1. 查询 已知data: 查询概率等于0.4的所有行 问题所在:query后面只支持string形式的值,而"probability"==0.4返回的是一个bool类型,结果不是true就是false,所以需要进行如下操作,才可返回正确结果,正确操作如下 记录满足查找条件的行索引…

关键字: 用jieba切词 用expand 一列变多列 用stack 列转行 用group by + aggr 相同term的pv求和 上效果: query pv 今日新鲜事 今日头条 北京天气 上海天气 term pv 上海 今日 北京 天气 头条 新鲜事 上代码: import pandas as pd import numpy as np import jieba df = pd.DataFrame({'query':['今日新鲜事','今日头条','北京天气','上海天气'], 'pv'…

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 利用pandas进行数据分析的过程,不仅仅是计算出结果那么简单,很多初学者喜欢在计算过程中创建一堆命名随心所欲的中间变量,一方面使得代码读起来费劲,另一方面越多的不必要的中间变量意味着越高的内存占用,越多的计算资源消耗. 因此很多时候为了提升整个数据分析工作流的执行效率以及代码的简洁性,需要配合一些pandas中的高级特性.本文就将带大家学习如何…

1. 引言 前一篇介绍了Pandas实现简单的SQL操作,本篇中将主要介绍一些相对复杂一点的操作.为了方便后面实操,先给出一份简化版的设备统计数据: 0 android NLL 387546520 2099457911 0 ios NLL 52877990 916421755 1 android 魅族 8995958 120369597 1 android 酷派 9915906 200818172 1 android 三星 16500493 718969514 1 android 小米 2393…

1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库.Pandas把结构化数据分为了三类: Series,1维序列,可视作为没有column名的.只有一个column的DataFrame: DataFrame,同Spark SQL中的DataFrame一样,其概念来自于R语言,为多column并schema化的2维结构化数据,可视作为Series的容器(container): Panel,为3维的结构化数据,可视作为DataFrame的容器: DataFrame较为常见,因此本文主要讨论内…

mongo数据通常过于庞大,很难一下子放进内存里进行分析,如果直接在python里使用字典来存贮每一个文档,使用list来存储数据的话,将很快是内存沾满.型号拥有numpy和pandas import numpy import pymongo c = pymongo.MongoClient() collection = c.mydb.collection num = collection.count() arrays = [ numpy.zeros(num) for i in range(5)…

官方文档链接http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html 数据结构介绍 我们将以一个快速的.非全面的pandas的基础数据结构概述来开始.应用在所有对象的数据类型.索引和轴标签/对齐等的基础操作.首先我们需要向你的命名空间引入numpy和pandas. In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd 有个宗旨需要牢记:数据对齐是内在的.标签和数据间的链接不会被轻易改变…

Another Array of Orz Pandas 题目链接:http://acm.xidian.edu.cn/problem.php?id=1187 线段树 线段树维护区间和以及区间内各个数平方和,对于每一个询问ans=(sum2-pow_sum)/2 代码如下: #include<cstdio> #include<cstring> #define lson (x<<1) #define rson (x<<1|1) #define mid ((l+r)…

本文原创,转载请标识出处: http://www.cnblogs.com/xiaoxuebiye/p/7223774.html 导入数据: pd.read_csv(filename):从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename):从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename):从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object):从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_st…

我们在内容中使用以下简写: df pandas的DataFrame对象 s pandas的Series对象 导入以下包开始 import pandas as pd import numpy as np 导入数据 pd.read_csv(filename) 从csv导入 pd.read_table(filename) 从分隔的文本文件导入 pd.read_excel(filename) 从excel文件导入 pd.read_sql(query, connection_object) 从SQL数据库…