yhd-pandas分类统计个数与和 ◆【解决问题】 在一次工作中遇到这样一个问题： 1.按条件“全年”统计人数与求和， 2.按“非全年”统计人数与求和 3.最后再统计合计人数与合计总和 如下明细表...pd file="D://yhd_python_home/yhd-pandas分类统计个数与和/pandas分类统计个数与和2.xlsx" df= pd.read_excel(file) df12=df...['Row_sum'] = df_final.apply(lambda x: x.sum(),axis=0) file_out="D://yhd_python_home/yhd-pandas分类统计个数与和.../pandas分类统计个数与和2_out.xlsx" df_final.to_excel(file_out) =====代码end===== 步骤1：读入数据 步骤2：读出条件“全年”（月数==12）...的数据，并分组groupby再用agg不再的数据列用不同的统计方式 步骤3：读出条件“非全年”（月数的数据，并分组groupby再用agg不再的数据列用不同的统计方式 步骤4：读出列“单位”
Pandas作为Python数据分析与数据科学领域的核心库，其熟练应用程度是面试官评价候选者专业能力的重要依据。...本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Pandas相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....数据聚合与分组面试官可能要求您展示如何进行数据分组、聚合计算。...误用索引：理解Pandas的索引体系，避免因索引操作不当导致的结果错误。过度使用循环：尽量利用Pandas的向量化操作替代Python原生循环，提高计算效率。...混淆合并与连接操作：理解merge()与concat()的区别，根据实际需求选择合适的方法。结语精通Pandas是成为优秀Python数据分析师的关键。
导读：Pandas是Python数据分析的利器，也是各种数据建模的标准工具。本文带大家入门Pandas，将介绍Python语言、Python数据生态和Pandas的一些基本功能。 ?...Python是一门解释型语言，语法优雅贴近人类自然语言，符合人类的认知习惯。 Python支持跨平台，能够运行在所有的常见操作系统上。...Series类型数据，可以理解为数列，它也是带索引的。...的四个季度成绩 df.loc['Eorge':'Alexander', 'team':'Q4'] # 指定行区间 （4）条件选择 按一定的条件显示数据： # 单一条件 df[df.Q1 > 90]...图11 利用barh绘制的横向柱状图 对数据聚合计算后，可以绘制成多条折线图，如图12所示。
Pandas简介 Pandas也是Python数据分析和实战的必备工具包之一，它提供了快速灵活的数据结构，简单的直观的处理关系型数据。可以方便的处理像Excel或者数据库中这样的结构化的数据。...未来的版本中将提高到3.6，在不管什么时候开始学习，可以选择使用最新版的Python和Pandas。...Pandas数据结构 Series 在Pandas中，最常用的就是数据结构就是Series和DataFrame。Series是带标签的一维数组，可以储存的数字、字符串等常见对象。...2 带标签的大小可变的二维异构表格 Pandas 所有数据结构的值都是可变的，数据结构的大小不都是可变的，Series 的长度不可改变，但是DataFrame里就可以插入新的列。...[3, '电影名称']) # 获取index是2 ,第2列的内容 print(df.iat[2, 1]) #代码运行结果： 无间道 無間道 2009 在选择或者查询数据的时候，肯定会带又一些条件，这时候我们可以直接选择某一个列
前言 本号之前已经分享过关于如何使用 Python 中的数据处理分析包 pandas 处理 Excel 的数据，本文继续分享一个小案例，此案例源于上周末帮朋友做的一个需求，并且是以 vba 编写解决...数据与需求 此案例的数据如下： - 每个开单人员的销售记录 - 描述为： 销售员"张三"(开单部门)，把xxx货品(货品编码、货品名字)售出了5件(数量)，此笔订单总价为2000元(价税合计) -...上述的括号部分就是表中的列标题 - 数据行中，有许多无效的行，只要 开单部门 列有名字，就是有效的行 此案例的数据对所有敏感数据进行随机生成替换 需求结果如下图： - 按 销售员、货品编码，汇总 货品数量和价税合计...但是，这样的需求如果在 Python 中，我们的处理效率可以提高多少呢？我使用 Python 的 pandas 包处理，在5分钟内搞定，并且代码有非常好的阅读性与扩展性。...这里先创建一个 ExcelWriter对象 - res.index.get_level_values(0) ，从分组结果中获得销售人员列，但这里的输出是带重复值的，因此我们需要使用 set 去重复 -
7 可视化分布：直方图和密度图 8 可视化分布：经验累积分布函数和 q-q 图 9 一次可视化多个分布 10 可视化比例 11 可视化嵌套比例 12 可视化两个或多个定量变量之间的关联 13 可视化自变量的时间序列和其他函数...24 使用较大的轴标签 25 避免线条图 26 不要走向 3D 27 了解最常用的图像文件格式 28 选择合适的可视化软件 29 讲述一个故事并提出一个观点 30 带注解的参考书目 技术注解 参考 TutorialsPoint...、Pandas，Matplotlib 和 Seaborn 的可视化 Pandas 学习手册中文第二版 零、前言 一、Pandas 与数据分析 二、启动和运行 Pandas 三、用序列表示单变量数据 四...、R 与 Pandas 的比较 十一、机器学习简介 NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南 零、前言 一、配置 Python 数据分析环境 二、探索 NumPy 三、NumPy 数组上的运算...虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）
卡方分布表 这个概念貌似在大一的时候就有接触过了，可以知道横轴是分位数，纵轴是自由度，然后类似于Python的loc方法，定位到的值就是卡方值了。...如果想要在Python里生成卡方分布表，可以尝试下面的代码： # 用Python生成卡方分布临界值表 import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats...组别 有效 无效 合计 有效率% A组 19 24 43 44.2% B组 34 10 44 77.3% 合计 53 34 87 60.9% 解： 这道题其实就是套公式，从上面我了解到要计算卡方值可以有这个公式...它主要包括两个阶段：初始化阶段和自底向上的合并阶段。 1、初始化阶段： 首先按照属性值的大小进行排序（对于非连续特征，需要先做数值转换，比如转为坏人率，然后排序），然后每个属性值单独作为一组。...（3）不断重复（1）和（2）直到计算出的卡方值都不低于事先设定的阈值，或者分组数达到一定的条件（如最小分组数5，最大分组数8）。
和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？...存储过程的编写最重要的是思路清晰，能知道自己想要的结果和写出的SQL能运行出什么样的结果，这需要基本功非常扎实，过程中会用到联表查询、更新、临时表、数据聚合、行列转换、简单的函数……等知识。...年后的 ”销售面积” 83600.00 ，在这里你会发现229900和产品1的项目合计的“累计销售面积”相同，这个是正确的，项目合计中的累积面积并不等于 以前年+当年+以后年，请理解一下这个滑动聚合概念...B统计各产品取所有的合计 放入表C 从表C统计累积销售面积、累积销售面积比例，累积销售金额 更新表C 从表C 列转行，转换后的表只有 产品、统计类型、日期，值4列；(每个产品对应的0-12、13 月对应的值...以上数据中我们的 累积销售面积、累积销售面积比例，累积销售金额三项 之前都用0代替，现在我们来统计。
通过累积迭代器、漏斗迭代器、克隆迭代器，彻底弄明白迭代器和生成器 如何遍历整个目录与子目录，抓取 .py 文件 单机 4 G 内存，如何处理 10 G 文件？...Flask 模板引擎 jinja2 基本使用介绍 Flask 注册蓝本、路由处理函数、前端 html + css + javascript 必知知识介绍 实战 Flask 前后端项目：带自动提升优先级的计算器...NumPy 索引和选择功能强大，不仅支持切片操作，还支持布尔型按条件筛选操作。...频次透视函数使用例子 给定两个 DataFrame，它们至少存在一个名称相同的列，如何连接两个表？...使用merge 函数连接两个 DataFrame，连接方式共有 4 种，分别为：left, right, inner,outer.
本文是【统计师的Python日记】第5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4天初步了解了Pandas这个库 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？...数据导出 ---- 统计师的Python日记【第5天：Pandas，露两手】 前言 根据我的Python学习计划： Numpy → Pandas → 掌握一些数据清洗、规整、合并等功能 → 掌握类似与SQL...这是一组有缺失值的数据，现在来加总： ? 还可以累积加总： ? 关于缺失值，在后面还要专门学习（二、缺失值）。 2....除了read_csv，还有几种读取方式： 函数 说明 read_csv 读取带分隔符的数据，默认分隔符为逗号 read_table 读取带分隔符的数据，默认分隔符为制表符 read_fwf 读取固定宽格式数据
需要在逗号前设定行筛选条件，在逗号后设定列筛选条件。 例如，loc函数的条件设置为：Supplier Name列中姓名包含 Z，或者Cost列中的值大于600.0，并且需要所有的列。...要运行这个脚本，在命令行中输入以下命令，然后按回车键： python 8csv_reader_counts_for_multiple_files.py "C:\Users\Clinton\Desktop...如果你需要平行连接数据，那么就在concat 函数中设置axis=1。除了数据框，pandas 中还有一个数据容器，称为序列。你可以使用同样的语法去连接序列，只是要将连接的对象由数据框改为序列。...有时候，除了简单地垂直或平行连接数据，你还需要基于数据集中的关键字列的值来连接数据集。pandas 提供了类似SQL join 操作的merge 函数。...Python 的另一个内置模块NumPy 也提供了若干函数来垂直或平行连接数据。通常是将NumPy 导入为np。
5, 13, 27])函数——reduce()，虽然它不是 Python 标准库的一部分，但使用起来效果杠杠的，尤其在进行数据累积处理时。...itertools.accumulateaccumulate 函数用来计算累积的中间结果，可以非常直观地看到从第一个元素到当前元素的累积结果。...C 语言支持，执行速度远快于 Python 的循环。...Pandas 向量化操作继 NumPy 之后，Pandas 在数据处理界也是个大腕儿。它的向量化操作专门针对表格数据，效率和功能都一流。...正确使用并行处理可以显著减少程序的运行时间。
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。...Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。...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。...有了稳定的资金来源，就确保了 Pandas，这一世界级开源项目的成功，为本项目捐款也更有保障。 项目监管 自 2008 年以来，Pandas 沿用的监管流程已正式编纂为项目监管文档。
1、自动化office，包括对excel、word、ppt、email、pdf等常用办公场景的操作， python都有对应的工具库，可以很方便的调用。 提供一些常见的核心库供大家参考使用。...（全能） pdf： pypdf2、pdfminer、pdfplumbe picture： PIL 学这些会撸python是前提，对于小白来说自学也不是件容易的事，需要花相当的时间去适应python的语法逻辑...image.png 接下来实操演练： 1、准备一个表格 image.png 2、对表格进行各种操作 导入xlwings库，命名为xw import xlwings as xw 建立与活动工作簿的连接...连接表三 sht_3 = wb.sheets['表三'] 查看A1单元格的宽和高 # 查看列宽 sht_3.range('A1').column_width 8.11 # 查看行高 sht_3...如果对python语法还不熟悉，最好先把框架熟悉一遍，多做些练习。 今天的分享就到这里啦~
进行数据处理操作 处理步骤： 读取数据合并的时候同步按照既定条件进行数据筛选 选择需要用到的字段 原始数据长啥样？...考虑到我们一次性处理的文件数不止一个，所以在读取原始日志后可以先把条件筛选工作做了再合并。...df['@timestamp'] = df['@timestamp'].str.split(' ').str[0] 文件格式为str(df.iloc[i][1])+'.bd' 3、连接FTP Python...中默认安装的ftplib模块，常见的函数列举如下： 参考文档：https://docs.python.org/3/library/ftplib.html **ftp登录连接** from ftplib...ftp连接已关闭 FTP数据下载消耗时长：395.89 秒 正在进行数据转化 共18个文件转化失败，共63个文件转化完成 本次累积消耗时长：407.21 秒
数据排序：将数据按照某个特定的标准（如销售额、成本、频率等）进行排序。 计算总和：计算所有项目的总和。 确定累积百分比：对于每个项目，计算累积百分比。...识别关键因素：识别累积百分比达到80%的那些关键因素（原因）。这通常意味着这些因素是最重要的贡献者。...分析和决策：根据帕累托分析的结果，分析关键因素对整体效益的影响，并做出相应的决策 任务：计算下面Excel表格中用活用户的贡献度 在deepseek中输入提示词： 你是一个Python编程专家，要完成一个...Python脚本编写的任务，具体步骤如下： 读取Excel文件"F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\poetop50bots中文翻译.xlsx"， 用matplotlib绘制一个柱状图： 从A列“热门...\simhei.ttf 保存图片到文件夹“F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析”，图片标题为：poetop50bots贡献度； 显示图片； 注意：每一步都输出信息到屏幕 源代码： import pandas
在Python中，有多个库可以用来创建和操作数据透视表，其中最常用的是pandas库。 下面我将介绍如何使用Python中的pandas库来实现数据透视表和透视分析。...1、导入必要的库：首先，我们需要导入所需的库，包括pandas和numpy。...import pandas as pd import numpy as np 2、读取数据：接下来，我们需要读取待处理的数据集。...该函数的主要参数包括：index（用于分组的列）、columns（用于创建列的列）、values（用于聚合计算的列）和aggfunc（聚合函数，默认为求平均值）。...下面是一些常用的操作： 筛选数据：可以基于数据透视表中的特定值或条件筛选出我们感兴趣的数据。
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