导读：在Python中，进行数据分析的一个主要工具就是Pandas。Pandas是Wes McKinney在大型对冲基金AQR公司工作时开发的，后来该工具开源了，主要由社区进行维护和更新。
如果你使用Python和Pandas进行数据分析，循环是不可避免要使用的。然而，即使对于较小的DataFrame来说，使用标准循环也是非常耗时的，对于较大的DataFrame来说，你懂的
上一篇文章「年更博主冒个泡，或将开启可视化之旅」发布后，看到有人评论“催更催更，等下一篇”、“失踪人口回归”，还是挺开心的，没想看居然还有人看，不由感慨「终于等到我，还好你们没放弃」，doge。
理解 pandas 的函数，要对函数式编程有一定的概念和理解。函数式编程，包括函数式编程思维，当然是一个很复杂的话题，但对今天介绍的 apply() 函数，只需要理解：函数作为一个对象，能作为参数传递给其它函数，也能作为函数的返回值。
有时候，我们想要计算数据框架中行之间的差，可以使用dataframe.diff()方法，而不遍历行。
本系列或多或少涉及一些 pandas 的骚操作(网上很难看到相关的资料)，其并非可视化的重点，不会多做讲解。
本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2
访问数据是使用本书所介绍的这些工具的第一步。我会着重介绍pandas的数据输入与输出，虽然别的库中也有不少以此为目的的工具。 输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加
随着 PowerBI 在2020.7月的发布，迎来一个重要的功能：计算组（Caculation Group）。
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PowerBI 原生支持矩阵行中迷你图，值得让人探索一番可能性，对此，我们分不同情况给出一些可能的延展。本文来实现行内的棒棒糖图。效果如下：
笔者早先学习Python以及数据分析相关知识时，对Pandas投入了很多精力，自认掌握的还算扎实，期间也总结分享了很多Pandas相关技巧和心得（点击上方“Pandas”标签可以查看系列文章）。近日，在github中查看一些他人提交的代码时，发现了Pandas中这三个函数，在特定场景中着实好用，遂成此文以作分享。
在数据处理和分析中，经常需要对数据进行遍历和操作。Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库，提供了多种迭代方法来处理数据。本文将介绍Pandas中的迭代方法，并展示它们在数据处理中的应用。
Pandas是python中最主要的数据分析库之一，它提供了非常多的函数、方法，可以高效地处理并分析数据。让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。
使用 for 循环可以遍历 DataFrame 中的每一行或每一列。需要使用 iterrows() 方法遍历每一行，或者使用 iteritems() 方法遍历每一列。
开始本章翻译时，是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新，尤其是大杀器“字段参数”（字段参数参考文章）。
在Excel中，我们可以通过先在单元格中编写公式，然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中，还可以添加“自定义列”并输入公式。在Python中，我们创建计算列的方式与PQ中非常相似，创建一列，计算将应用于这整个列，而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列，步骤一般是：先创建列，然后为其指定计算。
本文展示如何使用Python将多个Excel文件合并到一个主电子表格中。假设你有几十个具有相同数据字段的Excel文件，需要从这些文件中聚合工作表。我们知道，手工完成这项工作效率非常低，而使用Python自动化合并文件将为你节省大量时间。
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上，我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
大多数的生成模型（例如seq2seq模型），生成句子的顺序都是从左向右的，但是这不一定是最优的生成顺序。可能有人要说，反正最终都是生成一个句子，跟生成顺序有啥关系？但是大量实验确实表明了从左向右生成不一定是最好的，比如先生成句子中的核心词（出现词频最高的词，或者动词等）可能效果会更好。
在《彻底读懂VUE3 VDOM DIFF - 上》的4.4中，我们已经实现了节点的mount，即新增节点。当然，这里我强调过，源码中用的是patch函数，patch的新节点为null。文章中我用的是mount函数，主要为了区分新增节点与更新节点方便。
'''2、np.cumsum()返回一个数组，将像sum()这样的每个元素相加，放到相应位置'''
Cells(1,Columns.Count).End(xlToLeft).Column
导读：本文主要介绍使用Python进行数据分析时必备的编程基础知识，主要涉及Python的基本数据类型、数据结构、程序控制、读写数据等内容。
用户使用← → ↓箭头键来移动方块，移动方式有3种：左移一格、右移一格、下移一格, 对应的俄罗斯方块坐标变换公式如下： 左移一格：cx1=cx0－1, cy1=cy0 右移一格：cx1=cx0＋1, cy1=cy0 下移一格：cx1=cx0, cy1=cy0＋1
对treeA做以上3步，就能得到treeA'，树的规模较小时，一眼就能看出来，回想下是怎么做到的：
pandas发展了如此多年，所包含的功能已经覆盖了大部分数据清洗、分析场景，但仍然有着相当一部分的应用场景pandas中尚存空白亦或是现阶段的操作方式不够简洁方便。
在Python中处理表格数据，有几个非常流行且功能强大的库。以下是一些最常用的库及其示例代码：
你可以认为 s 和 t 中仅包含英文小写字母。字符串 t 可能会很长（长度 ~= 500,000），而 s 是个短字符串（长度 <=100）。
现在，有人忍不了了。他是一位来自德国的数据分析师，名叫Benedikt Droste。
两表使用nest loop（以下简称NL）方式进行连接，小表驱动大表效率高，这似乎是大家的共识，但事实上这是有条件的，并不总是成立。这主要看大表扫描关联字段索引后返回多少数据量，是否需要回表，如果大表关联后返回大量数据，然后再回表，这个代价就会很高，大表处于被驱动表的位置可能就不是最佳选择了。
本文从原理的角度入手对 Source Map 进行了较为深入的分析，并从业务需要的角度出发，手动编写根据 Source Map 映射编码前后代码行数的功能，示例语言为 Golang
摘要：空间注意力（Spatial Attention）机制最近在深度神经网络中取得了很大的成功和广泛的应用，但是对空间注意力机制本身的理解和分析匮乏。本论文对空间注意力机制进行了详尽的经验性分析，取得了更深入的理解，有些认知是跟之前的理解很不一样的，例如，作者们发现 TransformerAttention 中对 query 和 key 的内容进行比较对于空间注意力帮助很小，但对于 Encoder-Decoder Attention（编码器-解码器注意力）是至关重要的。另一方面，将可变形卷积（DeformableConvolution）与和 query 无关的 key saliency 进行适当组合可以在空间注意力中实现最佳的准确性-效率之间的权衡。本论文的研究结果表明，空间注意力机制的设计存在很大的改进空间。
这是一篇pandas入门指南，作者用通俗易懂的语言和简单的示例代码向我们展示了pandas的概况及一些进阶操作。“… 它是所有从事数据科学工作的人必须掌握的库”，“… pandas正是Python语言如此好用的原因之一”。pandas真有这么棒吗？一起来瞧瞧吧~
迭代DataFrame 迭代DataFrame - 遍历数据帧 iteritems()示例 iterrows()示例 itertuples()示例 Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。当迭代一个系列时，它被视为数组式，基本迭代产生这些值 注意: 不要尝试在迭代时修改任何对象。迭代是用于读取，迭代器返回原始对象(视图)的副本，因此更改将不会反映在原始对象上。 迭代DataFrame import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.Data
在入门案例动态销售报告中已经带领大家入门制作PowerBI可视化报告。本文主题销售业绩分析将继续针对入门案例进行进一步优化，让大家更改的了解和掌握使用PowerBI的功能。优化内容主要有两个： 1、数据分析层面：在可视化报告中单独的一个销售业绩指标是没有意义的，只有通过对比指标才能知道销售业绩指标的好坏。对比方法主要通过同指标不同时间的对比，通过PowerBI智能时间函数，可以更加方便的计算累计销售额（YTD）,同比（与去年同期对比），环比（与上月对比）等指标。 2、图表层面：使用KPI图表可以更加直观的显示业绩完成状况。通过对同比，环比格式设置可以进行分阶段显示数据。
https://leetcode-cn.com/problems/vertical-order-traversal-of-a-binary-tree/
当大家谈到数据分析时，提及最多的语言就是Python和SQL。Python之所以适合数据分析，是因为它有很多第三方强大的库来协助，pandas就是其中之一。pandas的文档中是这样描述的：
作者：xiaoyu 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 介绍：一个半路转行的数据挖掘工程师
在日常的数据处理工作中，我们经常会面临需要从 Excel 中读取数据并进行进一步操作的任务。Python中有许多强大的工具，其中之一是Pandas库。在本文中，我们将探讨如何使用Pandas库轻松读取和操作Excel文件。
python实现word转成自定义格式的excel文档（解决思路和代码）支持按照文件夹去批量处理，也可以单独一个文件进行处理，并且可以自定义标识符。
在介绍这节之前，首先给定一个情景方便理解，就是因为某种原因我们需要从扑克牌中选出方块的牌。
计算A的数目通过比较guess和secret两个字符串中位置和字符相等的个数得到。
在本文中，我们将使用Python的Pandas库逐步完成许多不同的数据清理任务。具体而言，我们将重点关注可能是最大的数据清理任务，即 缺少值。
引言：在数据分析时，对大量信息进行归纳是最基本的任务，而这就需要用到描述统计方法。
数据准备是一项必须具备的技术，是一个迭代且灵活的过程，可以用于查找、组合、清理、转换和共享数据集，包括用于分析/商业智能（BI）、数据科学/机器学习（ML）和自主数据集成中。具体来说，数据准备是在处理和分析之前对原始数据进行清洗和转换的过程，通常包括重新格式化数据、更正数据和组合数据集来丰富数据等。
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