在过去的两年里，一直在广泛使用Python，过程中寻找到令人惊叹的库，明显提高效率，增强在数据工程和商业智能项目中的表现。...主要的GeoNames地理名称数据提取位于此处:http://download.geonames.org/export/dump/ 支持的国家/地区: 目前支持近100个国家/地区。...当国家邮政服务开始以兼容许可证发布数据时,将添加新的国家/地区。...对许多国家/地区来说,纬度/经度是通过在主要的geonames数据库中搜索邮政编码的地名来确定的, administrativedivisions和邮政编码的数值邻近度是地名消歧的因素。...#你只需要在这些城市中循环。 我喜欢将以前定义的不同位置存储在自己的文件夹中。这是完全可选的。以下代码自动设置文件夹结构。
'制片国家/地区']) print(df.sort_values(by="上映年份")) #代码运行结果： 电影名称 上映年份 制片国家/地区 207 城市之光 City Lights...', '评价分数', '制片国家/地区']) print(df.sort_values(by=['上映年份', '评价分数'])) #代码运行结果： 电影名称 上映年份 评价分数 制片国家/地区 207...比如，在movie.xlsx中已经是250 部高分电影的数据，我们想知道这些电影都是哪些国家制作的，哪些年份上映的，我们就可以通过value_counts()方法来统计。...[:10]) #统计制作国家的电影数的前十国家/地区 print(df['制片国家/地区'].value_counts()[:10]) #代码运行结果： 2010 13 2004 13 1994...而通过对制作国家的统计，看出来TOP250部高分电影中，有111部是美国制作。数量远高于第二名日本的34部。可见在电影文化产业，美国发展起步早，制作水平是世界领先水平。
任务 1 数据分析与预测 根据附件“非洲通讯产品销售数据”中的数据，分别实现以下任务： 任务 1.1 统计各个年度/季度中，地区、国家、服务分类的销售额和利润数 据，并计算各国、各服务分类销售额和利润的同比增长率...在下面任务不同的维度分析中，必要时，可以设置选择框，使用联动的方式，根据选择框，查看和展示该选择框范围的数据和可视化图表。...一等奖作品分享 摘要 进入本世纪以来，我国通讯产品得到了飞速发展，其技术先进，价格便宜，深受世界各国和地区尤其是非洲国家的欢迎。某通讯公司在非洲的多个国家深耕多年，产品与服务遍布整个非洲大陆。...“，”国家“，”服务分类"中存在汉字，而逻辑回归只能够处理数值型数据，不能处理文字，在sklearn当中，除了专用来处理文字的算法，其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵，也不能够导入文字型数据（...充分利用媒体设备，将产品需求量较少的产品广播宣传，调查当地用户习惯，有针对性的改良不同类型的产品在该地区的适应性。在非洲东部地区有高销售额和高收益，其他地区应该多向该地区学习。
二、内置国家假期 可以使用add_country_holidays方法设置内置的国家/地区特定假日集合。...可用国家/地区列表以及要使用的国家/地区名称可在此链接上找到： https://github.com/dr-prodigy/python-holidays。...在Python中，大多数假期都是确定性计算的，因此可用于任何日期范围; 如果日期超出该国家支持的范围，将会发出警告。...在R语言中，假日日期是从1995年到2044年计算的，并存储在 data-raw/generated_holidays.csv中。...具有回归量值的列都需要存在于拟合和预测dataframe中。例如，我们可以在NFL赛季期间为周日增加额外的影响。
二、内置国家假期 可以使用add_country_holidays方法设置内置的国家/地区特定假日集合。...可用国家/地区列表以及要使用的国家/地区名称可在此链接上找到： https://github.com/dr-prodigy/python-holidays。...在Python中，大多数假期都是确定性计算的，因此可用于任何日期范围; 如果日期超出该国家支持的范围，将会发出警告。...在R语言中，假日日期是从1995年到2044年计算的，并存储在 data-raw/generated_holidays.csv中。...五、季节性其他因素 在某些情况下，季节性可能取决于其他因素，例如每周季节性模式，在夏季是不同于一年中其余时间，或者每日季节性模式，在周末是不同于工作日。这些类型的季节性可以使用条件季节性来建模。
my_wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.savefig('test3.PNG') plt.show() [qoo5j2ug0x.png] 四、国家或地区上榜电影数量最多的...collections.Counter(sum_area) area_dic = dict(area_count) area_count = [(k, v) for k, v in list(area_dic.items())] # 按国家或地区上榜电影数量排序...area_count.sort(key=lambda k: k[1]) # 取国家或地区上榜电影数量最多的前十 area = [m[0] for m in area_count[-10:]] nums...plt.barh(area, nums, color='red') # 添加描述信息 plt.xlabel('电影数量') plt.title('国家或地区上榜电影数量最多的Top10') plt.savefig...觉得文章对你有帮助、让你有所收获的话，期待你的点赞呀，不足之处，也可以在评论区多多指正。 [6zo8f4nr9u.png?
教科书中的例子是国家。和多次存储相同的字符串「瑞士」或「波兰」比起来，为什么不简单地用 0 和 1 替换它们，并存储在字典中呢？...在这些例子中，输出都是一样的：有两个指标（国家和年份）的 MultiIndex 的 DataFrame，还有包含排序后的 10 个最大值的新列 suicides_sum。...管道的输出是 DataFrame，但它也可以在标准输出（console/REPL）中打印。 shape = (0, 13) 你也可以在一条链中用不同的 pipe。...生成的 DataFrame 如下所示： ? 索引是「年份」和「国家」。...norm_df() 将一个 DataFrame 和用 MinMaxScaling 扩展列的列表当做输入。
使用 Python 的最大优点之一是能够从网络的巨大范围中获取数据的能力，而不是只能访问手动下载的文件。...每个括号内的列表都代表了我们 dataframe 中的一行，每列都以 key 表示：我们正在处理一个国家的排名，人均 GDP（以美元表示）及其名称（用「国家」）。...重命名列 有一件你在 Python 中很快意识到的事是，具有某些特殊字符（例如$）的名称处理可能变得非常麻烦。...我们将要重命名某些列，在 Excel 中，可以通过单击列名称并键入新名称，在SQL中，你可以执行 ALTER TABLE 语句或使用 SQL Server 中的 sp_rename。...现在我们有一个连接表，我们希望将国家和人均 GDP 按其所在地区进行分组。 我们现在可以使用 Pandas 中的 group 方法排列按区域分组的数据。 ? ?
使用 Python 的最大优点之一是能够从网络的巨大范围中获取数据的能力，而不是只能访问手动下载的文件。...每个括号内的列表都代表了我们 dataframe 中的一行，每列都以 key 表示：我们正在处理一个国家的排名，人均 GDP（以美元表示）及其名称（用「国家」）。...04 重命名列 有一件你在 Python 中很快意识到的事是，具有某些特殊字符（例如$）的名称处理可能变得非常麻烦。...我们将要重命名某些列，在 Excel 中，可以通过单击列名称并键入新名称，在SQL中，你可以执行 ALTER TABLE 语句或使用 SQL Server 中的 sp_rename。...对于熟悉 SQL join 的用户，你可以看到我们正在对原始 dataframe 的 Country 列进行内部连接。 ? 现在我们有一个连接表，我们希望将国家和人均 GDP 按其所在地区进行分组。
数据包括 影片名 上映年份 评分 导演 主演 电影类别 上映地区 影片名言 等 原始的数据存放在豆瓣的网页上，像这样。 我们需要将数据采集下来，存放在一张 excel 表里像这样！...|| 国家/地区 || 类型 result = re.findall( '^.*?...，在进行解析就可以了。...|| 国家/地区 || 类型 result = re.findall( '^.*?.../地区'].value_counts() country_counts.columns = ['国家/地区', '数量'] country_counts = country_counts.sort_values
数据中含有1980-2017年近40年各出版商发行的游戏，在这份数据的基础上分析一下哪些游戏平台和游戏出版商实力更强？什么游戏类型是更受人们喜爱的？在不同地区游戏的销售概况是如何的？...简简单单几个步骤就足以得到答案： 附上数据链接： https://www.kaggle.com/gregorut/videogamesales 注意：本文在交互模式jupyter中完成！...其中read_csv方法能够从csv文件中读取数据并保存至DataFrame对象中，方法如下 #读取csv文件 df = pd.read_csv('vgsales.csv') #显示文件前5行 df.head...那如果我们想知道各个地区游戏的销售情况，该怎么办呢？ #查看年份是否有不适合的值 df['Year'].value_counts().sort_index() 得到了如下销售情况： ?...这里我们要获取每一年的各个地区所有游戏销售额总值，我们就要用到cumsum这个方法——cumsum方法通俗说是一个累加和，注意红框里的数据，这里是依据年份将每部游戏的销售额相加 #cumsum函数是累加和
pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...缺失值处理：如果某些字典缺少某些键，则相应地，在结果 DataFrame 中该位置将被填充为 NaN（Not a Number），表示缺失值。...在个别字典中缺少某些键对应的值，在生成的 DataFrame 中该位置被填补为 NaN。...总而言之，pandas 在处理通过列表字典创建 DataFrame 时各个字典键顺序不同以及部分字典缺失某些键时显示出了极高的灵活性和容错能力。...希望本博客能够帮助您深入理解 pandas 在实际应用中如何处理数据不一致性问题。
该数据集包含从各种来源收集的2015-2021年全因死亡率的国家或地区数据，见下文。我们目前正在提供89个国家和地区的数据。...在某些情况下，覆盖开始较晚，但我们至少需要完整的2019年数据。 只有在数据至少在2020年6月之前存在的情况下，才包括国家。 我们只收集每周、每月或每季度的数据。...每个国家或地区的最新数据点（周/月/季度）都是初步的，需要（有时是大的）修改。 我们只提供全因死亡率数字，不按年龄或性别划分。 我们只提供国家或地区的数据，不按地区或个别城市划分。...将人类死亡率数据库（HMD）中的短期死亡率波动（STMF）数据集集成到该数据集中。有关年龄和性别的死亡率，请参见STMF数据集；这里我们只提供总数。 不在STMF中的欧洲国家的数据来源于欧盟统计局。...一些国家公布的最近几周的周报数据明显不完整，在时间序列的末尾显示为大幅“下挫”。我们省略以下国家的数据点：丹麦、芬兰、韩国、美国。请注意，其他一些国家或地区也可能报告部分不完整的数据。
这些地图记录了北极和北方森林生态系统中 PFTs 分布的广泛变化，例如由于火灾等干扰的加剧和气候驱动的植被动态而导致的苔原灌木扩展。...项目名称北极-北方脆弱性实验 北极-北方脆弱性实验（ABoVE）是美国国家航空航天局（NASA）陆地生态计划的一项实地活动，从 2015 年开始在阿拉斯加和加拿大西部进行，为期 8 至 10 年。...年份表示估算的标称年份，但源年份栅格中的值可能表示特定像素的数据来自不同年份。...由于火灾等干扰的加剧以及冻原灌木扩展等气候驱动的植被动态变化，北极和北方森林生态系统中的植物功能类型的分布正在发生广泛的变化。...根据独立的空间阻断测试褶皱中的预测结果评估模型性能。为进一步了解误差，计算了观测和预测覆盖值的平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、偏差和 R²。
数据介绍 Microsoft Maps AI 团队已从 Open Street Maps (OSM) 中检测到4780 万公里的所有道路和116 万公里的缺失道路。...这些新道路是使用 Bing 地图在 2020 年至 2022 年期间收集的图像检测到的，包括来自 Maxar 和空中客车公司的来源。...完整的数据可以从下列地址下载，当然没有中国的数据，所以看看就好 https://github.com/microsoft/RoadDetections 数据年份 道路的年份取决于基础图像的年份。...分类器过滤掉潜在的坏路后，我们重新测量精度并确保在发布结果之前它是 95% 由于是神经网络AI提取，所以基本没有什么数据属性可言。...gdal.GDT_Unknown) gdal.VectorTranslate(output_ds, geojson_ds, format='GPKG') output_ds = None 需要注意的是第一列为所在地区国家简称
与地区呢？...从左至右依次为：排名、电影名字、导演、主演、类型、制片国家、上映年份、豆瓣评分、投票人数、票房 由于位列170的电影被删除，无法获取相关信息，就只剩479部电影 ?...，所以将两列提取生成一个新的DataFrame对象 ?...从中不难看出美国在电影方面的造诣堪称完美，排行榜中超九成的电影都是由美国制作的，同时生产的大片都时间长、质量好、评价高，但是也有一些评分比较低的电影上榜，这也算是萝卜青菜各有所爱吧 电影上映时间与地区的关系...像《复仇者联盟》《星球大战》《速度与激情》这类电影，由于具有极高的人气，所以可能一个系列中有好几部会上榜，自然而然主演的影星上榜次数也较多 总结 “票房无法衡量一部电影的质量，却代表了这部电影在全球范围内的热度
虽然 fillna 在最简单的情况下工作得很好，但只要数据中的组或数据顺序变得相关，它就会出现问题。本文将讨论解决这些更复杂情况的技术。...不幸的是，在收集数据的过程中，有些数据丢失了。...下载数据帧中的数据示例 让我们看看我们每年有多少国家的数据。 ?...为了减轻丢失数据的影响，我们将执行以下操作： 按国家分组并重新索引到整个日期范围 在对每个国家分组的范围之外的年份内插和外推 1.按国家分组并重新索引日期范围 # Define helper function...扩展数据帧，所有国家在 2005 年到 2018 年间都有数据 2.在对每个国家分组的范围之外的年份内插和外推 # Define helper function def fill_missing(grp
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