感谢您来到黄同学《原创作品》所在地,这里将会分享很多实在的干货文章和手册,供大家学习。 先来看看他的原创好文 Python实战 20000字的深度分析 ,让你彻底搞懂《电信用户流失预测模型》! 数据分析实战之超市零售分析(附python代码) 20行代码教你用python给证件照换底色! Python热点 《大秦赋》最近很火!于是我用Python抓取了“相关数据”,发现了这些秘密...... 爬取周杰伦新歌《Mojito》MV弹幕,看看粉丝们都说的些啥! 太牛了!用 Python 实现抖音上的“人像动
本文总结数据分析常用的软件,以及推荐相应的学习参考资料。主要包括Excel、SQL、Python/R等。同时,介绍了数据分析“直接”使用的数据类型,以及SQL、Python/R等软件在数据分析中的应用。最后,给出了Python学习框架的学习建议。
在Excel VBA中对MySQL数据库中的表格进行操作,包括重命名和删除等,需要执行相应的SQL语句。以下是示例代码,演示如何执行这些操作:
今天我将带大家分别使用MySQL、Excel、Pandas、VBA和Python来实现这个需求。
学习Excel,数据er最常用的两大Excel功能就是VLOOKUP和数据透视表!利用数据透视表可以从繁杂无序的源数据中筛选出自己需要的“字段标题”进行分类汇总、对比或合并等操作,作为一种强大的交互性报表,大大简化了数据处理和分析工作的步骤,提高办公效率,职场达人必学!
今天给我的老东家单位的朋友分享Tableau的用法,看了她目前的使用情况,和之前不少客户有很多相似之处。如果要用一个词来描述他们的困境,我想可以称之为:夹在Excel世界和Tableau世界中间的人。 很多的Tableau用户把Tableau视为“PPT生成器”,用它来完成图标的制作,之后导图、截图,加入到ppt文件中。这就像你娶了一位绝代美女,却只是让她生孩子——“物不能尽其用”,总是令人惋惜。(在此没有对女士的任何不敬) 在此,总结在客户那里遇到的诸事种种,总结并提出几点个人建议。 1、一定要从明细
数据透视表是一种用于进行数据分析和探索数据关系的强大工具。它能够将大量的数据按照不同的维度进行聚合,并展示出数据之间的关系,帮助我们更好地理解数据背后的模式和趋势。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。
面向Excel数据处理自动化的脚本编程,目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 面向Excel数据处理自动化的脚本编程,目前主要有VBA和Python两种语言可供选择。 从上世纪90年代到目前,VBA一直是Excel脚本编程的主要工具。VBA语言具有简单易学、功能强大的特点,在长达几十年的时间里为提高Excel工作效率作出了贡献,也积累了海量的代码和学习资料。在这段时间里,Basic语言也一直是国内中学到大学教学首选的计算机语言。 随着网络时代的全面到来,以及大数据、人工智能等的兴起,Python语言在国内异军突起。Python语言
数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。
对于熟悉Excel的小伙伴来说,学习Python的时候就按照没个功能在Python中如何实现进行学习就可以啦~
RFM(Recency Frequency Monetary)模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。
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 库是用于数据分析的流行 Python 包。Pandas 中处理数据集时,结构将是二维的,由行和列组成,也称为dataframe。然而,数据分析的一个重要部分是对这些数据进行分组、汇总、聚合和计算统计的过程。
之前在公众号提过,我写了一本书,现在这本书终于面世了,这本书就是『对比Excel,轻松学习Python数据分析』,这本书是写什么的,以及这本书怎么写的,相信大家通过书名就能了解一二,但还是有必要专门写一篇文章来详细介绍一下。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
在前端开发领域,表格一直都是一个高频使用的组件,尤其是在中后台和数据分析场景下。但当一屏展示数据超过1000条数据记录时,会出现浏览器卡顿等问题,严重影响客户体验。为解决这些性能问题,不少组件也提出了相关的解决方案,以ElementPlus为例,提出了虚拟化表格的概念来流畅的展示更多的数据,但该功能目前仍在测试中,投入生产环境可能会有一定的风险,因此本文不做更多的介绍,大家有兴趣可以参考虚拟化表格。
Excel中的数据透视表可以设置行(index),列(columns),值(values),并通过值字段设置选择聚合函数。图形界面操作相对简单,但不够灵活和强大。
本系列介绍了许多类比 Excel 的 pandas 操作,确实他们都能很好对应起来,这是因为 pandas 本身是以行列表作为核心概念,比如说 Excel 中的透视表,在 pandas 中就有一一对应,本系列已经讲解过。
为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢?我们分三文来说清楚。
本文的内容最初由David Nailey在Build a Cloud博客上撰写。
openpyxl提供对透视表的读取支持,以便将它们保留在现有文件中。pivot表的规范(虽然是扩展的)并不明确,也不希望客户机代码能够创建pivot表。但是,应该可以编辑和操作现有的透视表,例如更改它们的范围或是否应该自动更新设置。
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"
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
那9个字,犹如一声惊雷,在这个热情的群里炸开了锅...
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数,表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数;例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]}),其透视表效果如下:
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了,才能在处理问题的过程中得心应手,快速地找到最优方案。
数据透视表是Excel里面常用的分析方法和工具,通过行选择,指定需要分组指标;通过列选择,指定需要计算指标,最后在指定需要聚合计算类型,比方说是计数,还是求均值,还是累加和等等。
几年前,我看到有人在推特上说自己是一个excel专家,然后他们的老板让他们做一个透视表。根据这条推文,那个人立刻惊慌失措,辞掉了工作。这条推文很有趣,我能理解,因为一开始,它们可能会令人困惑,尤其是在excel中。但是不用害怕,数据透视表非常棒,在Python中,它们非常快速和简单。数据透视表是数据科学中一种方便的工具。任何开始数据科学之旅的人都应该熟悉它们。让我们快速地看一下这个过程,在结束的时候,我们会消除对数据透视表的恐惧。
本文介绍了如何使用 Excel 分析 CloudStack 的使用记录,通过使用 CloudStack Usage Server 收集虚拟机和数据卷的使用情况,然后使用 MySQL 和 Excel 进行数据分析。文章还介绍了如何将查询结果导入到 Excel 中,并使用数据透视表进行数据分析。
Excel是大家最常用的数据分析工具之一,借助它可以便捷地完成数据清理、统计计算、数据分析(数据透视图)和图表呈现等。
关于excel和python的协同联动 传统python处理完的数据直接to_excel(“file_path”) 是生成了一个新文件替换掉了原来的同名文件, 新文件只有当前写入的数据,原表中的公式、透视之类的必要模型 以及其他sheet都不存在了
今天给大家整理28张数据分析的知识地图,话不多说,直接上图: 1、数据分析步骤地图 📷 2、数据分析基础知识地图 📷 3、数据分析技术知识地图 📷 4、数据分析师能力体系 📷 5、数据分析思路体系 📷 6、数据分析核心主题 📷 7、数据科学技能书知识地图 📷 8、数据挖掘体系 📷 9、python学习路径 📷 10、B端数据分析地图 📷 11、RFM分析体系 📷 12、线下店铺数据分析 📷 13、小程序数据分析 📷 14、用户分析 📷 15、用户画像法 📷 16、Excel常用公式 📷 17、Excel透视
这篇文章是『读者分享系列』第二篇,这一篇来自袁佳林同学,这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目,现在他把整体的思路以及实现代码分享出来,希望对你有帮助。
最近整理了20张数据分析的知识地图,话不多说直接上图 1、数据分析步骤地图 📷 2、数据分析基础知识地图 📷 3、数据分析技术知识地图 📷 4、数据分析业务流程 📷 5、数据分析师能力体系 📷 6、数据分析思路体系 📷 7、电商数据分析核心主题 📷 8、数据科学技能书知识地图 📷 9、数据挖掘体系 📷 10、python学习路径 📷 11、线下店铺数据分析 📷 12、小程序数据分析 📷 13、用户分析 📷 14、用户画像法 📷 15、Excel常用公式 📷 16、Excel透视表 📷 17、
透视表在一种功能很强大的图表,用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。
在上期文章中,我们讲解了:python四、五行代码搞定工作表的拆分!既然python能拆分工作表,那excel可以吗?答案是肯定的!所以我们今天讲解excel如何快速的拆分工作表!
上一篇文章已经为大家介绍了 HBase 在用户画像的标签数据存储中的具体应用场景,本篇我们来谈谈 Elasticsearch 的使用!
今天这篇是R语言 with Python系列的第三篇,主要跟大家分享数据处理过程中的数据塑型与长宽转换。 其实这个系列算是我对于之前学习的R语言系列的一个总结,再加上刚好最近入门Python,这样在总结R语言的同时,对比R语言与Pyhton在数据处理中常用解决方案的差异,每一个小节只讲一个小知识点,但是这些知识点都是日常数据处理与清洗过程中非常高频的需求。 不会跟大家啰嗦太多每一个函数的详细参数,只列出那些参数中的必要设定,总体以简单实用为原则。如若需要详细了解每一个函数的内部参数,还是需要自己查阅官方文档
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。
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
自从事数据科学行业以来,便每天在与各种数据处理打交道,当然这里的数据处理是多方面的:既有数据采集和读写,也有数据清洗与变换,当然还有数据分析和挖掘。从主用工具的角度来看,大体上经历了这4重境界:Excel->MySQL->Pandas->Spark,姑且就称之为EMPS吧。
经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生,在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总,自由组合字段聚合计算,而这些只需要拖拉拽就能实现。
Excel作为Office常用办公软件之一,其在一名数据分析师的工作日常中也占有一定地位,比如个人就常常倾向于依赖Excel完成简单的数据处理和可视化作图,其中数据处理部分则主要是运用内置函数+数据透视表两大部分。
在节前的一次推送中,我写了如何使用FME来进行进行数据透视的相关分析。今天来填之前挖的坑,使用Python来完成同样的数据分析。只不过,Py实现起来,更简洁! 数据透视表的强大,这里就不再赘述了,Python语言的优势与缺点,这里也不再介绍。 只说一句:Python,绝对值得学习,非常适合非计算机专业的人来用!
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