本文概述 Pandas 是数据科学家做数据处理时，使用最多的工具。...对比Excel，我们可以发现：Pandas基本可以实现所有的Excel的功能，并且比Excel更方便、简洁，其实很多操作我们在过去的文章中，或多或少都讲述过。...但是在数据框上，完成各种 “条件格式” 的设置，帮助我们更加凸显数据，使得数据的展示更加美观，今天还是头一次讲述。 ?...上图左表展示的是某班级期末考试的成绩数据，我们要利用左表完成如右表的效果展示，需要完成的目标如下： （1）将“均值”这一列的数值，保留1位小数； （2）给这份数据，添加一个标题辅助说明“高三(5)班期末考试成绩...，依数值画一个绿色的colormap； （8）将整个DataFrame 的空值显示为红色，着重突出； 一行代码即可上述所有操作 用过Pyecharts的朋友可能都知道“链式规则”，在这里我们同样可以采用这种方法
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。...1.不分组情况 最直观的思路是，对每一行的金额，都累加从第一行到当前行的金额。在MySQL中，可以考虑自连接的方式，但需要使用不等值连接。...如何能按照月份分组求每组的累计百分比呢？ 首先仍然是求累计金额，但要分月累计。在上面的基础上加上月份相等条件即可，从结果中可以看到，在11月和12月cum列是分别累计的。...pandas计算累计百分比 在pandas中，提供了专门的函数来计算累计值，分别是cumsum函数，expanding函数，rolling函数。...2.分组情况 cumsum函数 #添加pandas显示设置，显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) orderamt = pd.read_excel
查询函数提供了一种更灵活的条件传递方式。...我们可以看到每组中观察值（行）的数量和平均流失率。 14.将不同的汇总函数应用于不同的组 我们不必对所有列都应用相同的函数。例如，我们可能希望查看每个国家/地区的平均余额和流失的客户总数。...我们将传递一个字典，该字典指示哪些函数将应用于哪些列。...考虑从DataFrame中抽取样本的情况。该示例将保留原始DataFrame的索引，因此我们要重置它。...但是，这可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量的基数较低时。 低基数意味着与行数相比，一列具有很少的唯一值。例如，Geography列具有3个唯一值和10000行。
为了验证结果，我们取出city='杭州'，sub_cate='用品'的所有样本进行查看，这里用到了pandas多条件筛选数据操作。...这里需要对每组内按行进行遍历，用到了iterrows函数，并判断cum_pct与50%，group_rank与3的关系。我们自定义一个函数来实现。...and grp['group_rank'] == num: res = num break return res 调用该函数之后，对每个组能得到符合条件的目标...6.分组拼接 在上一步筛选出了目标行，未达到最终目标，还需将每个分组内所有符合条件的产品名称拼接起来，并用逗号隔开。这里采用分组对字符串求和的方式来实现。...涉及到的操作依次有：数据读取，列名修改，字段分割，列子集筛选；分组求和(transform)；分组排序(编号)，分组排序；累计求和；按行迭代，数据拼接，条件筛选，分组拼接，apply/lambda函数；
来源：DeepHub IMBA本文共1000字，建议阅读5分钟本文为你演示一些不常见，但是却非常有用的 Pandas 函数。 创建一个示例 DataFrame 。..."A","B","C","D"] * 25, "amount": np.random.randint(10, 100, size=100)}) df.head() 我们创建有一个 3 列 100 行的...To_period 在 Pandas 中，操作 to_period 函数允许将日期转换为特定的时间间隔。使用该方法可以获取具有许多不同间隔或周期的日期，例如日、周、月、季度等。...Cumsum 和 groupby cumsum 是一个非常有用的 Pandas 函数。它计算列中值的累积和。...但是它只是全部的总和没有考虑分类。在某些情况下，我们可能需要分别计算不同类别的累积和。 Pandas中我们只需要按类列对行进行分组，然后应用 cumsum 函数。
在本文中，将演示一些不常见，但是却非常有用的 Pandas 函数。 创建一个示例 DataFrame 。...,"B","C","D"] * 25, "amount": np.random.randint(10, 100, size=100)}) df.head() 我们创建有一个 3 列 100 行的...1、To_period 在 Pandas 中，操 to_period 函数允许将日期转换为特定的时间间隔。使用该方法可以获取具有许多不同间隔或周期的日期，例如日、周、月、季度等。...Pandas 函数。...但是它只是全部的总和没有考虑分类。在某些情况下，我们可能需要分别计算不同类别的累积和。 Pandas中我们只需要按类列对行进行分组，然后应用 cumsum 函数。
的历史股价数据。它获取 2006 年 10 月至 2012 年 1 月的每日数据，显示数据框的前五行。...hist() 方法，创建一个具有 50 个间隔的直方图。...它调用了名为 cum_daily_return 的 Pandas DataFrame 或 Series 上的 plot 方法，用于生成累积每日收益图。...该函数需要股票代码列表、开始和结束日期作为参数，并使用子函数data检索每个股票代码的数据。 接下来，函数map将应用于每个股票代码，将生成的数据组合成具有分层索引的单个 DataFrame。...编写交易策略：根据自己的投资理念和市场分析，编写一个可执行的交易策略，包括买入、卖出和止损条件等。
前言 Hive内部提供了很多函数给开发者使用，包括数学函数，集合函数，类型转换函数，日期函数，条件函数，字符函数，聚合函数，表生成函数等等，这些函数都统称为内置函数。 ?...1、if函数: if 语法: if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull) 返回值: T 说明: 当条件testCondition...select cast(12.35 as int); select cast('20190607' as int) select cast('2020-12-05' as date); 六、Hive的行转列...1、介绍 1）行转列是指多行数据转换为一个列的字段。...2）Hive行转列用到的函数： concat(str1,str2,...)
获取股票数据 首先我们使用之前学过的 datareader 来获取股票数据，这里需要导入一些必要的库，输入代码如下： #导入Pandas import pandas as pd #导入金融数据获取模块datareader...如果读者朋友想要查看己经下载的数据，则可以使用下面这行代码。 #查看数据的前五行 zgpa.head() 运行代码，可以得到如表所示的结果。...这个过程可以称为创建股票的交易条件 (trading condition）。...首先我们要计算出基准收益和基于模型预测的策略所带来的收益。...输入代码如下： #定义一个计算累计基准收益的函数 def cum_return(df, split_value): # 该股票基准收益为Return的总和乘以100，这里只计算预测集的结果 cum_return
今天，我们使用另外一种jit加速的方法，虽然本质上是一样的，但是其实更加好用，因为支持使用别的库，只要我们把计算瓶颈部分改成使用python的build-in函数来进行计算，毕竟，二八原则，百分之二十的代码支配着百分之八十的速度...不说了，我们来看一下： #-*-coding:utf-8-*- import time import pandas as pd def time_com(i): cum = 0 for...： run time:7.714948 s 接下来，我们只加入两行代码，分是是引入numba包，一个是用装饰器修饰我们的计算函数： #-*-coding:utf-8-*- import time import...pandas as pd from numba import jit @jit def time_com(i): cum = 0 for test in range(i):...但是，要注意的是，在jit装饰器装饰的函数中，不可以有第三方的package哦。
8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观测值（即行） france_churn = df[(df.Geography... == 'France') & (df.Exited == 1)] france_churn.Geography.value_counts() 10.用查询描述条件 查询函数提供了一种更灵活的传递条件的方法...12.Groupby 函数 Pandas Groupby 函数是一个多功能且易于使用的功能，可帮助获取数据概述。它使浏览数据集和揭示变量之间的基本关系更加容易。 我们将做几个组比函数的示例。...但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。
在序列数据中，信息可以分布在许多行中，例如信用卡交易，并且保留行（事件）和列之间的相关性。此外，序列的长度是可变的。有些案例可能只包含少量交易，而其他案例则可能包含数千笔交易。...DoppelGANger的条件生成体系结构还提供了更改属性分布和对属性进行条件调整的灵活性。这也有助于隐藏属性分布，从而增加隐私性。...DoppelGANger模型还具有生成以数据属性为条件的数据特征的优势。 ? 该模型的另一个巧妙特征是它如何处理极端值，这是一个非常具有挑战性的问题。...要运行模型，我们需要三个NumPy数组： data_feature：训练特征，采用NumPy float32数组格式。大小为[（训练样本数）x（最大长度）x（特征的总尺寸）]。...softmax激活函数（用于分类输入）和线性激活（用于连续变量）的层列表组成。
groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...agg( avg_stock_qty = ("stock_qty", "mean"), max_stock_qty = ("stock_qty", "max") ) 要聚合的列和函数名需要写在元组中...由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序 也可以用负的第n项。例如，" nth(-2) "返回从末尾开始的第二行。...("Daisy","PG1") ) daisy_pg1.head() 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。...，如下所示: df["cum_sum"] = df.groupby("category")["value"].cumsum() 23、expanding函数 expanding函数提供展开转换。
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文用25个示例详细介绍groupby的函数用法。 groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。...store").agg( avg_stock_qty = ("stock_qty", "mean"), max_stock_qty = ("stock_qty", "max") ) 要聚合的列和函数名需要写在元组中...由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序 也可以用负的第n项。例如，" nth(-2) "返回从末尾开始的第二行。..."Daisy","PG1") ) daisy_pg1.head() 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。...，如下所示: df["cum_sum"] = df.groupby("category")["value"].cumsum() 23、expanding函数 expanding函数提供展开转换。
1.模块的导入和路径的选择 # 导入pandas模块，简称为pd import pandas as pd # 使用read_csv()函数 # TODO 读取路径"/Users/feifei/hotpot.csv...5行数据 print(top_5) 3.按照条件进行筛选 （1）这个背景开始的时候没有进行介绍，实际上这个文件里面是一些美食店铺的排行榜，我们要查找的就是这个鱼店的，因此我们要冲这个里面把不是鱼店的店铺剔除掉...（1）我们上面的打印结果是这个店里面的评分的最高分数，我们如果想要得到这个店铺的名字，就需要使用函数set_index设置对应的行索引： # 导入pandas模块，简称为pd import pandas...函数会打印这个评分最高的行索引 6.索引的重置 （1）我们获得这个店铺的名称之后，这个还需要还原为dataframe格式，也就是二维的列表格式，这个时候我们需要使用reset_index()函数进行这个索引的重置...= fishpot.set_index("店铺名称") # 获取评分最高的行索引，也就是店铺名称 tasteBest = fishpot2["口味评分"].idxmax() # TODO 重置索引，
; +-------------+--+ | _c0 | +-------------+--+ | 2019-01-01 | +-------------+--+ 四、条件函数...1、if函数: if 语法: if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull) 返回值: T 说明: 当条件testCondition...select cast(12.35 as int); select cast('20190607' as int) select cast('2020-12-05' as date); 六、Hive的行转列...1、介绍 1）行转列是指多行数据转换为一个列的字段。...2）Hive行转列用到的函数： concat(str1,str2,...)
大家好，我是俊欣~ groupby是Pandas在数据分析中最常用的函数之一。它用于根据给定列中的不同值对数据点(即行)进行分组，分组后的数据可以计算生成组的聚合值。...avg_stock_qty = ("stock_qty", "mean"), max_stock_qty = ("stock_qty", "max") ) output 要聚合的列和函数名需要写在元组中...由于行是根据上个月的销售值排序的，所以我们将获得上个月销售额排名第五的行。 13、第n个值，倒排序 也可以用负的第n项。例如，nth(-2)返回从末尾开始的第二行。...Daisy","PG1")) daisy_pg1.head() output 21、rank函数 rank函数用于根据给定列中的值为行分配秩。...，如下所示: df["cum_sum"] = df.groupby("category")["value"].cumsum() output 23、expanding函数 expanding函数提供展开转换
excelperfect 对满足条件的值求平均值，一般我们会使用AVERAGEIF函数，如下图1所示。 ?...图1 如果隐藏了某些行，AVERAGEIF函数仍会对所有行中满足条件的值求平均值，并不会受到隐藏行的影响，如下图2所示。 ? 图2 如果我们只想对满足条件的可见行求平均值，怎么办呢？...，像Excel内置函数一样，求可见行满足条件的值的平均值，如下图3所示。...图3 我们的自定义函数AVERAGEIfVISIBLE模仿了内置的AVERAGEIF函数，都是使用3个参数，且参数的作用相同，即： 参数range代表查找是否满足条件的单元格区域。...参数criteria代表指定的条件。 参数average_range代表要求平均值的值所在的单元格区域。 代码很简单，但能很好地满足我们的需求。
'] - result_ks['good_percent_cum'] # 7.更新最后一行total的数据 result_ks.loc['total', 'bad_percent_cum...result_ks 结果，如下图，代码和结果结合起来看更容易理解： 讲解之前先说一下函数中各个参数的含义。...df 是pandas的DataFrame表，表中必须包含两列：预测值和真实值。...为了方便之后求和统计，新增set_1列，此列所有值均为1； 对score列进行统计，group_sum为每个区间的个数，相应的max、min、mean为区间的最大值、最小值和平均值； 在最后新增一行total...上面说了计算ks其实只用得到关键的两列，而这两列可以通过sklearn.metrics中函数roc_curve直接获取。
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