pandas-12 数学计算操作df.sum().df.min().df.max().df.decribe() 常用的数学计算无非就是加减,最大值最小值,方差等等,pandas已经内置了很多方法来解决这些问题.如:df.sum().df.min().df.max().df.decribe()等. import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame s1 = Series([1, 2, 3], in…
原文地址:Linq——Count.Sum.Min.Max.Average作者:mousekitty Linq查询之Count.Sum.Min.Max.Average using System; using System.Data; using System.Configuration; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Security; using System.Web.UI; using System.Text; us…
Select/Distinct操作符 适用场景:o(∩_∩)o… 查询呗. 说明:和SQL命令中的select作用相似但位置不同,查询表达式中的select及所接子句是放在表达式最后并把子句中的变量也就是结果返回回来:延迟. Select/Distinct操作包括9种形式,分别为简单用法. 匿名类型形式.条件形式.指定类型形式.筛选形式.整形类型形式. 嵌套类型形式.本地方法调用形式.Distinct形式. 1.简单用法: 这个示例返回仅含客户联系人姓名的序列. var q = from c i…
第八章 使用数据处理函数 8.1 函数 SQL支持利用函数来处理数据.函数一般是在数据上执行的,给数据的转换和处理提供了方便. 每一个DBMS都有特定的函数.只有少数几个函数被所有主要的DBMS等同的支持.   8.2 使用函数 大多数SQL实现支持以下类型的函数: 用于处理文本串(如删除或填充值,转换值为大写或小写)的文本函数 用于在数值数据上进行算术操作(如返回绝对值,进行代数运算)的数值函数 用于处理日期和时间值并从这些值中提取特定成分(如,返回两个日期之差,检查日期有效性等)的日期和时间…
using System; using System.Data; using System.Configuration; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Security; using System.Web.UI; using System.Text; using System.Web.UI.WebControls; using System.Web.UI.WebControls.WebParts; using Syst…
一.简单数学操作 1.逐元素操作 t.clamp(a,min=2,max=4)近似于tf.clip_by_value(A, min, max),修剪值域. a = t.arange(0,6).view(2,3) print("a:",a) print("t.cos(a):",t.cos(a)) print("a % 3:",a % 3) # t.fmod(a, 3) print("a ** 2:",a ** 2) # t.po…
在使用pandas的时候,经常要对DataFrame的某一列进行操作,一般都会使用df["xx"].str下的方法,但是都有哪些方法呢?我们下面来罗列并演示一下.既然是df["xx"].str,那么xx这一列必须是字符串类型,当然在pandas里面是object,不能是整形.时间类型等等.如果想对这些类型使用的话,必须先df["xx"].astype(str)转化一下,才能使用此方法. 数据集 数据如下 cat 和指定字符进行拼接 print(d…
目录 Pandas之Series Pandas之DataFrame 一.pandas简单介绍 1.pandas是一个强大的Python数据分析的工具包.2.pandas是基于NumPy构建的. 3.pandas的主要功能 具备对其功能的数据结构DataFrame.Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作 灵活处理缺失数据 4.安装方法:pip install pandas5.引用方法:import pandas as pd 二.Series Series是一种类似于一位数组的对象…
import numpy as np import pandas as pd This section will walk you(引导你) through the fundamental(基本的) mechanics(方法) of interacting(交互) with the data contained in a Series or DataFrame. -> (引导你去了解基本的数据交互, 通过Series, DataFrame). In the chapters to come, w…
分组计算三部曲:拆分-->应用-->合并 分组:就是按照行或列把相同索引的部分分到一起 分组的关键词为groupby,分组后我们就可以对每组数据进行同一操作,返回的是每组数据分别计算后的结果 import pandas as pd import numpy as np # 先创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({ 'key1':['a','a','b','b','a'], 'key2':['one','two','one','two','one'], 'data1'…