四分位数与pandas中的quantile函数 1.分位数概念 统计学上的有分位数这个概念,一般用p来表示.原则上p是可以取0到1之间的任意值的.但是有一个四分位数是p分位数中较为有名的. 所谓四分位数:即把数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数值就是四分位数. 为了更一般化,在计算的过程中,我们考虑p分位.当p=0.25 0.5 0.75 时,就是在计算四分位数. 第1四分位数 (Q1),又称"较小四分位数",等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字. 第2四分

一日,遇到一个问题,求上一个月的今天. 最开始我们使用 strtotime(“-1 month”) 函数求值,发现有一个问题,月长度不一样的月份的计算结果有误. 比如:2011-03-31,得到的结果是2011-03-03.我们先不追究什么问题,先看如何解决问题. 此时,想起PHP中有一个mktime函数,于是自己写了如下代码: echo date("Y-m-d H:i:s", mktime(date("G", $time), date("i",

一行代码加快pandas计算速度 DASK https://blog.csdn.net/sinat_38682860/article/details/84844964 https://cloud.tencent.com/developer/article/1449661

# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 统计函数 最常见的计算工具莫过于一些统计函数了.首先构建一个包含了用户年龄与收入的 DataFrame index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") d

C#实现在: http://blog.csdn.net/Felomeng/archive/2009/03/25/4023990.aspx 向量空间模型(VSM:Vector space model)是最常用的相似度计算模型,在自然语言处理中有着广泛的应用,这里简单介绍一下其在进行文档间相似度计算时的原理. 假设共有十个词:w1,w2,......,w10,而共有三篇文章,d1,d2和d3.统计所得的词频表(杜撰的,为了便于演示用法)如下: w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9 w

pandas 中df 对象自带相关性计算方法corr() , 可以用来计算DataFrame对象中所有列之间的相关系数(包括pearson相关系数.Kendall Tau相关系数和spearman秩相关). >>> import numpy as np>>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'A':np.random.randint(1, 100, 10),     'B':np.random.ra

1.问题描述: 使用YEARWEEK('时间字段')=YEARWEEK(NOW())-1来筛选上一周数据时,当遇到跨年的时候会出现计算错误的问题. eg: 如上图,当前日期为2020年1月6日.上图标注的日期分别是:2019-12-25,2020-1-1,2020-1-6 sql中使用yearweek函数计算结果如下 显然,2020-1-1日应该是在2020-1-6日的上一周,但是使用yearweek函数计算出来的结果显示201952并不等于202001-1. 2019-12-25是2020-1

//代码 public static void main(String[] args) throws Exception { String path = "f:/svn/t_dictionary.txt"; File file = new File(path);//源文件 Long fsize = file.length();//获取文件大小 FileInputStream in = new FileInputStream(file); //目标文件 FileOutputStream

云厂商(腾讯云.Azure等)提供了Serverless服务,借助于Serverless,开发人员可以更加专注于代码的开发,减少运维的成本.腾讯云的函数计算提供了很多运行库,对.NET的支持需要通过custom runtime 来支持,可以支持任何版本的.NET Core,也就是需要自定义runtime,需要使用到函数计算的custom runtime功能,具体参见https://cloud.tencent.com/document/product/583/47274. 本文主要介绍一下使用AS

实际需求很普遍,比如求销售数据的每天与头一天的销售增长量.这里用一个汽车行驶数据来做例子: 先初始化数据: CREATE TABLE [dbo].[CarData]( [CarID] [int] NULL, [Mileage] [int] NULL, [M_year] [int] NULL, [M_Month] [int] NULL, [M_Day] [int] NULL ) ON [PRIMARY] GO , , , , ) , , , , ) , , , , ) , , , , ) , ,

题目链接:http://acm.swust.edu.cn/problem/643/ Time limit(ms): 1000 Memory limit(kb): 65535   Description 一个n阶方阵A行列式记作detA,或者|A|.detA是一个数字,它的值按照下面的方式递归定义: 如果n=1,detA=a11; 如果n>1,detA= s1 *a11*detA1+s2 * a12 *detA2 +......+sn * a1n *det An 一个上三角矩阵的行列式等于主对角线

使用阿里云ECS或者其他常见的VPS服务部署应用的时候,需要手动配置环境,并且监测ECS的行为,做补丁之类的,搞得有点复杂.好在很多云厂商(阿里云.Azure等)提供了Serverless服务,借助于Serverless,开发人员可以更加专注于代码的开发,减少运维的成本. Azure的部署直接集成在了VS中,非常方便,本文主要介绍一下使用ASP.NET CORE 3.1部署在阿里云Serverless(函数计算)的内容. 准备 阿里云的函数计算提供了很多运行库,对.NET的支持现在到ASP.NE

for i in {1..60000}; do echo "`date +'%F %T'` `df /dev/md0 | grep 'data1'` "; sleep 1; done | awk '{a[NR]=$6; print $0,a[NR]-a[NR-1]}' [root@TENCENT64 ~]# for i in {1..60000}; do echo "`date +'%F %T'` `df /dev/md0 | grep 'data1'` "; sl

上个月最后一天: $last_month_last_day = date('Y-m-t',strtotime('-1 month')); 当月最后一天: $first_day=date('Y-m-01',time()); $this_month_last_day=date("Y-m-d",strtotime("$first_day +1 month -1 day")); 下月最后一天: $first_day=date('Y-m-01',time()); $next_

数据行业有一句很经典的话--"垃圾进,垃圾出"(Garbage in, Garbage out, GIGO),意思就是,如果使用的基础数据有问题,那基于这些数据得到的任何产出都是没有价值的.而对于数据分析挖掘而言,只有一份高质量的基础数据,才可能得到正确.有用的结论.本文主要介绍数据质量检查的基本思路和方法,并基于Python进行具体实现. 另外,数据质量检查是数据治理中的一个重要课题,涉及内容广,由于笔者经验水平有限,本文不做涉及,只从分析挖掘中的数据质量检查工作说起. 数据质量检查

上一篇文章:<数据质量检查-理论篇>主要介绍了数据质量检查的基本思路与方法,本文作为补充,从Python实战角度,提供具体的实现方法. 承接上文,仍然从重复值检查.缺失值检查.数据倾斜问题.异常值检查四方面进行描述. 1.环境介绍 版本:python2.7 工具:Spyder 开发人:hbsygfz 2.数据集介绍 数据集:dataset.xlsx 3.代码实现 3.1 导入相关库 import pandas as pd 3.2 读取数据集 dataset = pd.read_excel(&q

数据行业有一句很经典的话--"垃圾进,垃圾出"(Garbage in, Garbage out, GIGO),意思就是,如果使用的基础数据有问题,那基于这些数据得到的任何产出都是没有价值的.而对于数据分析挖掘而言,只有一份高质量的基础数据,才可能得到正确.有用的结论.本文主要介绍数据质量检查的基本思路和方法,具体包括:从哪些角度检查数据质量问题.发现数据质量问题后又如何处理两方面,并提供基于Python的实现方法. 另外,数据质量检查是数据治理中的一个重要课题,涉及内容广,由于笔者经验

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理

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数值计算与统计 对于DataFrame来说,求和.最大.最小.平均等统计方法,默认是按列进行统计,即axis = 0,如果添加参数axis = 1则会按照行进行统计. 如果存在空值,在统计时默认会忽略空值,如果添加参数skipna = False,统计时不会忽略空值. round(n) 保留n个小数 count()  非NaN的元素个数 sum()  和 mean()  平均值 median()  中位数 max()  最大值 min()  最小值 mode()众数 std()  标准差 var

本节介绍Series和DataFrame中的数据的基本手段 重新索引 pandas对象的一个重要方法就是reindex,作用是创建一个适应新索引的新对象 >>> from pandas import Series,DataFrame >>> obj=Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index=['d','b','a','c']) >>> obj d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 dtype: float64#rein