pandas的数据联级

一．索引的堆(stack) 1.行列的转化: Stack():列转行 Unstack():行转列 Stack对应行, 使用小技巧:使用stack()的时候,level等于哪一个,哪一个就消失,出现在行里. 使用UNstack的时候,level等于哪一个,哪一个就消失,出现在列里. 如: 原来:A: 现在:A.stack(level=0).unstack(level=0).unstack(level=0)执行后二.多层索引的聚合操作所谓的操作是指:平均数mean().方差std().最大数ma…

FreeSql 导航属性的联级保存功能

写在前面 FreeSql 一个款 .net 平台下支持 .net framework 4.5+..net core 2.1+ 的开源 ORM.单元测试超过3100+,正在不断吸引新的开发者,生命不息开发不止. 和 EFCore 一样,我们也有导航对象,支持[OneToOne](一对一).[ManyToOne](多对一).[OneToMany](一对多).[ParentChild](父子).[ManyToMany](多对多),可以约定配置或手工配置实体间的关联,也可以使用 fluent api 设…

Blazor和Vue对比学习（基础1.6）：祖孙传值，联级和注入

前面章节,我们实现了父子组件之间的数据传递.大多数时候,我们以组件形式来构建页面的区块,会涉及到组件嵌套的问题,一层套一层.这种情况,很大概率需要将祖先的数据,传递给子孙后代去使用.我们当然可以使用父传子的方式,使用属性一级级往下传,但这样真得很麻烦.所以在Vue和Blazor都提供了祖孙传值的方案. 插个话题:有人会问,子传父是不是也可以一级级往上传?当然可以,但你绝不要这么去做.子传父就已经够绕了,不要为难自己.如果有这种需求,应该考虑数据状态从组件中剥离出来,我们将在进阶章节,一起学习"状…

利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l…

【转载】使用Pandas对数据进行筛选和排序

使用Pandas对数据进行筛选和排序本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用Pandas对数据进行筛选和排序目录: sort() 对单列数据进行排序对多列数据进行排序获取金额最小前10项获取金额最大前10项 Loc 单列数据筛选并排序多列数据筛选并排序按筛选条件求和(sumif, sumifs) 按筛选条件计数(countif, countifs) 按筛选条件计算均值(averageif, averageifs) 按筛选条件获取最大值和最小值筛选和排序是Excel中使用频率…

【转载】使用Pandas进行数据提取

使用Pandas进行数据提取本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用python进行数据提取目录 set_index() ix 按行提取信息按列提取信息按行与列提取信息提取特定日期的信息按日期汇总信息 resample() 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作首先是准备…

【转载】使用Pandas进行数据匹配

使用Pandas进行数据匹配本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用Pandas进行数据匹配目录 merge()介绍 inner模式匹配 lefg模式匹配 right模式匹配 outer模式匹配 NaN值匹配模式 Pandas中的merge函数类似于Excel中的Vlookup,可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能.与Excel不同之处在于merge函数有4种匹配拼接模式,分别为inner,left,right和outer模式. 其中inner为默认的匹配模式.本篇文章我们将介绍m…

【转载】使用Pandas创建数据透视表

使用Pandas创建数据透视表本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记原文链接:使用Pandas创建数据透视表目录 pandas.pivot_table() 创建简单的数据透视表增加一个行维度(index) 增加一个值变量(value) 更改数值汇总方式增加数值汇总方式增加一个列维度(columns) 增加多个列维度增加数据汇总值数据透视表是Excel中最常用的数据汇总工具,它可以根据一个或多个制定的维度对数据进行聚合.在python中同样可以通过pandas.pivot_table函数来…

Pandas 把数据写入csv

Pandas 把数据写入csv from sklearn import datasets import pandas as pd iris = datasets.load_iris() iris_X = iris.data iris_y = iris.target df=pd.DataFrame(iris_y) df.to_csv(r"C:\Users\si\Desktop\11.csv")…

pandas学习(数据分组与分组运算、离散化处理、数据合并)

pandas学习(数据分组与分组运算.离散化处理.数据合并) 目录数据分组与分组运算离散化处理数据合并数据分组与分组运算 GroupBy技术:实现数据的分组,和分组运算,作用类似于数据透视表数据分组--〉归纳程序示例: import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 df=pd.read_csv('data1.txt') print('原始数据') print(df) #返回一个对象 group=df.groupby(df['产地']) #…

Pandas DataFrame数据的增、删、改、查

Pandas DataFrame数据的增.删.改.查 https://blog.csdn.net/zhangchuang601/article/details/79583551 #删除列 df_2 = df_1.drop(columns=['deptNo','routeNo']).copy() del df_2['trp_vehicleType'] #列名变更 df_3 = df_2.rename(columns={'dingdanNo':'订单号', 'createTime':'建单时间'})…

[cnbeta]微软最强数据中心级操作系统

微软近日发表了一篇介绍Windows系统内核的博文,期间为了展示Windows的强大扩展性,放出了一张非常震撼的Windows任务管理器截图:乍一看似乎没啥特别的,几十甚至上百个逻辑核心的系统并不罕见,但是注意右侧有个滚动条! 事实上根据下方的检测信息,这套被称为“Windows数据中心级机器”(Windows DataCenter class machine)的系统一共拥有多达896个物理核心.1792个逻辑核心,而且全部100%跑满! 这,几乎就是个小型的超级计算机了. 据介绍,系统内配置了…

用js实现图片连播和联级菜单的实现

<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>图片轮播</title> <style> div{ border: 1px solid red; width:218px; height: 218px; } .show{ display: inline-block; } .hide{ display: none; } </style> <meta charset="UTF-8&quo…

Java函数的联级调用

String类的方法可以连续调用: String str="abc"; String result=str.trim().toUpperCase().concat("defg"); 请阅读JDK中String类上述方法的源码,模仿其编程方式,编写一个MyCounter类,它的方法也支持上述的“级联”调用特性, 其调用示例为: MyCounter counter1=new MyCounter(1); MyCounter counter2=counter1.increa…

pandas 选取数据修改数据 loc iloc []

pandas选取数据可以通过 loc iloc [] 来选取使用loc选取某几列: user_fans_df = sample_data.loc[:,['uid','fans_count']] 使用[] 来选取列 reader_login_freq_df = sample_data[['reader_uid','reader_login_freq','reader_age']] []选取,应该是返回了元数据的一份视图,本质上应该没有新生成一份数据. loc应该是又返回了一份新的数据…

【笔记】Pandas分类数据详解

[笔记]Pandas分类数据详解 Pandas Pandas分类数据详解|轻松玩转Pandas(5) 参考:Pandas分类数据详解|轻松玩转Pandas(5)…

基于pandas进行数据预处理

很久没用pandas,有些有点忘了,转载一个比较完整的利用pandas进行数据预处理的博文:https://blog.csdn.net/u014400239/article/details/70846634 引入包和加载数据 import pandas as pd import numpy as np train_df =pd.read_csv('../datas/train.csv') # train set test_df = pd.read_csv('../datas/test.csv')…

SQL Server大量数据秒级插入/新增/删除

原文:SQL Server大量数据秒级插入/新增/删除 1.快速保存,该方法有四个参数,第一个参数为数据库连接,第二个参数为需要保存的DataTable,该参数的TableName属性需要设置为数据库中目标数据表的表名,第三个参数为输出参数,如果保存过程中发生错误则错误信息会输出在这个参数里面,第四个参数为可选参数,是否保持连接为打开状态. /// <summary> /// 快速保存数据,自动识别insert和update /// </summary> /// <param…

转载:使用Pandas进行数据匹配

Redis实战--使用Jedis实现百万数据秒级插入

echo编辑整理,欢迎转载,转载请声明文章来源.欢迎添加echo微信(微信号:t2421499075)交流学习. 百战不败,依不自称常胜,百败不颓,依能奋力前行.--这才是真正的堪称强大!!! 当我们使用普通方法插入大量数据到Redis的时候,我们发现,我们的插入数据并没有Redis宣传的那么快,号称有10w吞吐量的Redis为什么会在我们插入大量的数据的时候很慢呢?这就是本文要做说明的地方 10w吞吐量,大量插入没有得到体现? Redis号称有10w的吞吐量,但是我们使用普通方法插入的时候,我…

python数据结构：pandas(2)数据操作

一.Pandas的数据操作 0.DataFrame的数据结构 1.Series索引操作 (0)Series class Series(base.IndexOpsMixin, generic.NDFrame): """ One-dimensional ndarray with axis labels (including time series). #带轴标签的一维ndarray(包括时间序列). Labels need not be unique but must be a…

pandas 新增数据列（直接赋值、apply，assign、分条件赋值）

# pandas新增数据列(直接赋值.apply.assign.分条件赋值) # pandas在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创建新的数据列,然后进行进一步分析 # 1 直接赋值 # 2 df.apply方法 # 3 df.assig方法 # 4 按条件选择分组分别赋值 import pandas as pd # 0 读取csv数据到dataframe df = pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv") print(df.head()) # 1…

其它课程中的python---5、Pandas处理数据和读取数据

其它课程中的python---5.Pandas处理数据和读取数据一.总结一句话总结: 记常用和特例:慢慢慢慢的就熟了,不用太着急,慢慢来库的使用都很简单:就是库的常用函数就这几个,后面用的时候学都来得及. 面试的时候看什么:产品.资质.潜力.热情这几个最重要 python怎么学习:先学大纲,学主干,枝叶等用的时候再去学,这样很快 1.Pandas数据结构有哪些? Series:数组与标签 Dataframe:表格型数据结构 ◆Series -数组与标签 -可以通过标签选取数据 -定长的有…

pandas外部数据的读取构造数据框-文本文件读取（一种utf-8中文编码乱码处理经验）

上面一篇文章有记录pandas构造数据框的方式有二维数组,字典,嵌套的列表和元组等,本篇用于介绍通过外部数据读取的方式来构造数据框. python读取外部数据集的时候,这些数据集可能包含在文本文件(csv,txt),电子表格Excel和数据库中(Mysql,SQL server)等,那么如何来用pandas来实现这些文件,表格和数据库的读取呢? 1.文本文件的读取 read_table函数介绍函数原型: pd.read_table(filepath_or_buffer,sep='t',hea…

Pandas查询数据的几种方法

Pandas查询数据 Pandas查询数据的几种方法 df.loc方法,根据行.列的标签值查询 df.iloc方法,根据行.列的数字位置查询 df.where方法 df.query方法 .loc既能查询,又能覆盖写入,强烈推荐! Pandas使用df.loc查询数据的方法使用单个label值查询数据使用值列表批量查询使用数值区间进行范围查询使用条件表达式查询调用函数查询注意以上查询方法,既适用于行,也适用于列注意观察降维dataFrame>Series>值 0.读取数据数据为…

python-数据描述与分析2（利用Pandas处理数据缺失值的处理数据库的使用）

2.利用Pandas处理数据2.1 汇总计算当我们知道如何加载数据后,接下来就是如何处理数据,虽然之前的赋值计算也是一种计算,但是如果Pandas的作用就停留在此,那我们也许只是看到了它的冰山一角,它首先比较吸引人的作用是汇总计算 (1)基本的数学统计计算这里的基本计算指的是sum.mean等操作,主要是基于Series(也可能是来自DataFrame)进行统计计算.举例如下: #统计计算 sum mean等 import numpy as np import pandas as pd df=p…

[Python] Pandas 对数据进行查找、替换、筛选、排序、重复值和缺失值处理

目录 1. 数据文件 2. 读数据 3. 查找数据 4. 替换数据 4.1 一对一替换 4.2 多对一替换 4.3 多对多替换 5. 插入数据 6. 删除数据 6.1 删除列 6.2 删除行 7. 处理缺失值 7.1 数据准备 7.2 查看缺失值 7.3 删除缺失值 7.4 缺失值的填充 8. 处理重复值 8.1 删除重复行 8.2 删除某一列中的重复值 8.3 获取唯一值 9 排序数据 9.1 用sort_values()函数排序数据 9.2 用rank()函数获取数据的排名 10 rank(…

pandas选择数据-【老鱼学pandas】

选择列根据列名来选择某列的数据 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6) data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"]) print(&quo…

python pandas 合并数据函数merge join concat combine_first 区分

pandas对象中的数据可以通过一些内置的方法进行合并:pandas.merge,pandas.concat,实例方法join,combine_first,它们的使用对象和效果都是不同的,下面进行区分和比较. 数据的合并可以在列方向和行方向上进行,即下图所示的两种方式: pandas.merge和实例方法join实现的是图2列之间的连接,以DataFrame数据结构为例讲解,DataFrame1和DataFrame2必须要在至少一列上内容有重叠,index也好,columns也好,只要是有内容重…

使用pandas进行数据预处理01

数据预处理有四种技术:数据合并,数据清洗,数据标准化,以及数据转换. 数据合并技术:(1)横向或纵向堆叠合数据 (2)主键合并数据 (3)重叠合并数据 1.堆叠合并数据: 堆叠就是简单的把两个表拼接在一起,也被称作轴向连接,绑定,或连接.依照连接轴的方向,数据堆叠可分为横向堆叠和纵向堆叠. (1)横向堆叠,即将两个表在x轴向拼接在一起,可以使用concat函数完成.基本语法为pandas.concat().当两个表索引不完全一样时, ,可以使用join参数选择是内连接还是外连接.在内连接的情况下…

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