Oracle单行函数分为五种类型：字符函数、数值函数、日期函数、转换函数、通用函数
3月2日，应主办方 TechMill 的邀请，我参加了在达拉斯公共图书馆举行的“达拉斯-沃斯堡开放数据日”（DFW Open Data Day）。
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。
python小白，在“一心学”公众号学习了一点疫情数据分析可视化的课程，记录下来，供小白参考。
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
本文翻译自文章： Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science，同时添加了部分注解。 对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法，使得数据处理非常简单，同时在数据处理速度上也做了很多优化，使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。 如果你想学习Pandas，建议先看两个网站。 （1）官网： Python Data Analysis Library （2）十分钟入门Pandas： 10 Mi
数据分析系列——SQL数据库 总第49篇 ▼ 本文知识只是用作于常用的数据分析中，并未涉及专业数据库搭建等知识。全篇分为四个部分：初识数据库、数据库的操作、数据库存储数据的单元即表的基本操作、表的操作
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外，Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理
上两篇原创的文章，小编主要是讲了数据可视化方面的内容，但是好像看得人不是很多的样子(搞得小编心里拔凉拔凉的....)
在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
本文我们讨论 pandas 的内存使用，展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型，就能够减少 dataframe 近 90% 的内存占用。
导读：在Python中，进行数据分析的一个主要工具就是Pandas。Pandas是Wes McKinney在大型对冲基金AQR公司工作时开发的，后来该工具开源了，主要由社区进行维护和更新。
“订单信息表”里记录了巴西乘客使用打车软件的信息，包括订单呼叫、应答、取消、完单时间。（滴滴2020年笔试题）
pandas的操作上千种，但对于数据分析的使用掌握常用的操作就可以应付了，更多的操作可以参考pandas官网。
之前学到的筛选操作都是基于整个表去进行的，那如果想要依据某列中的不同类别（比如说不同品牌/不同性别等等）进行分类统计时，就要用到数据分组，在SQL中数据分组是使用GROUP BY子句建立的。
本文使用的数据来源于网易财经，具体下载方法可以参考：Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍
1.MySQL中关于函数的说明 2.单行函数分类 3.字符函数 1）length(str)：获取参数值的字节个数； 2） concat(str1,str2,…)：拼接字符串； 3）upper(str)：将字符中的所有字母变为大写； 4）lower(str)：将字符中所有字母变为小写； 5）substr(str,start,[len])：从start位置开始截取字符串，len表示要截取的长度； 6）instr(str,要查找的子串)：返回子串第一次出现的索引，如果找不到，返回0； 7）trim(str)：去掉字符串前后的空格； 8）lpad(str,len,填充字符)：用指定的字符，实现对字符串左填充指定长度； 9）rpad(str,len,填充字符)：用指定的字符，实现对字符串右填充指定长度； 10） replace(str,子串,另一个字符串)：将字符串str中的字串，替换为另一个字符串； 4.数学函数 1）round(x,[保留的位数])：四舍五入； 2）ceil(x)：向上取整，返回>=该参数的最小整数。(天花板函数) 3）floor(x)：向下取整，返回<=该参数的最大整数。（地板函数） 4）truncate(x,D)：截断； 5）mod(被除数,除数)：取余； 5.日期时间函数 1）now()：返回系统当前的日期和时间； 2）curdate()：只返回系统当前的日期，不包含时间； 3）curtime()：只返回系统当前的时间，不包含日期； 4）获取日期和时间中年、月、日、时、分、秒； 5）weekofyear()：获取当前时刻所属的周数； 6）quarter()：获取当前时刻所属的季度； 7）str_to_date()：将日期格式的字符串，转换成指定格式的日期； 8）date_format()：将日期转换成日期字符串； 9）date_add() + interval：向前、向后偏移日期和时间； 10）last_day()：提取某个月最后一天的日期； 11）datediff(end_date,start_date)：计算两个时间相差的天数； 12）timestampdiff(unit,start_date,end_date)：计算两个时间返回的年/月/天数； 6.其它常用系统函数 7.流程控制函数 1）if函数：实现if-else的效果； 2）ifnull函数：判断值是否为null，是null用指定值填充； 3）case…when函数的三种用法； ① case … when用作等值判断的语法格式； ② case … when用作区间判断的语法格式； ③ case…when与聚合函数的联用 8.聚合函数 1）聚合函数的功能和分类； ① 聚合函数的功能； ② 聚合函数的分类； 2）聚合函数的简单使用； 3）五个聚合函数中传入的参数，所支持的数据类型有哪些？ ① 测试数据； ② sum()函数和avg()函数：传入整型/小数类型才有意义； ③ max()函数和min()函数：传入整型/小数类型、日期/时间类型意义较大； ④ count()函数：可以传入任何数据类型，但是碰到null要注意； ⑤ count()函数碰到null值需要特别注意； ⑥ count(1),count(0)表示的是啥意思呢？ ⑦ count(*)计数的效率问题； 4）聚合函数和group by的使用“最重要”；
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
数据是会骗人的，尤其是平均数据（真实世界会有用户每个月下单2.5次吗？很可能是两个分别下单1次和4次的客户而已），一个中等的平均的用户画像其实完全是用数据创造出来的虚幻的形象。而一个漂亮的平均数所创造出来的这种虚幻景象，往往会给我们的决策造成误导。但是事实上，数据并不会说谎，只是分析数据的人没有做到精准分析而导致对数据呈现的错误解读！因此，Cohort Analysis的分析方法应运而生。
校对：欧阳锦 本文约3200字，建议阅读5分钟本文介绍了Python数据分析的一个利器——Bamboolib，它无需编码技能，能够自动生成pandas代码。
Timestamp是pandas用来替换python datetime.datetime的 可以使用to_datetime函数把数据转换成Timestamp类型
在处理数据的时候，我们常常需要按照日期对数据进行分类汇总，例如每周、每月、每年汇总等。常见的做法是建立一个用于分类的变量，然后再按照这个变量进行汇总。然而这种做法特别麻烦，因为我们常常要尝试多种不同的分类长度，很难事先就一次性创建好用于分类的变量。
数据分析表达式 (DAX) 语言是一种公式语言，Data Analysis Expressions 数据分析表达式，简称DAX表达式，其允许用户定义自定义计算。DAX 包含一些在 Excel 公式中使用的函数，此外还包含其他设计用于处理关系数据和执行动态聚合的函数。
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作为一名数据专家，日常工作很可能都是在使用数据之前对其进行导入、操作和转换。可悲的是，许多人都没有机会接触到拥有精心策划过的数据的大数据库。相反，被不断地喂食 “TXT” 或 “CSV” 文件，并且在开始分析之前，必须经历将它们导入到 Excel 或 Power BI 解决方案的过程。对用户来说，重要的商业信息往往是以以下格式存储或发送给用户的。
今天跟大家分享几种常用的数据排序方式！ ▼ 在excel中整理数据、作图或者其他数据汇总操作，常会遇到对某一列数据排序的需求。当然用肉眼观察手动排序肯定是不现实，今天跟大家分享集中常见的数据排序方式，
原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后，整个文件夹如下图所示。
Kevin Markham，数据科学讲师，2002 年，毕业于范德堡大学，计算机工程学士，2014 年，创建了 Data School，在线教授 Python 数据科学课程，他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容，迄今为止，浏览量在油管上已经超过 500 万次。
设计优良的分析模型是 DAX 高效运行的前提。在本章中，我们将讨论许多与建模有关的主题，这些主题对于理解性能强劲的模型设计非常重要。
1.知识点：可以对照下面的录屏进行阅读 SQL> --组函数类型：avg，count，max，min，sum SQL> --工资总额 SQL> select sum(sal) from emp; SQL> --员工人数 SQL> select count(*) from emp; SQL> --平均工资 SQL> select sum(sal)/count(*) 一, avg(sal) 二 from emp; SQL> --平均奖金的三种方式：二三方法一样，一方法不一样； SQL> select
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！
假设数据以 tibble 格式保存。数据集如果用于统计与绘图，需要满足一定的格式要求，(Wickham, 2014) 称之为 整洁数据 (tidy data)，基本要求是每行一个观测，每列一个变量，每个单元格恰好有一个数据值。这些变量应该是真正的属性，而不是同一属性在不同年、月等时间的值分别放到单独的列。
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：
蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。维护多个大数据技术群，帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。
数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。 Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法，类似于sql中的 groupby。 1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。 groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成
当使用 pandas 操作小规模数据（低于 100 MB）时，性能一般不是问题。而当面对更大规模的数据（100 MB 到数 GB）时，性能问题会让运行时间变得更漫长，而且会因为内存不足导致运行完全失败。
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)
一、层次维度简介 大多数维度都具有一个或多个层次。例如，示例数据仓库中的日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列表示。日期维度是一个单路径层次，因
❈ 作者：酱油哥，清华程序猿、IT非主流 专栏地址：https://zhuanlan.zhihu.com/c_147297848 ❈ 要点抢先看 1.csv数据的读取 2.利用常用函数获取均值、中位数、方差、标准差等统计量 3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期 我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。 要知道，NumPy的常用数学和统计分析的函数非常多，如果我们一个一个的分散来讲，一来非常枯燥，二来呢也记不住，就仿佛又回到了昏昏欲睡
Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。市面上有很多关于Pandas的经典教程，但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧，我相信这些会对你有所帮助。
我自学 python 编程并付诸实战，迄今三个月。 pandas可能是我最高频使用的库，基于它的易学、实用，我也非常建议朋友们去尝试它。——尤其当你本身不是程序员，但多少跟表格或数据打点交道时，pandas 比 excel 的 VBA 简单优雅多了。
#查询products表记录 SELECT * FROM products WHERE price > 2000; – 单行注释 /* 多行注释 */ #创建数据库 CREATE DATABASE hei66_day19_db;hei66_day19_db #查看数据库 SHOW DATABASES; #查看某个数据库的定义信息 SHOW CREATE DATABASE hei66_day19_db; #删除数据库 DROP DATABASE hei66_day19_db;
第一章 了解SQL第二章 MySQL 介绍第三章 使用 MySQL第四章 检索数据第五章 排序检索数据第六章 过滤数据第七章 数据过滤第八章 通配符过滤第九章 正则搜索第十章 创建计算字段第十一章 数据处理函数第十二章 汇总数据第十三章 数据分组第十四章 使用子查询第十五章 联结表第十六章 高级联结第十七章 组合查询第十八章 全文本搜索第十九章 插入数据第二十章 更新和删除数据第二十一章 表的增删改第二十二章 视图第二十三章 存储过程第二十四章 游标第二十五章 使用触发器第二十六章 事务处理第二十七章 全球化和本地化第二十八章 安全管理第二十九 数据库维护第三十章 改善性能
Pandas 是在金融建模的背景下开发的，正如你所料，它包含一组相当广泛的工具，用于处理日期，时间和时间索引数据。日期和时间数据有几种，我们将在这里讨论：
很多同学抱怨自己很想学好Python，但学了好久，书也买不少，视频课程也看了不少，但是总是学了一段时间，感觉还是没什么收获，碰到问题没思路，有思路写不出多少行代码，遇到报错时也不知道怎么处理。
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