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干货 | 利用Python操作mysql数据库

db这个变量名 2.3 使用cursor()方法获取操作游标 import pandas as pd import pymysql # 打开数据库连接 db = pymysql.connect("192.168.0...可以把游标当作一个指针，它可以指定结果中的任何位置，然后允许用户对指定位置的数据进行处理，通俗来说就是，操作数据和获取数据库结果都要通过游标来操作。如果不获取游标，我们就没法获得查询出来的数据。...sql这个变量名，使用excute()这个方法可以通过定义好的游标来执行写好的sql语句，可以看到输出了一个数字4，代表查询出的数据集共包含4条数据。...2.5 获取返回的查询结果 使用fetchall()方法可以通过定义好的游标来获取查询出的完整数据集，并赋值给变量名cds 打印一下cds这个变量，可以看到数据已经获取到了，现在要将其变成我们常用的DataFrame...(size):返回下size个数据 2.6 将获取到的数据转换成DataFrame格式 将tuple格式的cds变量转换为list，再通过pandas中的DataFrame()方法,将cds转化为DataFrame

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大数据开发语言scala：源于Java，隐式转换秒杀Java

变量隐式转换 假设我定义了一个字符串变量a，如果将a转换成int类型，并需要赋值给一个变量。...定义变量 虽然Scala依赖于JDK，且能引用Java类，但是除了字符串要用双引号之外，感觉scala和Java没有太大的相似之处。...所以柯里化的过程就是将一个 def func1(x: Int)(y: Int) = x + y val func2 = func1(1)_ 定义一个func1()，x、y两个参数列表，可以通过func1...贷出模式(loan pattern) 贷出模式主要涉及到资源的获取、使用和释放，通常应用于文件、数据库连接等资源的管理过程。...我们在一个方法中定义了连接的获取和关闭，这个方法中的形参是个函数，我们就在方法中，把获取的连接等资源，就“贷”给形参的函数，然后在调用这个方法传入函数时，在函数体直接使用连接进行操作。

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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。在表上调用堆栈后再调用堆栈不会更改该堆栈（原因是存在“ 0 ”）。...Join 通常，联接比合并更可取，因为它具有更简洁的语法，并且在水平连接两个DataFrame时具有更大的可能性。连接的语法如下： ?...how参数是一个字符串，它表示四种连接 方法之一， 可以合并两个DataFrame： ' left '：包括df1的所有元素， 仅当其键为df1的键时才 包含df2的元素 。...尽管可以通过将axis参数设置为1来使用concat进行列式联接，但是使用联接 会更容易。 请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。...为了防止这种情况，请添加一个附加参数join ='inner'，该参数 只会串联两个DataFrame共有的列。 ? 切记：在列表和字符串中，可以串联其他项。

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数据导入与预处理-课程总结-04~06章

JSON采用独立于编程语言的文本格式来存储数据，其文件的后缀名为.json，可通过文本编辑工具查看。...正态分布也称高斯分布，是统计学中十分重要的概率分布，它有两个比较重要的参数：μ和σ，其中μ是遵从正态分布的随机变量（值无法预先确定仅以一定的概率取值的变量）的均值，σ是此随机变量的标准差。...常用的合并数据的函数包括： 3.2.3 主键合并数据merge 主键合并数据类似于关系型数据库的连接操作，主要通过指定一个或多个键将两组数据进行连接，通常以两组数据中重复的列索引为合并键。...连续数据又称连续变量，指在一定区间内可以任意取值的数据，该类型数据的特点是数值连续不断，相邻两个数值可作无限分割。...cut()函数会返回一个Categorical类对象，该对象可以被看作一个包含若干个面元名称的数组，通过categories属性可以获取所有的分类，即每个数据对应的面元。

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解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

解决方法要解决DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致的无法运算问题，我们可以通过将DataFrame的某一列转换为ndarray并重新赋值给新的变量，然后再进行运算。...要解决DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法运算的问题，可以通过将DataFrame的某一列转换为ndarray并重新赋值给新的变量，然后再进行运算。...然后，我们可以直接对这两个ndarray进行运算，得到每个产品的销售总额。最后，将运算结果添加到DataFrame中的​​Sales Total​​列。...通过将DataFrame的某一列转换为ndarray，并重新赋值给新的变量，我们可以避免格式不一致的错误，成功进行运算。numpy库的ndarray什么是ndarray?...codeimport numpy as npa = np.array([1, 2, 3, 4, 5])b = np.copy(a)print(b)ndrray的属性和方法ndarray提供了许多属性和方法来获取和操作数组的相关信息

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Python数据分析——以我硕士毕业论文为例

数据表合并 首先遇到的第一个需求就是，所有样本点的列变量存储在不同的数据表中，比如，样本点的指标分为上覆水的指标与沉积物的指标两部分，分别存储在两个或者多个数据表中，那么如何将两个或者多个数据表进行合并呢...因为字符串变量默认是按照首字母的顺序来进行排序的，默认排序是Hangbu River、Nanfei River、Pai River。...| None'> 通过参数keep的属性值来设置： first：所有重复行删除，保留第一行； last：所有重复行删除，保留最后一行。...，那么我们就可以通过得到的这几组数据来对自变量x与因变量y进行线性拟合，从而得到一个标准曲线y=ax+b，有了标准曲线之后，我们就可以直接输入任意的自变量x值，计算出因变量y的值。...然后使用pd.read_table()方法读取.txt，并通过设置skiprows的值，来跳过前面无用的数据。

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Python数据分析之数据预处理（数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换）学习笔记

2.2 主键合并数据  ​ 主键合并类似于关系型数据库的连接方式，它是指根据个或多个键将不同的 DataFrame对象连接起来，大多数是将两个 DataFrame对象中重叠的列作为合并的键。 ...2.2.1.1 how参数可以取下列值  left：使用左侧的 DataFrame的键，类似SQL的左外连接 right：使用右侧的 DataFrame的键，类似SQL的右外连接 outer：使用两个...inner：使用两个 DataFrame键的交集，类似SQL的内连接  ​ 在使用 merge()函数进行合并时，默认会使用重叠的列索引做为合并键，并采用内连接方式合并数据，即取行索引重叠的部分。  ​...2.3 根据行索引合并数据  ​ join()方法能够通过索引或指定列来连接多个DataFrame对象  2.3.1 join()方法  on：名称，用于连接列名。...sort：根据连接键对合并的数据进行排序，默认为 False.  2.4 合并重叠数据  ​ 当DataFrame对象中出现了缺失数据，而我们希望使用其他 DataFrame对象中的数据填充缺失数据，则可以通过

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R基础

是有列名的，所以还可以通过列名来进行索引，这种索引方式与python中的DataFrame索引有一些区别： 传入单个索引默认是对列的索引如data[1]将取出第一列的数据。...对列名的直接索引可以传入一个列名组成的字符串向量，也可以使用data$colname的方式，这种方式的索引只适用于取出一列，且返回的是一个vector而不是一个DataFrame。...data frame to the R search path），这样就可以直接使用变量名来访问了，在使用完成后，通过detach()函数可以将DataFrame从attached namespaces...factor()函数有一种对类别型自变量进行编码的感觉,这个主要通过传入labels标签来实现，默认情况下该函数会将传入的值按照字母顺序进行与labels匹配，但是也可以通过levels参数来修改排序方法...获取网络数据集使用url()函数 R中空值的概念是通过函数引入的，例如numeric(0),character(0)等 data<-read.table(".

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Pandas库常用方法、函数集合

），输出dataframe格式 to_sql：向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge：根据指定键关联连接多个dataframe，类似sql中的join concat：合并多个...：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的...计算分组的最小值和最大值 count：计算分组中非NA值的数量 size：计算分组的大小 std和 var：计算分组的标准差和方差 describe：生成分组的描述性统计摘要 first和 last：获取分组中的第一个和最后一个元素...str.lower和 str.upper: 将字符串转换为小写或大写 str.replace: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序...，用于可视化多变量数据 pandas.plotting.autocorrelation_plot：绘制时间序列自相关图 pandas.plotting.bootstrap_plot：用于评估统计数据的不确定性

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大数据技术之_27_电商平台数据分析项目_02_预备知识 + Scala + Spark Core + Spark SQL + Spark Streaming + Java 对象池

此外，Spark 内部也使用了高效的广播算法来减少网络消耗。   可以通过调用 SparkContext 的 broadcast() 方法来针对每个变量创建广播变量。...然后在算子的函数内，使用到广播变量时，每个节点只会拷贝一份副本了，每个节点可以使用广播变量的 value() 方法获取值。...0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作   介绍一下 Spark 将 RDD 转换成 DataFrame 的两种方式：   1.通过反射获取 Schema：使用 case class 的方式，...通过编程获取 Schema   def rddToDF(sparkSession: SparkSession): DataFrame = {     // 设置 schema 结构     val schema...通过反射获取 Schema   def rddToDFCase(sparkSession: SparkSession): DataFrame = {     // 导入隐饰操作，否则 RDD 无法调用

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python数据分析——数据的选择和运算

数据获取 ①列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。...关键技术:可以通过对应的下标或行索引来获取值,也可以通过值获取对应的索引对象以及索引值。 具体程序代码如下所示： ②取行方式 【例】通过切片方式选取多行。...【例】采用上面例题的dataFrame,用iloc()函数结合lambda函数获取行数据。...【例】创建两个不同的数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。 关键技术：merge()函数 首先创建两个DataFrame对象。...代码如下: 2.使用join()方法合并数据集 join()是最常用的函数之一, join()方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。

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pandas 文本处理大全（附代码）

所有数据和代码可在我的GitHub获取： https://github.com/xiaoyusmd/PythonDataScience 本次来介绍关于文本处理的常用方法。...文本的操作主要是通过访问器str 来实现的，功能十分强大，但使用前需要注意以下几点。 访问器只能对Series数据结构使用。...其中，expand参数可以让拆分的内容展开，形成单独的列，n参数可以指定拆分的位置来控制形成几列。 下面将email变量按照@进行拆分。...会展开返回一个DataFrame，否则返回一个Series # 提取email中的两个内容 df.Email.str.extract(pat='(.*?)...可以通过设置na=False忽略缺失值完成查询。 8、文本的虚拟变量 get_dummies可以将一个列变量自动生成虚拟变量（哑变量），这种方法在特征衍生中经常使用。

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Pandas中的数据转换

user_info.city.str.contains("^S") 生成哑变量 这是一个神奇的功能，通过 get_dummies 方法可以将字符串转为哑变量，sep 参数是指定哑变量之间的分隔符。...，并对每个变量下使用 0 或 1 来表达。...方法 描述 cat() 连接字符串 split() 在分隔符上分割字符串 rsplit() 从字符串末尾开始分隔字符串 get() 索引到每个元素（检索第i个元素） join() 使用分隔符在系列的每个元素中加入字符串...get_dummies() 在分隔符上分割字符串，返回虚拟变量的DataFrame contains() 如果每个字符串都包含pattern / regex，则返回布尔数组 replace() 用其他字符串替换...# 接收一个 lambda 函数 user_info.age.map(lambda x: "yes" if x >= 30 else "no") 又比如，我想要通过城市来判断是南方还是北方，我可以这样操作

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Pandas

的访问方式，既可以使用 se.index[2]获取行索引的值进行访问，也可以直接调用行索引值进行访问，不过比较方便的是，索引值可以是一个可以被翻译为日期的字符串（功能比较灵活，甚至可以输入年份的字符串匹配所有符合年份的数据...它是人为虚设的变量，通常取值为 0 或 1，来反映某个变量的不同属性。 哑变量的处理过程实际上就是分类型特征的值的编码过程。...:\n", pd.get_dummies(df['key'])) #可以调整prefix参数给指示变量加上前缀名称 字符串数据 对字符串的操作有使用字符串内置函数和 re 库进行正则表达式匹配两种方法...combine，具体 combine 的方法依据传递的函数的返回值 合并数据 纵向合并数据表:pandas.append()方法 多个 dataframe 连接(通过 index 匹配进行)(Join...and Merge) 通过一个或多个键将两个数据集的列连接起来（完成 SQl 的 join 操作）:pandas.merge()函数和pandas.DataFrame.join()方法，多表的连接要把被连接的

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