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Python+pandas使用分析超市营业额数据

是一种特殊的透视,往往用来统计频次,也可以使用参数aggfunc指定聚合函数实现其他功能。 扩展库pandas提供了crosstab()函数用来生成,返回新的DataFrame,其语法为: crosstab(index, columns, values=None, rownames=None 下面的代码使用分析上面Excel文件中的数据,分析各员工上班情况以及在不同柜台的业绩。 ?

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Access查询

大家好前面分别介绍了汇总查询和参数查询的知识点,本节将介绍查询。 ? 查 询 查询可以将同一个中的一个或多个字段作为行标签,另一个字段作为列标签,然后对中的某个字段进行某种统计计算(例如计数,求和、平均值等)。 第一步 创建查询设计,还是常规的添加数据源,此处添加读者。然后点击设计选项卡查询类型中的。此时会发现下侧行发生变化,增加了总计和行。 ? 在班级的行选择“行标题”,在性别字段的行选择“列标题”,会员号字段的行选择值。 然后作为值的会员号字段,它的总计行需要将group by改成计数。 ? (根据问题可以选择合计、平均、计数等统计方式) 同时也可以通过查询向导来新建。根据向导的提示来新建也可以,这里就不做演示。 ---- ?

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    两个链

    题意 请写一个程序,找到两个单链最开始的节点。 注意事项: 如果两个链没有,返回 null。 在返回结果后,两个链仍须保持原有的结构。 可假定整个链结构中没有循环。 ↗ B: b1 → b2 → b3 在节点 c1 开始。 哈希 利用哈希,先将 A 链所有元素加入到哈希中,然后遍历 B 数组,判断每一个元素是否已在哈希中存在,如果已存在,则已存在的节点就是节点。 取长度法 首先将两个链都遍历一次,取到两个的长度,记作 m 和 n,如果两个链,那么两个链的最后一个节点,一定是一样的。 所以从较长链 B 的第 m - n 位开始,从较短节点的头节点开始,依次向后,如果两个元素相同,则说明为点。

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    pandas系列7-透视

    透视pivot_table是各种电子格和其他数据分析软件中一种常见的数据分析汇总工具。 关于pivot_table函数结果的说明: df是需要进行透视的数据框 values是生成的透视中的数据 index是透视的层次化索引,多个属性使用列的形式 columns是生成透视的列属性 Crosstab 一种用于计算分组频率的特殊透视。 # 关于小费的栗子 df = pd.read_csv(r"D:\Python\datalearning\Python for data analysis\pydata-book-2nd-edition\ examples\tips.csv") df.head() # 目的:展示每天各种聚会规模的数据点的百分比 # crosstab 可以按照指定的行和列统计分组频数 party_counts =

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    数据透视之 crosstab()

    不要被名字所迷惑,其实它也是二维的结构,与pivot_table很相似,且是一个特殊的数据透视函数,它默认统计分组项的频次。 其他参数可以理解为与pivot_table一致,所以说它是一种特殊的透视

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    SAS-的自动输出

    今天小编打算给大家分享一下SAS实现的自动输出,是临床试验编程中非常常见的一种格的类型,实现起来的程序也还是比较简单的。 什么样的呢,下面小编分享几个简单的的例子。 ? 横向 ? 纵向 嗯,上面俩种样式的也就是今天小编要分享的主要内容。程序实现的原理大致是这样的。 程序到这里,其实大体就结束了,后面的内容就是在此结果下,自动处理生成想要的格结构。 ?

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    Power Pivot中构建的

    作用 针对多个可以进行合并,通常可以和Distinct,Values等函数进行组合。 E. 案例 1 ? 2 ? 3 ? Union('1','2') ? 返回 ——左边的去除右边的剩余部分 C. 注意事项 只根据行来判断,如果2个有1行是重复的,则会去掉后显示 2个必须列数一致 2个对比列的数据类型需一致 D. 作用 ——去除重复的后的 E. 案例 Except('1','2') ? Except('2','1') ? 相当于Power Query中的左反。 3. Intersect A. 返回 C. 注意事项 左和右位置不同,结果可能会不同。 如果左有重复项,则会进行保留。 不比对列名,只比对列的位置。 不对数据类型做强制比较。 不返回左的关联。 D. 作用 返回左和右具有相同值的(不去重)。 E. 案例 ? Intersect('1','2') ? 解释: 因为左具有重复项,所以返回的也保留重复项。

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    Python中的分析pivot_table

    分析 通常用于分析两个或两个以上,分组变量之间的关系,以形式进行变量间关系的对比分析; 从数据的不同维度,综合进行分组细分,进一步了解数据的构成、分布特征。 计数函数: pivot_table(values,index,columns,aggfunc,fill_value) 参数说明: values:数据透视中的值 index:数据透视中的行 columns:数据透视中的列 aggfunc:统计函数 fill_value:NA值的同一替换 #相当于excel中的数据透视功能 import numpy import pandas data = pandas.read_csv( 'C:/Users/ZL/Desktop/Python/5.4/data.csv' ) bins = [ min(data.年龄)-1, 20,

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    Python 验证模型评估

    Python 验证模型评估 大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。 今天说一说Python 验证模型评估,希望能够帮助大家进步!!!                                   Python 验证模型评估 1 声明 本文的数据来自网络,部分代码也有所参照,这里做了注释和延伸,旨在技术流,如有冒犯之处请联系博主及时处理。 2 验证模型评估简介 验证(Cross Validation)是机器学习里模型评估的常见方法,它用于检查模型的泛化能力。 通过对这些模型的误差计算均值,得到验证误差。

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    python单提

    python写爬虫模拟单提的库其实有很多,我使用的是Requests库进行简单的单提。 Requets 库安装方式: sudo pip install requests 一、无文件的单提 对于无文件的提,我们只需要查看目标网页单各元素的名字和我们要提的值,然后写成一个结构体提上去就可以了 {action:doc},{ocrLang:2},{keyLang:0},单会提到http://xxx.xxx.com/xxx.php,所以对应的爬虫的python代码如下: # -*- coding ', 'keyLang':'0' } #单要提到的目的地址 url = "http://xxx.xxx.com/xxx.php" #以post的方式提单并保存结果在变量 二、有文件的单提 对于有文件的单提也是类似的,用以下的html单为例 <form action="http://xxx.xxx.com/xxx.php" enctype="multipart

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    p分布下,使用q进行编码需要的bit数,而H(p)示对真实分布p所需要的最小编码bit数。 熵容易跟相对熵搞混,二者联系紧密,但又有所区别。 假设有两个分布p,q,则它们在给定样本集上的熵定义如下: CEH(p, q) = Ep[−logq] =−∑p(x)logq(x) = H(p) + DKL(p||q) 可以看出,熵与上一节定义的相对熵仅相差了 H(p), 当p已知时,可以把H(p)看做一个常数,此时熵与KL距离在行为上是等价的,都反映了分布p,q的相似程度。 最小化熵等于最小化KL距离。

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    验证改善模型的预测现-着重k重验证

    什么是验证? 验证意味着需要保留一个样本数据集,不用来训练模型。在最终完成模型前,用这个数据集验证模型。 验证包含以下步骤: 保留一个样本数据集。--测试集 用剩余部分训练模型。 如果当前的模型在此数据集也现良好,那就带着你的模型继续前进吧!它棒极了! 验证的常用方法是什么? 验证有很多方法。下面介绍其中几种: 1. 记录下的 k 个误差的平均值,被称为验证误差(cross-validation error)。可以被用做衡量模型现的标准。 可以被用做衡量模型现的标准 取误差最小的那一个模型。 通常。此算法的缺点是计算量较大。 当 k=10 时,k 层验证示意图如下: 这里一个常见的问题是:“如何确定合适的k值?” K层验证,10层。

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    编译学习笔记(一)——编译和工具链

    编译学习笔记(一)——编译和工具链 最近看论文看的烦,又重新拾起之前没有完全完成的编译,准备在网上找资料,好好研究一下。 编译 了解编译之前,首先要介绍本地编译,才能进一步对比本地编译与编译的区别。 1. 主要包含的工具有: ld:链接器,将多个目标文件链接成一个可执行文件/目标库文件 as:汇编器,将汇编源代码编译为机器代码 ranlib:对静态库的符号索引进行更新 addr2line:将地址转换为行号 工具链 一般所说的工具链,指的是本地平台自己的工具链。而用于编译的工具链,就是工具链。工具链中,gcc编译器、ld链接器以及其他的相关工具,都是用来跨平台编译的。 工具链中最重要的工具还是编译器gcc,所以我们也经常把工具链简称为编译器,即严格意义上来讲,编译器指的是编译版本的gcc,但为了叫法上的方便,我们平常说的编译,其实指的都是工具链

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    如何编译Python到ARM-Lin

    编译python 先去http://www.python.org/download/下载最新版本的python源代码,我这里下载的是: http://www.python.org/ftp/python /2.5.1/Python-2.5.1.tar.bz2 先把python解压缩: tar jxf Python-2.5.1.tar.bz2 cd Python-2.5.1 编译pc版本的语法解析器 编译arm版本的python 有了语法解析器,就可以开始编译arm版本的python了。 mkdir ../build.arm cd ../build.arm .. /build.pc/Parser/pgen$(EXE) 明我们在HOST上运行的pgen 在要使用PGEN的地方改为PGEN_HOST: $(GRAMMAR_H) $(GRAMMAR_C): $( 修改setup.py setup.py负责编译python的各个扩展模块。但是,由于python完全没有考虑cross compile,所以要做一些修改。

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    数据清洗之 透视图与

    透视图与 在数据分析中,数据透视是常见的工具之一,需要根据行或列对数据进行各个维度数据的汇总,在pandas中,提供了相关函数解决此类问题 更多用于频数的分析 pivot_table(data margins_name: 总计名称 pd.crosstab(index, columns, normalize) index: 行索引 columns:列索引 normalize:对数据进行标准化,index示行 ,column示列 import pandas as pd import numpy as np import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python 数据清洗实战\\数据清洗之数据统计' os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据') df = pd.read_csv('online_order.csv

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    验证

    但是,在许多实际应用中数据是不充足的,为了选择好的模型,可以采用验证方法,验证的基本思想是重复地使用数据;把给定的数据进行切分,将切分的数据组合为训练集和测试集,在此基础上反复地进行训练、测试以及模型选择 1、简单验证 简单验证是:首先随机地将已给数据分成两部分,一部分作为训练集,另一部分作为测试集(比如,70%的数据为训练集,30%的数据为测试集);然后用训练集在各种情况下(例如,不同的参数个数 2、S折验证 应用最多是S折验证,方法如下:首先随机地将已给数据切分为S个互不相的大小相同的子集;然后利用S-1个子集的数据训练模型,利用余下的子集测试模型;将这一过程对可能的S种选择重复进行 3、留一验证 S折验证的特殊情形是S==N,称为留一验证,往往在数据缺乏的情况下使用,这里,N是给定数据集的容量。

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    验证

    概述Holdout 验证K-Fold 验证Leave-P-Out 验证总结 概述 验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。 在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集,某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本,即所谓“”。 下面我们将讲解几种不同的验证的方法。 Holdout 验证 Holdout 验证就是将原始的数据集随机分成两组,一组为测试集,一组作为训练集。 我们使用训练集对模型进行训练,再使用测试集对模型进行测试。 重复验证K次,每个子集都会作为测试集,对模型进行测试。 最终平均K次所得到的结果,最终得出一个单一的模型。 ? 假如我们有100个数据点,并且分成十次验证。 其中N代数据点的个数,而P代了测试集数据点的个数。 例如我们有十个数据点,所选测试集数据点为三个。 那么LPOCV将迭代 次。

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    验证

    验证的类别 验证包括简单验证、 ? 折验证和留一法三种。 1. 简单验证 简单验证直接将数据集划分为训练集和验证集,首先利用训练集在不同的参数组合下训练模型,然后在测试集上评价不同参数组合模型的误差,选择测试误差最小的模型。 2.K折验证 首先将样本数据集随机等分为 ? 个互不相的数据子集,然后依次将其中一份数据子集作为测试集,剩下 ? 份数据子集作为训练集训练模型,最后以选取测试误差最小的模型作为最终模型。 折验证中的 ? 等于数据集样本数 ? 时,我们便得到了当 ? 折验证的特例:留一法。因为留一法使用的训练集只比原始数据集少了一个样本,因此评估结果往往比较准确。

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    Python编译移植至arm板

    虽然网上有那么多python编译移植教程,但是方法差异蛮大,需要根据实际开发板的型号做调整,以下是适用于海思的板子移植过程。 step 1. python版本从网上下就可以; step 2. /configure --host=arm-linux --prefix=/home/jhb/nfs/Python-2.7.3/python_install step 5. (2)在: PGEN= Parser/pgen$(EXE) 一行的下面加上: PGEN_HOST= build.pc/Parser/pgen$(EXE) 明我们在HOST /python可以运行。 step 9. 的目的是为了使用一个叫speedtest的网速测试工具,它使用python 脚本语言编写,linux上测试网速的工具很多,但是适用于开发板的却少的可怜,因此需要移植python来支持speedtest。

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