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加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

1, 2, 16, 0])np.clip(x,2,5) array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2]) extract() 顾名思义，extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元素...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使 Series、 DataFrame 等自动对齐数据； 灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换；...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...= pd.Series(['India', 'Pakistan', 'China', 'Mongolia'])# Assigning issue that we face data1= data # Change

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NumPy、Pandas中若干高效函数！

我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...16, 0]) np.clip(x,2,5) output array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2]) extract() 顾名思义，extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元素...: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使Series、 DataFrame等自动对齐数据； 灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换； 简化将数据转换为...DataFrame对象的过程，而这些数据基本是Python和NumPy数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集； 更加灵活地重塑...= pd.Series(['India', 'Pakistan', 'China', 'Mongolia'])# Assigning issue that we face data1= data # Change

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12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...1, 2, 16, 0])np.clip(x,2,5) array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2]) extract() 顾名思义，extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元素...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使 Series、 DataFrame 等自动对齐数据； 灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换；...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集

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加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。...1, 2, 16, 0])np.clip(x,2,5) array([3, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 5, 2, 2, 5, 2]) extract() 顾名思义，extract() 是在特定条件下从一个数组中提取特定元素...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据，如 SQL 表或 Excel 表； 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据； 带有行/列标签的任意矩阵数据（同构类型或者是异构类型...: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使 Series、 DataFrame 等自动对齐数据； 灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换；...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集

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panda python_12个很棒的Pandas和NumPy函数，让分析事半功倍

参考链接： Python | 使用Panda合并，联接和连接DataFrame 本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)  大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用...从NumPy开始：  NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包。...它返回在特定条件下值的索引位置。这差不多类似于在SQL中使用的where语句。请看以下示例中的演示。  ...，或者用户可以直接忽略标签，并让Series，DataFrame等自动对齐数据  强大灵活的分组功能，可对数据集执行拆分-应用-合并操作，以汇总和转换数据  轻松将其他Python和NumPy数据结构中的不规则的...pd.Series(['India', 'Pakistan', 'China', 'Mongolia'])# Assigning issuethat we face  datadata1= data  # Change

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三种常用的风险价值(VaR)计算方法总结

风险价值(VaR)是金融领域广泛使用的风险度量，它量化了在特定时间范围内和给定置信度水平下投资或投资组合的潜在损失。它提供了一个单一的数字，代表投资者在正常市场条件下可能经历的最大损失。...在本文中我们将介绍VaR的概念，并使用Python计算它，然后实现不同的VaR计算方法，最后使用真实的数据来演示计算并将结果可视化。...# Calculate daily returns data["Returns"] = data["Close"].pct_change() 下一步使用使用历史收益来计算VaR。...参数化法 参数化法是一种假设资产或投资组合的收益遵循特定分布(如正态分布)的方法。它使用统计技术估计分布的参数，并根据这些参数计算VaR。 为了计算参数VaR，需要对收益的分布做出一定的假设。...Python为VaR计算提供了一个灵活高效的环境，允许投资者有效地分析和管理风险。 作者：Python Lab

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Python 数据科学实用指南

介绍 本指南探讨了允许你使用 Python 执行数据分析的最佳实践和基础知识。...在本指南中，你将学习如何使用 Jupyter notebook 和 Python 库（如 Pandas ， Matplotlib 和 Numpy ）轻松、透明地探索和分析数据集。 什么是数据科学？...这基本上是使用数学和计算机科学等几门学科完成的，如统计学，概率模型，机器学习，数据存储，计算机编程等。 欲了解更多信息，我们邀请读者查看 这本书 ....设置你的工作环境; 为了开始用 Python 分析数据，我们需要有一些背景知识，就像所有其它相关主题一样。现在，我们将尝试解释如何在自己的机器上安装 Jupyter。...它只代表特定策略的游戏的一部分。

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独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

作者：Pinar Ersoy 翻译：孙韬淳 校对：陈振东 本文约2500字，建议阅读10分钟 本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作...通过名为PySpark的Spark Python API，Python实现了处理结构化数据的Spark编程模型。 这篇文章的目标是展示如何通过PySpark运行Spark并执行常用函数。...= 'ODD HOURS', 1).otherwise(0)).show(10) 展示特定条件下的10行数据 在第二个例子中，应用“isin”操作而不是“when”，它也可用于定义一些针对行的条件。...", "Emily Giffin")].show(5) 5行特定条件下的结果集 5.3、“Like”操作 在“Like”函数括号中，%操作符用来筛选出所有含有单词“THE”的标题。...指定从括号中特定的单词/内容的位置开始扫描。

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干货：可视化项目实战经验分享，轻松玩转Bokeh（建议收藏）

我们将 HoverTool 实例作为 Python 元组的 “tooltips” 列表传递，其中第一个元素是数据的标签，第二个元素引用我们想要突出显示的特定数据。...为了告知我们如何在 make_dataset 函数中转换数据，我们可以加载所有相关数据并进行检查。 ? 在此数据集中，每行是一个单独的航班。...例如，要更改标题文本以匹配 bin 宽度，可以执行以下操作： # Change plot title to match selection bin_width = binwidth_select.value...有了一般的结构，让我们来看看 main.py ，这就是我喜欢称之为 Bokeh 应用程序的执行者！ 3....在 Python 库和脚本导入之后，我们在Python __file__ 属性的帮助下读取必要的数据。

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干货推荐 | 掌握这几点，轻松玩转 Bokeh 可视化 （项目实战经验分享）

我们将 HoverTool 实例作为 Python 元组的 “tooltips” 列表传递，其中第一个元素是数据的标签，第二个元素引用我们想要突出显示的特定数据。...为了告知我们如何在 make_dataset 函数中转换数据，我们可以加载所有相关数据并进行检查。 ? 在此数据集中，每行是一个单独的航班。...# Link a change in selected buttons to the update functioncarrier_selection.on_change('active', update...例如，要更改标题文本以匹配 bin 宽度，可以执行以下操作： # Change plot title to match selectionbin_width = binwidth_select.valuep.title.text...有了一般的结构，让我们来看看 main.py ，这就是我喜欢称之为 Bokeh 应用程序的执行者！ 主程序文件 （main.py） main.py 脚本就像一个 Bokeh 应用程序的执行程序。

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【Spark研究】用Apache Spark进行大数据处理第二部分：Spark SQL

通过Spark SQL，可以针对不同格式的数据执行ETL操作（如JSON，Parquet，数据库）然后完成特定的查询操作。...org/apache/spark/sql/api/java/package-summary.html） Python（https://spark.apache.org/docs/1.3.0/api/python...Spark SQL示例应用 在上一篇文章中，我们学习了如何在本地环境中安装Spark框架，如何启动Spark框架并用Spark Scala Shell与其交互。...在第一个示例中，我们将从文本文件中加载用户数据并从数据集中创建一个DataFrame对象。然后运行DataFrame函数，执行特定的数据选择查询。...Spark SQL是一个功能强大的库，组织中的非技术团队成员，如业务分析师和数据分析师，都可以用Spark SQL执行数据分析。

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SparkR：数据科学家的新利器

相较于RDD API，DataFrame API更受社区的推崇，这是因为： DataFrame的执行过程由Catalyst优化器在内部进行智能的优化，比如过滤器下推，表达式直接生成字节码。...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...Spark的DataFrame API是从R的 Data Frame数据类型和Python的pandas库借鉴而来，因而对于R用户而言，SparkR的DataFrame API是很自然的。...目前SparkR的DataFrame API已经比较完善，支持的创建DataFrame的方式有： 从R原生data.frame和list创建 从SparkR RDD创建 从特定的数据源(JSON和Parquet...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR

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掌握这几点，轻松玩转 Bokeh 可视化 （项目实战经验分享）

我们将 HoverTool 实例作为 Python 元组的 “tooltips” 列表传递，其中第一个元素是数据的标签，第二个元素引用我们想要突出显示的特定数据。...为了告知我们如何在 make_dataset 函数中转换数据，我们可以加载所有相关数据并进行检查。 ? 在此数据集中，每行是一个单独的航班。...# Link a change in selected buttons to the update function carrier_selection.on_change('active', update...例如，要更改标题文本以匹配 bin 宽度，可以执行以下操作： # Change plot title to match selection bin_width = binwidth_select.value...有了一般的结构，让我们来看看 main.py ，这就是我喜欢称之为 Bokeh 应用程序的执行者！ 主程序文件 （main.py） main.py 脚本就像一个 Bokeh 应用程序的执行程序。

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【数据科学家】SparkR：数据科学家的新利器

相较于RDD API，DataFrame API更受社区的推崇，这是因为： DataFrame的执行过程由Catalyst优化器在内部进行智能的优化，比如过滤器下推，表达式直接生成字节码。...使用R或Python的DataFrame API能获得和Scala近乎相同的性能。而使用R或Python的RDD API的性能比起Scala RDD API来有较大的性能差距。...Spark的DataFrame API是从R的 Data Frame数据类型和Python的pandas库借鉴而来，因而对于R用户而言，SparkR的DataFrame API是很自然的。...目前SparkR的DataFrame API已经比较完善，支持的创建DataFrame的方式有： 从R原生data.frame和list创建 从SparkR RDD创建 从特定的数据源(JSON和Parquet...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR

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Databircks连城：Spark SQL结构化数据分析

数据往往会以各种各样的格式存储在各种各样的系统之上，而用户会希望方便地从不同的数据源获取数据，进行混合处理，再将结果以特定的格式写回数据源或直接予以某种形式的展现。...Spark SQL外部数据源API的一大优势在于，可以将查询中的各种信息下推至数据源处，从而充分利用数据源自身的优化能力来完成列剪枝、过滤条件下推等优化，实现减少IO、提高执行效率的目的。...提升执行效率 利用DataFrame API，不仅代码可以更加精简，更重要的是，执行效率也可以得到提升。...可以看到，Python DataFrame API相对于Python RDD API的执行效率有了近五倍的提升。...得到的优化执行计划在转换成物理执行计划的过程中，还可以根据具体的数据源的特性将过滤条件下推只数据源内。

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如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本教程将有所帮助。...如果要查看特定数量的行，还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...使用 seaborn 和 matplotlib库，你可以使用 Python 执行相同操作。...这应该让你了解 Python 中数据可视化的强大功能。如果你感到不知所措，你可以使用一些解决方案，如Plot.ly，这可能更直观地掌握。...看看你是否可以在刚刚启动的 Python notebook 中执行此操作。如果你可以弄清楚，你将会很好地将 SQL 或 Excel 知识转移到 Python 中。

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