A3：用ORDERDATE的年份和月份分组，并将该列命名为y，m，同时计算该组的销售量
在python中我们可以通过pandas.pivot_table函数来实现数据透视表的功能。本篇文章介绍了pandas.pivot_table具体的使用方法，在最后还准备了一个备忘单，希望能够帮助你记住如何使用pandas的pivot_table。
今天我们继续来讲一下Pandas和SQL之间的联用，我们其实也可以在Pandas当中使用SQL语句来筛选数据，通过Pandasql模块来实现该想法，首先我们来安装一下该模块
对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。 关系型数据库和SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）能够如此流行的原因之一就是其能够方便地对数据进行连接、过滤、转换和聚合。但是，像SQL这样的查询语言所能执行的分组运算的种类很有限。在本章中你将会看
通常而言，在同一个文件中覆盖完整的流程将会导致Jupyter Notebook、脚本变成一团乱麻。此外，大多数的数据科学问题都要求我们在数据收集、数据清洗、数据探索、数据可视化和统计／预测建模中切换。
餐厅经营的好坏需要用数据来说明，如果一个餐厅生意惨淡，那么应该先收集最近的数据，然后进行数据分析，再对应相应出现的问题进行解决和做出对应的商业调整。今天开始我们分析一来家餐厅的数据。
SQL和Python几乎是当前数据分析师必须要了解的两门语言，它们在处理数据时有什么区别？本文将分别用MySQL和pandas来展示七个在数据分析中常用的操作，希望可以帮助掌握其中一种语言的读者快速了解另一种方法！
本文中测验需要的文件夹下载链接: https://pan.baidu.com/s/1OqFM2TNY75iOST6fBlm6jw 密码: rmbt 下载压缩包后解压如下图所示：
今天我们继续推出一篇数据处理常用的操作技能汇总：灵活使用pandas.groupby()函数，实现数据的高效率处理，主要内容如下：
(二)数据排序（用的是tips.csv的数据，数据来源：https://github.com/mwaskom/seaborn-data）
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
使用Python进行大数据分析变得越来越流行。这一切都要从NumPy开始，它也是今天我们在推文介绍工具背后支持的模块之一。
这篇万字长文，是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习，否则，可能会找不到操作的数据源。
*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库：https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes
做数据分析和人工智能运算前常常需要大量的数据准备工作，也就是把各种数据源以及各种规格的数据整理成统一的格式。因为情况非常复杂多样，很难有某种可视化工具来完成此项工作，常常需要编程才能实现。
Python标准库有超过200个模块，程序员可以在他们的程序中导入和使用，虽然普通程序员对其中许多模块都有一些经验，但很可能有一些好用的模块他们仍然没有注意到。
在本章的每一节中，我们将使用第一章中的婴儿名称数据集。我们将提出一个问题，将问题分解为大体步骤，然后使用pandas DataFrame将每个步骤转换为 Python 代码。 我们从导入pandas开始：
pandas提供了很多方便简洁的方法，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。
1912年当时世界上最大的豪华客轮泰坦尼克号在处女航中撞上冰山沉没，船上船员及乘客共有2224人，只有710人生还。当灾难突然降临时，所有人的生死瞬间成了魔鬼撒旦手中的骰子，一切充满了随机性，究竟什么样的人更容易获得命运之神的垂青？幸存者具有哪些共同特点？让我们一起来用Python探索问题吧！
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。工作中除了MySQL，也经常会使用Hive SQL，相比之下，后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路，继续对比Pandas与SQL，一方面是对上文的补充，另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置，我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过，不过仅限于mac版本，供参考，如果你觉得比较困难，可以考虑使用postgreSQL，它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同，界面相似，完全可以用notebook代替，我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别，感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过，可以参考常用Hive函数的学习和总结。
大家好，关于Python数据分析的工具我们已经讲了很多了，相信一直关注的读者对于Pandas、NumPy、Matplotlib的各种操作一定不陌生，今天我们就用一份简单的数据来学习如何使用Python进行数据分析，本文主要涉及下面三个部分：
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。
本文旨在对比SQL，说明如何使用Pandas中执行各种SQL操作。真的！好像对比起来，学习什么都快了。
本周给大家分享的数据分析案例是泰坦尼克号幸存者预测的项目，没记错的话，这应该是很多朋友写在简历上的项目经历。如果你目前正在找工作，自身缺少项目经历并且想要充实项目经历的话，可以考虑一下这个项目！
在数据分析中，常常有这样的场景，需要对不同类别的数据，分别进行处理，然后再将处理之后的内容合并，作为结果输出。对于这样的场景，就需要借助灵活的groupby功能来处理。
本书正文的最后一章，我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会用之前介绍的方法，从原始数据中提取有意义的内容。展示的方法适用于其它数据集，也包括你的。本章包含了一些各种各样的案例数据集，可以用来练习。 案例数据集可以在Github仓库找到，见第一章。 14.1 来自Bitly的USA.gov数据 2011年，URL缩短服务Bitly跟美国政府网站USA.gov合作，提供了一份从生成.gov或.mil短链接的用户那里收集来的匿名数据。在2011年，除实时数据之外，还可以下载文本文件形式的每小时快照。
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
🌊 作者主页：海拥 🌊 作者简介：🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十 上一篇文章我们介绍了 Seaborn，接下来让我们继续我们列表的第三个库。Bokeh 主要以其交互式图表可视化而闻名。Bokeh 使用 HTML 和 JavaScript 呈现其绘图，使用现代 Web 浏览器来呈现具有高级交互性的新颖图形的优雅、简洁构造。 安装 要安装此类型，请在终端中输入以下命令。 pip install bokeh 📷 散点图 散点图中散景可以使用绘图模块的散射（）方法被绘制。这里
Python 安装包下载地址：https://www.python.org/downloads/ 打开该链接，点击下图中的版本号或者Download按钮进入对应版本的下载页面，滚动到最后即可看到各个平台的 Python 安装包。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘：3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyth
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘：3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyt
为了说明这是如何工作的，让我们假设我们有一个简单的数据集，它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。列可以是数字、类别或布尔值，但是这没关系。
今天给大家准备了25个pandas高频实用技巧，让你数据处理速度直接起飞。文章较长，建议收藏！
原文：http://www.justinablog.com/archives/1357?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在数据分析领域，最热门的莫过于Py
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据：
前一节我们已经成功把一份教师课程表整理成规范的形式，本节我们就看一下怎么利用这份数据得到一些信息。并且尽可能让每个部分都有可视化输出。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 本课程的目的并不是要开发一门全新的机器学习或数据分析的综合入门课程，也不是想借此来取代基础教育、在线/离线课程或一些专业和书籍。我们推出本系列文章是为了让初学者快速地回顾一些基础知识，并帮助你找到进一步学习的方向。 首先用简短通俗的语言回顾数学和机器学习的基础知识，并引用了一些其他资源，这种教学的方法与一些深度学习书籍类似。 此外，课程不单单注重理论的讲解，更强调完美地平衡理论与实践。因此，每个理论主题讲解后都有一个对应的练习专题，方便初学者通过自己动手来巩
数据透视表将每一列数据作为输入，输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。在实际数据处理过程中，数据透视表使用频率相对较高，今天云朵君就和大家一起学习pandas数据透视表与逆透视的使用方法。
对nginx进行日志分析，首先拿到需要分析的nginx日志文件，日志文件的内容具有固定的定义方法，每一行的日志中每一个特殊的字段都代表着具体的含义，例如：
可视化是数据分析的重要一环，也是python比较擅长的工作，本笔记系列尽可能采用统一的数据源和基于matplotlib原生版本进行可视化。
Pandas 提供的一个基本特性，是内存中的高性能的连接和合并操作。如果你曾经使用过数据库，那么你应该熟悉这种类型的数据交互。它的主要接口是pd.merge函数，我们将看到几个在实践中如何工作的例子。
Python 中可以通过 matplotlib 模块的 pyplot 子库来完成绘图。Matplotlib 可用于创建高质量的图表和图形，也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib 是 Python 优秀的数据可视化第三方库，matplotlib.pyplot 是绘制种类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt.
编辑 | JackTian 来源 | 杰哥的IT之旅（ID：Jake_Internet） 转载请联系授权（微信ID：Hc220066）
链接：https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
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