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pandas中基于范围条件进行表连接

作为系列第15期，我们即将学习的是：在pandas中基于范围条件进行表连接。...表连接是我们日常开展数据分析过程中很常见的操作，在pandas中基于join()、merge()等方法，可以根据左右表连接依赖字段之间对应值是否相等，来实现常规的表连接。...等于demo_right的right_id，且demo_left的datetime与demo_right的datetime之间相差不超过7天，这样的条件来进行表连接，「通常的做法」是先根据left_id...和right_id进行连接，再在初步连接的结果表中基于left_id或right_id进行分组筛选运算，过滤掉时间差大于7天的记录： 而除了上面的方式以外，我们还可以基于之前的文章中给大家介绍过的pandas...的功能拓展库pyjanitor中的「条件连接方法」，直接基于范围比较进行连接，且该方式还支持numba加速运算： · 推荐阅读 · 如何快速优化Python导包顺序 Python中临时文件的妙用

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「Python实用秘技15」pandas中基于范围条件进行表连接

作为系列第15期，我们即将学习的是：在pandas中基于范围条件进行表连接。 　　...表连接是我们日常开展数据分析过程中很常见的操作，在pandas中基于join()、merge()等方法，可以根据左右表连接依赖字段之间对应值是否相等，来实现常规的表连接。 　　...等于demo_right的right_id，且demo_left的datetime与demo_right的datetime之间相差不超过7天，这样的条件来进行表连接，通常的做法是先根据left_id和right_id...进行连接，再在初步连接的结果表中基于left_id或right_id进行分组筛选运算，过滤掉时间差大于7天的记录： 　　而除了上面的方式以外，我们还可以基于之前的文章中给大家介绍过的pandas的功能拓展库...pyjanitor中的条件连接方法，直接基于范围比较进行连接，且该方式还支持numba加速运算：

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pandas_VS_Excel条件统计人数与求和

yhd-pandas分类统计个数与和 ◆【解决问题】 在一次工作中遇到这样一个问题： 1.按条件“全年”统计人数与求和， 2.按“非全年”统计人数与求和 3.最后再统计合计人数与合计总和 如下明细表...$F$2:$F$31)) G3= =C3+E3下拉 H3= =D3+F3下拉 C9=SUM(C3:C8)右拉 ◆【pandas解决问题】 =====代码如下===== import pandas as...pd file="D://yhd_python_home/yhd-pandas分类统计个数与和/pandas分类统计个数与和2.xlsx" df= pd.read_excel(file) df12=df...分类统计个数与和/pandas分类统计个数与和2_out.xlsx" df_final.to_excel(file_out) =====代码end===== 步骤1：读入数据 步骤2：读出条件“全年”...（月数==12）的数据，并分组groupby再用agg不再的数据列用不同的统计方式 步骤3：读出条件“非全年”（月数<12）的数据，并分组groupby再用agg不再的数据列用不同的统计方式 步骤4

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Excel与pandas：使用applymap()创建复杂的计算列

标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...那么，在列中对每个学生进行循环？不！记住，我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列，因为如果我们有一个大的数据集，这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。...注意下面的代码，我们只在包含平均值的三列上应用函数。因为我们知道第一列包含字符串，如果我们尝试对字符串数据应用letter_grade()函数，可能会遇到错误。...图3 我们仍然可以使用map()函数来转换分数等级，但是，需要在三列中的每一列上分别使用map()，而applymap()能够覆盖整个数据框架（多列）。

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Python-科学计算-pandas-08-列字符串操作1

Python的科学计算版块 今天讲讲pandas模块： 对列的每一个元素进行同样的字符串操作 今天讲其中的3个操作： 切片，字符串替换，字符串连接 Part 1：目标 ?...已知Df某列都是字符串，每一个字符串都有一个文件与其对应，目标在于获取每一个文件的名称 存在以下规律： 字符串的最后一个字符是D或者F 其中D表示该字符串是一个txt文本文件的名称 其中F表示该字符串是一个...pdf文本文件的名称 这些文件的名称最终组成是： FINAL_列元素.文件类型 实现方法： 提取该列每个元素的最后一位字符 根据规则进行替换，获取文件类型 字符串连接，加上常量 FINAL_ 和 ...."]，字符串连接。...向量化，然后执行元素间分别连接 4. 综上，整体效果是按列整体进行字符串操作，无需遍历循环，大大减少代码量

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Python-科学计算-pandas-09-df列字符串操作2

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算版块 今天讲讲pandas模块： 对列的每一个元素进行同样的字符串操作 今天讲其中的1个操作： split Part 1：目标 已知Df某列都是字符串，每一个字符串都有一个文件与其对应...后的文件类型 组合两者 加入到原来的Df中 修改前后文件名 Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"file_name": ["P10-CD1.txt",...的每个元素实行split("-")操作，理论上生成一个列表，expand=True表示将生成列表结果分为多个列 se_1 = df_2["文件名"] + "." + df_3["文件类型"]，实现两个Df...之间对应每个元素的字符串连接操作，生成一个Series对象 df_1["new_file_name"] = se_1，df_1新增一列new_file_name 本文为原创作品

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【呕心总结】python如何与mysql实现交互及常用sql语句

2、在 python 脚本中，我采用 pymysql 和 sqlalchemy 这两个库与 mysql 建立连接，用 pandas 来处理数据。...一、建立连接与数据交互 与 mysql 交互的方式，我目前共使用 4 种。其中采用管理员身份运行命令行提示符（cmd）查看 mysql，其操作图示可另写一篇。这里就不占篇幅了。...情境A：python 演算得出数据，想要写入数据库 python 脚本已得到表格类大量数据，想要一次性写入数据库，常用代码如下： import pandas as pd # 与 mysql 建立连接 from...'", "' + str(one[2]) + '", "' \ + str(one[3]) + '", "' + str(one[4]) + '", "' + str(datetime.datetime.now...cursor.close() conn.close() 通过上面几种实用情况可以看到，python 与 mysql 实现交互的过程，通常分为：建立连接、把sql语句定义为字符串，提交指令、关闭连接。

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10快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...其实这里的条件不一定必须是相等运算符，可以从==，！=，>，<，≥，≤中选择，例如 df.query("Quantity != 95") 文本列过滤 对于文本列过滤时，条件是列名与字符串进行比较。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...与一般的pandas提供的函数一样，Inplace的默认值都是false，查询不会修改原始数据集。如果我们想覆盖原始df时，需要将intplace = true。

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10个快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...其实这里的条件不一定必须是相等运算符，可以从==，！=，>，<，≥，≤中选择，例如： df.query("Quantity != 95") 文本列过滤 对于文本列过滤时，条件是列名与字符串进行比较。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算。...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...与一般的pandas提供的函数一样，Inplace的默认值都是false，查询不会修改原始数据集。如果我们想覆盖原始df时，需要将intplace = true。

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整理了10个经典的Pandas数据查询案例

在开始之前，先快速回顾一下Pandas中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...其实这里的条件不一定必须是相等运算符，可以从==，!=，>，<，≥，≤中选择，例如： df.query("Quantity != 95") 文本过滤 对于文本列过滤时，条件是列名与字符串进行比较。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。...日期时间列过滤 使用query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...与一般的Pandas提供的函数一样，inplace的默认值都是false，查询不会修改原始数据集。如果我们想覆盖原始df时，需要将inplace=true。

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整理了10个经典的Pandas数据查询案例

在开始之前，先快速回顾一下Pandas中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...其实这里的条件不一定必须是相等运算符，可以从==，!=，>，<，≥，≤中选择，例如： df.query("Quantity != 95") 文本过滤 对于文本列过滤时，条件是列名与字符串进行比较。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。 除此以外， Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。...日期时间列过滤 使用query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...与一般的Pandas提供的函数一样，inplace的默认值都是false，查询不会修改原始数据集。如果我们想覆盖原始df时，需要将inplace=true。

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一场pandas与SQL的巅峰大战（三）

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。...第二篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（二）涉及字符串处理，窗口函数，行列转换，类型转换等操作。您可以点击往期链接进行阅读回顾。...上面代码中的data是使用默认的参数读取的，在data.dtypes的结果中ts列是datetime64[ns]格式，而data2是显式指定了ts为日期列，因此data2的ts类型也是datetime[...日期转换 1.可读日期转换为unix时间戳 在pandas中，我找到的方法是先将datetime64[ns]转换为字符串，再调用time模块来实现，代码如下： ?...由于打算使用字符串替换，我们先要将ts转换为字符串的形式，在前面的转换中，我们生成了一列str_ts，该列的数据类型是object，相当于字符串，可以在此基础上进行这里的转换。 ?

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Pandas 功能介绍（二）

条件过滤 我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤 体感的舒适适湿度是40-70，我们试着过滤出体感舒适湿度的数据 最后整合上面两种条件，在一季度体感湿度比较舒适的数据 列排序 数据按照某列进行排序...“by”参数可以使用字符串，也可以是列表，ascending 的参数也可以是单个值或者列表 ascending 默认值是 True 列中的每行上的 apply 函数 在前一篇的增加列的部分，根据风速计算人体感觉是否舒适...axis=1) 方差，行 df.std(axis=0)，列df.std(axis=1) DataFrame 转换为 Numpy DataFrame 合并 连接合并 在两个 df 的结果一致的情况下，我们可以简单两个...SQL 一样的连接，内联，外联，左联，右联 作为我们的示例数据，可以唯一标识一行的就是 Datatime 列 merged_df = df_1.merge(df_2, how='left', on='...datetime') 在 DataFrame 中查找 NaN 每行有多少 NaN，df.isnull().sum() Dataframe 中 NaN 的总数，上面统计出来的数量求和，df.isnull(

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利用query()与eval()优化pandas代码

本文就将带大家学习如何在pandas中化繁为简，利用query()和eval()来实现高效简洁的数据查询与运算。...图2 正常读入数据后，我们分别使用传统方法和query()来执行这样的组合条件查询，不同的条件之间用对应的and or或& |连接均可： ❝找出类型为「TV Show」且国家不含「美国」的「Kids'...= 4") 图6 2.3 支持in与not in判断 query()支持Python原生的in判断以及not in判断，从而简化了多条件判断，比如我们针对「netflix」数据集想找出release_year...title.str.contains('king', case=False) and type == 'Movie'") 图12 3 基于eval()的高效运算 而eval()类似Python的eval()函数，可以将字符串形式的命令直接解析并执行...而pandas中的eval()有两种，一种是top-level级别的eval()函数，而另一种是针对数据框的DataFrame.eval()，我们接下来要介绍的是后者，其与query()有很多相同之处，

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（数据科学学习手札92）利用query()与eval()优化pandas代码

本文就将带大家学习如何在pandas中化繁为简，利用query()和eval()来实现高效简洁的数据查询与运算。 ?...图2 　　正常读入数据后，我们分别使用传统方法和query()来执行这样的组合条件查询，不同的条件之间用对应的and or或& |连接均可： 找出类型为TV Show且国家不含美国的Kids' TV...图6 2.3 支持in与not in判断 query()支持Python原生的in判断以及not in判断，从而简化了多条件判断，比如我们针对netflix数据集想找出release_year等于2018...图9 2.6 对Index与MultiIndex的支持 　　除了对常规字段进行条件筛选，query()还支持对数据框自身的index进行条件筛选，具体可分为三种情况： 常规index 　　对于只具有单列...而pandas中的eval()有两种，一种是top-level级别的eval()函数，而另一种是针对数据框的DataFrame.eval()，我们接下来要介绍的是后者，其与query()有很多相同之处，

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