文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

『数据分析』pandas计算连续行为天数的几种思路

我们的第72篇原创 作者：才哥 ---- ☆ 大家好，我是才哥。 最近在处理数据的时候遇到一个需求，核心就是求取最大连续行为天数。...类似需求在去年笔者刚接触pandas的时候也做过《利用Python统计连续登录N天或以上用户》，这里我们可以用同样的方法进行实现。...图2：akshare数据预览 由于我们只需要用到aqi，并按照国际标准进行优良与污染定级，这里简单做下数据处理如下：（后台直接回复0427获取的数据是处理后的数据哈） import pandas as...求连续污染持续天数 结合上次的《利用Python统计连续登录N天或以上用户》案例，我们这里再提供1种新的解题思路，合计2种解题思路。 以下解法来自小明哥和才哥 2.1....图10：思路2的解法2小明哥结果 以上就是本次全部内容，其实我们在日常工作生活中还可能遇到类似场景如：计算用户连续登录天数、计算用户连续付费天数、计算南方梅雨季节连续下雨天数等等！

7.1K11
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

小蛇学python（18）pandas的数据聚合与分组计算

对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。...它还没有进行计算，但是已经分组完毕。 ? image.png 以上是对已经分组完毕的变量的一些计算，同时还涉及到层次化索引以及层次化索引的展开。 groupby还有更加简便得使用方法。 ?...我们可以利用以前学习pandas的表格合并的知识，但是pandas也给我专门提供了更为简便的方法。 ?...是不是很神奇，如果不相信，我们可以来验证一下，按理说减去平均值后，数据的平均值会变成零。 ? image.png 可以看出来，就算不为零，也是很小的数。...至于为什么不准确为零，这是由于python的float浮点类型数据自身不够精确的问题，不在我们讨论之内。

2.4K20

pandas时间序列常用方法简介

导读 pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！...pd.Timestamp()，时间戳对象，从其首字母大写的命名方式可以看出这是pandas中的一个类，实际上相当于Python标准库中的datetime的定位，在创建时间对象时可接受日期字符串、时间戳数值或分别指定年月日时分秒等参数三类...04 重采样 重采样是pandas时间序列中的一个特色操作，在有些连续时间记录需要按某一指定周期进行聚合统计时尤为有效，实现这一功能的函数主要是resample。...05 滑动窗口 理解pandas中时间序列滑动窗口的最好方式是类比SQL中的窗口函数。实际上，其与分组聚合函数的联系和SQL中的窗口函数与分组聚合联系是一致的。...以差值窗口长度=1为例，实际上此时只是简单的执行当前值与其前一个值的差，其应用shift的等价形式即为： ? 3.rolling，这是一个原原本本的滑动窗口，适用场景是连续求解一段时间内的某一指标。

5.7K10

请问下为什么py文件打包成exe input这个输入框弹不出来？

这个是打包的时候要特别在注意什么吗？ 二、实现过程 这里提示将窗口最大化之后还是没有效果，打包的命令是pyinstaller -F xxx.py，看上去也没啥毛病。...file = p.glob('*.xls*') file_all = [i for i in file] n = int(input("请输入要拆分的列数:")) for i in file_all:...这篇文章主要盘点了一个Python打包处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...------------------- End ------------------- 往期精彩文章推荐： 分享一个批量转换某个目录下的所有ppt->pdf的Python代码 通过pandas读取列的数据怎么把一列中的负数全部转为正数...Pandas实战——灵活使用pandas基础知识轻松处理不规则数据 Python自动化办公的过程中另存为Excel文件无效？

25620

和为S的连续正数序列

题目描述 小明很喜欢数学,有一天他在做数学作业时,要求计算出9~16的和,他马上就写出了正确答案是100。但是他并不满足于此,他在想究竟有多少种连续的正数序列的和为100(至少包括两个数)。...没多久,他就得到另一组连续正数和为100的序列:18,19,20,21,22。现在把问题交给你,你能不能也很快的找出所有和为S的连续正数序列? 输出所有和为 S 的连续正数序列。...例如和为 100 的连续序列有： [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16] [18, 19, 20, 21, 22]。...解题思路 滑动窗口核心思想： 由题意可知，需要根据指定的数，求解连续的正数序列。因此此序列可以看做是等差序列，其中公差为1。因此本题可以采用滑动窗口来求解正数序列。...窗口左侧为p1，窗口右侧为pn，窗口中元素的和为Sn，其中窗口中的序列服从等差序列。初始时，左侧窗口值为1，右侧窗口值为2。

36220

LeetCode-面试题57-2-和为s的连续正数序列

# LeetCode-面试题57-2-和为s的连续正数序列 输入一个正整数 target ，输出所有和为 target 的连续正整数序列（至少含有两个数）。...： 序列至少包含2个数，窗口从1(small)，2(big)开始，且small指针不会超过中值，简单例子，比如15=8+small，small是不可能比8大的，当small都已经跨过中值，big肯定也比...small大，两个的组合不可能得到target，所以small<mid即可 接下来分为3种情况讨论： 当序列和curSum<target时，说明需要扩大窗口，这里恒向右扩大，指针右移big++，当前序列值也需要加上...big，curSum+=big 当序列和curSum>target时，说明需要缩小窗口，从最小的值开始缩小，curSum-=small，之后指针左移small-- 当序列和curSum==target时...之后使big指针右移，curSum+=big，继续下一轮的窗口计算 实际上序列和可以由公式(left+right)*(right-left+1)//2得到，Python代码返回更加轻松 # Java代码

16910

Pandas 概览

Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。...，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...格式保存 / 加载数据； 时间序列：支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列功能。...Pandas 是 statsmodels 的依赖项，因此，Pandas 也是 Python 中统计计算生态圈的重要组成部分。 Pandas 已广泛应用于金融领域。...数据结构 维数 名称 描述 1 Series 带标签的一维同构数组 2 DataFrame 带标签的，大小可变的，二维异构表格 为什么有多个数据结构？ Pandas 数据结构就像是低维数据的容器。

1.3K10

数据分析 | 一文了解数据分析必须掌握的库-Pandas

Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。...，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...格式保存 / 加载数据； 时间序列：支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列功能。...Pandas 是 statsmodels 的依赖项，因此，Pandas 也是 Python 中统计计算生态圈的重要组成部分。 Pandas 已广泛应用于金融领域。...数据结构 维数 名称 描述 1 Series 带标签的一维同构数组 2 DataFrame 带标签的，大小可变的，二维异构表格 为什么有多个数据结构？ Pandas 数据结构就像是低维数据的容器。

1.1K10

Pandas 概览

Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。...，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...格式保存 / 加载数据； 时间序列：支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列功能。...Pandas 是 statsmodels 的依赖项，因此，Pandas 也是 Python 中统计计算生态圈的重要组成部分。 Pandas 已广泛应用于金融领域。...数据结构 维数 名称 描述 1 Series 带标签的一维同构数组 2 DataFrame 带标签的，大小可变的，二维异构表格 为什么有多个数据结构？ Pandas 数据结构就像是低维数据的容器。

1.1K00

数据分析篇 | Pandas 概览

Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。...，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...格式保存 / 加载数据； 时间序列：支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列功能。...Pandas 是 statsmodels 的依赖项，因此，Pandas 也是 Python 中统计计算生态圈的重要组成部分。 Pandas 已广泛应用于金融领域。...数据结构 维数 名称 描述 1 Series 带标签的一维同构数组 2 DataFrame 带标签的，大小可变的，二维异构表格 为什么有多个数据结构？ Pandas 数据结构就像是低维数据的容器。

1.2K20

《利用Python进行数据分析·第3版》学习笔记1·准备环境

线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成。 成熟的C API， 用于Python插件和原生C、C++、Fortran代码存取NumPy的数据结构和计算工具。 NumPy非常适合作为数据容器。...因此，许多Python的数值计算工具要么使用NumPy数组作为主要的数据结构，要么可以与NumPy进行无缝交互操作。 pandas pandas的作者就是本书作者Wes McKinney。...IPython和Jupyter IPython是交互性的Python编程终端。IPython可以方便地访问系统的shell和文件系统，在许多场景中就无需在终端窗口和Python会话中来回切换。...scipy.stats：标准连续和离散概率分布（密度函数、采样器、连续分布函数）、各种统计检验方法，以及各类描述性统计。...完成这些安装步骤后，打开一个新的终端窗口，输入python命令，确认安装的是最新的Miniconda： (base) $ python Python 3.9 | (main) [GCC 10.3.0]

2.1K30

超级攻略！PandasNumPyMatrix用于金融数据准备

pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...例如，权重 和 用于计算 ，， 的最终加权平均数，如果adjust=True，则权重分别是 和 1。...例如，权重 和 用于计算 ，， 的最终加权平均数，如果adjust=True，则权重分别是 1。...NumPy NumPy是专为简化Python中的数组运算而设计的，每个NumPy数组都具有以下属性： ndim：维数。 shape：每一维的大小。 size：数组中元素的总数。...矩阵运算在科学计算中非常重要，而矩阵的基本运算包括矩阵的加法，减法，数乘，转置，共轭和共轭转置 。

7.2K30

超级攻略！PandasNumPyMatrix用于金融数据准备

pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...布尔型，默认False，居右 win_type: 窗口的类型。截取窗的各种函数。字符串类型，默认为None。各种类型 on: 可选参数。对于dataframe而言，指定要计算滚动窗口的列。值为列名。...例如，权重 x_0 和 x_2 用于计算 [x0， None， x2] 的最终加权平均数，如果adjust=True，则权重分别是 1−\alpha 1。...NumPy NumPy是专为简化Python中的数组运算而设计的，每个NumPy数组都具有以下属性： ndim：维数。 shape：每一维的大小。 size：数组中元素的总数。...由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。矩阵运算在科学计算中非常重要，而矩阵的基本运算包括矩阵的加法，减法，数乘，转置，共轭和共轭转置 。

5.7K10

使用四元数计算两个分子之间的RMSD（附Python代码）

本文将简要介绍如何使用四元数方法计算两个分子之间RMSD，同时附上简单的示例Python代码。 1....我们的目标是使用四元数方法，写出一个可以计算A、B两个分子之间RMSD值的Python脚本rmsd.py，即在给出两个坐标文件a.xyz和b.xyz后，输入如下命令： $ ....基本思路 RMSD的计算公式很简单，主要难点在于怎样将两个分子放在尽可能”相近“的位置上计算。换言之，RMSD会随着两个分子的相对位置变化而变化，我们需要找到RMSD最小的时候对应的相对位置。...什么是四元数 我们首先看看四元数是什么。...此外，在上面的计算中，我们是在同类型原子之间进行编号优化，这也很好理解，比如对于甲烷分子，把C原子和H原子进行编号交换是不合理的。 接下来就到了四元数参与的部分了[3]。

2.6K20

分析新闻评论数据并进行情绪识别

；4）使用正则表达式，从评论区域的元素中提取评论内容和评论时间等信息，并保存到一个列表中；5）使用TextBlob库，对每条评论内容进行情绪分析，计算其极性（polarity）和主观性（subjectivity...），并将结果添加到列表中；6）使用pandas库，将列表转换为一个数据框（DataFrame），并将数据框保存到一个CSV文件中；三、示例代码和解释以下是一个简单的示例代码，用Python语言和相关库，...配合爬虫代理服务，爬取新浏览器打开，并在新窗口中设置一些cookie信息，用于存储用户的身份或偏好等数据。...使用python调用selenium可以模拟浏览器的行为，如打开新窗口，并获取新窗口的cookie信息，以便进行进一步的处理或应用。...，范围为[-1, 1]，负数表示消极，正数表示积极，0表示中立 subjectivity = text.sentiment.subjectivity # 计算评论内容的主观性，范围为[0, 1]，

29611

Pandas使用技巧：如何将运行内存占用降低90%！

来源：机器之心 pandas 是一个 Python 软件库，可用于数据操作和分析。...对于表示整型数和浮点数这些数值的块，pandas 会将这些列组合起来，存储成 NumPy ndarray。NumPy ndarray 是围绕 C 语言的数组构建的，其中的值存储在内存的连续块中。...首先我们看看能否改进数值列的内存用量。 理解子类型（subtype） 正如我们前面简单提到的那样，pandas 内部将数值表示为 NumPy ndarrays，并将它们存储在内存的连续块中。...下面的表格给出了 pandas 中最常用类型的子类型： 一个 int8 类型的值使用 1 个字节的存储空间，可以表示 256（2^8）个二进制数。...这两种类型都有一样的存储能力，但其中一个只保存 0 和正数。无符号整型让我们可以更有效地处理只有正数值的列。

3.5K20
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券