上一篇文章中我们了解到Pandas模块中的pivot_table()函数可以用来制作数据透视表,今天小编来介绍一下Pandas模块中的另外一个函数corsstab(),我们可以通过调用该函数来制作交叉表,下面就来看看其中的主要流程和步骤吧。
作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019,Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
常见的二维数据透视表(交叉表)通过横向和纵向展示数据,进行一些简单的汇总运算,而传统的数据透视表功能单一,汇总方式简单,已经无法满足现代大数据量各种条件分析,因此多维透视表应运而生。
一般如果需要对数据透视表进行分组,数据如图1所示,数据支持的格式为数字格式以及日期格式,如图2和图3所示,文本格式通常无法进行分组组合。
pyspark读取hive数据非常简单,因为它有专门的接口来读取,完全不需要像hbase那样,需要做很多配置,pyspark提供的操作hive的接口,使得程序可以直接使用SQL语句从hive里面查询需要的数据,代码如下:
人力成本的数据分析是年底我们必做的一个分析模块,人力成本的分析包含了薪酬的部分,同时我们要做人效分析的时候就必须要做人力成本的数据分析,所以我们今天来讲讲如何来做人力成本的分析,以及分析的思维。
在Office三大办公套件中,Excel可能是功能最多、最难精通的那一款了。从日常的表格录入到复杂的业务数据统计分析,Excel仿佛一位外表平平无奇,实力却深不可测的武林高手。熟练使用Excel往往能在日常工作中获得事半功倍的效果,而这里所谓的“熟练”除了熟悉大量公式、图表绘制等操作外,还要掌握一项非常重要的特性——数据透视表。 所谓数据透视表,就是将原始的明细数据表中涉及的各组关联数据进行分类汇总的产物。用户可以按照不同的组合方式对原始数据进行处理。例如下面这样的销售业绩原始数据:
永远不要低估Excel的作用,虽然名种BI工具很火爆,但记住他们只在分析师的群体中火爆,当涉及到报表分享时,分享到一般用户手里时,或者职场老一辈人群时,Excel是最佳的选择。同样对灵活性要求高、自动化程度强烈的,Excel仍然是不二的选择。
数据透视表将每一列数据作为输入,输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。在实际数据处理过程中,数据透视表使用频率相对较高,今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。
交叉表 (cross table) 是透视表的特例,其默认的整合函数是计算个数或频率。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84
如今,Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说,如果他们不使用比Python更难的语言编写代码,那么一个人是否真是软件开发人员,但它仍然无处不在。
数据分析的本质是为了解决问题,以逻辑梳理为主,分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面,技术上的消耗总希望越少越好,而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互,几乎没有时间百度技术细节。
在本期中,我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后,我们将讨论批量操作,然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。
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