当我们的数据涉及日期和时间时，分析随时间变化变得非常重要。Pandas提供了一种方便的方法，可以按不同的基于时间的间隔(如分钟、小时、天、周、月、季度或年)对时间序列数据进行分组。...然后使用重采样方法按月分组数据，并计算每个月的“sales”列的平均值。结果是一个新的DF，每个月有一行，还包含该月“sales”列的平均值。2. ...使用Grouperpandas的Grouper 函数可以与 groupby 方法一起使用，以根据不同的时间间隔（例如分钟、小时、天、周、月、季度或年）对数据进行分组。...Pandas 中的 Grouper 函数提供了一种按不同时间间隔（例如分钟、小时、天、周、月、季度或年）对时间序列数据进行分组的便捷方法。...在Pandas中，使用dt访问器从DataFrame中的date和time对象中提取属性，然后使用groupby方法将数据分组为间隔。
1.MRR 1.1 定义：月度订阅营业额 Monthly Recurring Revenue ，即每个付费用户平均到月的营业额的总和。...SaaS类产品是订阅的服务，根据需求，用户按月，季度或者按年支付使用产品的费用。MRR实际是合同金额摊分到每个月的收入，将不同付款周期的用户统一到月度维度进行统计。...4.2 计算公式 LTV = ARPA / 用户流失率， 一般按月统计，则ARPA是平均每个用户的月度营业额，简单计算公式就是当月MRR 、 当月活跃用户数。...6.用户流失率 6.1 用户流失率， 是在指定时间段取消订阅的用户数量 / 在同一时间段开始时订阅付费用户的数量 流失率=特定时间段内客户流失的数量/特定时间段开始时的客户数量 7.获客成本CAC 7.1...为了能够反应用户的实时动态指标，通过用户健康度指标进行观察，一般来说会是几个关键事件（比如平均登录次数，帮助页面的PV，联系客服的次数，使用核心功能的次数）整合后得出的数字。
我最近在Kaggle上看到了美国大选的数据集。既然我们正在热烈讨论2020年的大选，我想分析一下之前的美国总统大选是个好主意。 ? 数据集包含了从1976年到2020年的选举。...我会从不同的角度来处理这些数据，试图了解人们是如何投票的。 我将使用pandas库进行数据分析和可视化，因此这也是使用pandas的函数和方法的良好实践。...office列仅表示这是总统选举，因此它包含一个惟一的值(US President)。version和notes列也没有任何用处。 我们可以使用Pandas的drop函数来删除这些列。...我使用了pandas内置的绘图函数来绘制结果。它比使用Matplotlib的pyplot接口更简单，但是对plot的控制较少。 除了1996年和2012年，参加投票的人数一直在稳步增加。...我还将选举日期转换为整数，以便在下一个步骤中使用合并函数。 我们现在可以根据选举年合并“president”和“winners”数据。
因此，我们将创建一个有6列的虚拟数据集。第一列是一个时间戳——以一秒的间隔采样的整个年份，其他5列是随机整数值。 为了让事情更复杂，我们将创建20个文件，从2000年到2020年，每年一个。...处理单个CSV文件 目标:读取一个单独的CSV文件，分组的值按月，并计算每个列的总和。 用Pandas加载单个CSV文件再简单不过了。...这是一个很好的开始，但是我们真正感兴趣的是同时处理多个文件。 接下来让我们探讨如何做到这一点。 处理多个CSV文件 目标:读取所有CSV文件，按年值分组，并计算每列的总和。...使用Pandas处理多个数据文件是一项乏味的任务。简而言之，你必须一个一个地阅读文件，然后把它们垂直地叠起来。 如果您考虑一下，单个CPU内核每次加载一个数据集，而其他内核则处于空闲状态。...如果notebook 完全崩溃，使用少量的CSV文件。 让我们看看Dask提供了哪些改进。它接受read_csv()函数的glob模式，这意味着您不必使用循环。
接上篇继续 ，这回看下一些常用的操作： 一、join 联表查询 有数据库开发经验的同学，一定对sql中的join ... on 联表查询不陌生，pandas也有类似操作 假设test.xlsx的sheet1...分组统计 假设有一张表： 想按月汇总下Amount的总和，直接使用groupby("Month") import pandas as pd df = pd.read_excel("....希望按Category看看，在本月当中该Category的Amount占"当月Amount总和"的占比，比如2021-09月，Amount总和为60，而9月之中，C类的Amount=30，即9月C类的Amount...占9月总Amount的50% import pandas as pd df = pd.read_excel("....有一个内置的transpose()方法，可以直接实现： import pandas as pd df = pd.read_excel(".
问题描述：运行下面的程序，在当前文件夹中生成饭店营业额模拟数据文件data.csv 然后完成下面的任务： 1）使用pandas读取文件data.csv中的数据，创建DataFrame对象，并删除其中所有缺失值...； 2）使用matplotlib生成折线图，反应该饭店每天的营业额情况，并把图形保存为本地文件first.jpg； 3）按月份进行统计，使用matplotlib绘制柱状图显示每个月份的营业额，并把图形保存为本地文件...second.jpg； 4）按月份进行统计，找出相邻两个月最大涨幅，并把涨幅最大的月份写入文件maxMonth.txt； 5）按季度统计该饭店2018年的营业额数据，使用matplotlib生成饼状图显示...2018年4个季度的营业额分布情况，并把图形保存为本地文件third.jpg。...问题解决参考代码： 生成的first.jpg效果： 生成的second.jpg效果： 生成的third.jpg效果：
其实 Pandas 中有非常好的时间序列处理方法，但是因为使用并不特别多，很多基础教程也会略过这一部分。在本篇内容中，ShowMeAI对 Pandas 中处理时间的核心函数方法进行讲解。...图片数据分析与处理的完整知识技能，大家可以参考ShowMeAI制作的工具库速查表和教程进行学习和快速使用。...数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表图解数据分析：从入门到精通系列教程 时间序列时间序列是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。...简单说来，时间序列是随着时间的推移记录某些取值，比如说商店一年的销售额（按照月份从1月到12月）。图片 Pandas 时间序列处理我们要了解的第一件事是如何在 Pandas 中创建一组日期。...图片我们也可以按每周销售额绘制汇总数据。
绘制2019年成都AQI指数走势图 import pandas as pd import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line...)') ) line.render('2019成都AQI指数走势图(按日统计).html') 运行效果如下： [cuv15r5rm5.gif] import pandas as pd import pyecharts.options....csv')[['日期', 'AQI指数']] data = df['日期'].str.split('-', expand=True)[1] df['月份'] = data # 按月份分组 聚合 统计每月...在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比 较。....csv')[['日期', 'AQI指数']] df.sort_values(by='AQI指数', inplace=True) # 按AQI指数大小排序 升序 data = df['日期'].
在SaaS业务中，通常按月或按年签订合同。 对于按月签订合同及少量的年度合同，采用MRR（Month Recurring Revenue，月度经常性收入）。...按年合同及少量的多年合同，采用ARR（Annual Recurring Revenue，年度经常性收入）。多年合同除以合同年限，再分摊到每年来计算ARR。...如何使用LTV 指导获客成本。客户终身价值可以指导我们应该花多少钱来获取客户，一般而言，LTV:CAC（获客成本）≥3被认为是一个健康的标准。 确定高价值客户。...使用账户数还是客户数进行计算，主要与收费模式是否和坐席数有关。如果有关，就可以使用具体的账户数量进行计算。 3. 如何使用ARPA ARPA可以帮助我们预测和优化收入。...那么收入流失就是这些订阅费用的总和，即10＋50＋100＝160元，收入流失公式如下。 MRR流失＝SUM（流失客户的MRR） 收入流失率指流失收入占收入的百分比，计算公式如下。
常用类型： Terms：根据字段的值将文档分配到不同的桶中，常用于分析文本字段的不同取值及其分布情况。...应用场景举例：按作者分组的博客文章数量统计、按月份统计的销售记录分析、按价格区间统计的产品数量等。...应用场景举例：在按月份统计的销售记录中找出平均销售额最高的月份、分析不同价格区间产品的销售额总和等。...filters聚合来按产品分类过滤文档，并在每个过滤器内部使用sum聚合来计算总销售额。...基于key排序：对于Terms聚合，可以使用_key字段对桶的键（即分组字段的值）进行排序。这有助于按字母顺序或数值顺序展示分组数据。
这一节先讲解最简单的环比实现。 下一节，将利用此技巧，解决诸如"某城市一年最大连续没下雨天数"的问题。敬请关注！...pandas 中的数据位移 直接看看，pandas 中把销量列位移是怎么实现的： - 行2：.shift() 方法实现下位移。...相当于 Excel 操作的 D列公式 - 行4：把计算结果写入原数据 > 实际上在 pandas 还有更便捷的实现，类似于 Excel 操作中直接写公式上下引用。...不过，实际工作中的数据没有这么简单， 比如说： - 数据中有些月份数据是缺失的，怎么办？ - 数据中的是日期类型，我希望按年做环比 更多详细高级应用技巧，关注我的 pandas 专栏！...多结合分组处理 实际情况是，我们拿到的数据是多个城市的月份销量： 此时我们需要注意2点： - 按城市分组 - 保证每个城市内的数据是按月份排序 代码如下： - 行3-5：每个分组的处理逻辑，内容很简单
根据K线的计算周期可将其分为：日K线、周K线、月K线、年K线 OHLC线图 摘录来自维基百科的一段介绍： 美国线**(英语：Open-High-Low-Close chart，OHLC chart)，...x0='2015-06-01', x1='2016-05-13', # x的取值 y0=0, y1=1, # y的取值 xref='x', yref...上面图中的红色部分就是悬停信息 基于时间序列 绘图数据 下面开始介绍的是如何绘制基于时间序列time series的股票图形，使用的是Plotly中自带的股票数据： stocks = px.data.stocks...，如股票、基金、期货、数字货币等行情数据，公司财务、基金经理等基本面数据 获取简单：SDK开发包支持语言，同时提供HTTP Restful接口，最大程度方便不同人群的使用 落地方便：提供多种数据储存方式...合并数据绘图 我们将3个股票的数据进行合并再绘图，使用的是concat函数： # tushare_data td = pd.concat([pingan,pinganbank,jinsen],axis
Pandas 是一个强大的 Python 数据处理库，广泛应用于数据科学领域。本文将从基础到深入，介绍如何使用 Pandas 进行天气数据分析，并探讨常见问题、报错及解决方案。1....我们可以使用 Pandas 的 read_csv 函数来加载数据：import pandas as pd# 加载天气数据df = pd.read_csv('weather_data.csv')# 查看前几行数据...我们可以使用 Pandas 提供的时间序列功能来进行滚动平均、重采样等操作。2.3.1 滚动平均滚动平均可以帮助我们平滑数据，减少噪声的影响。...rolling_mean_temperature'], label='Rolling Mean Temperature', color='red')plt.legend()plt.show()2.3.2 重采样如果我们想按月或按年汇总数据...总结通过本文的介绍，我们了解了如何使用 Pandas 进行天气数据分析，包括加载数据、处理缺失值、转换数据类型、进行时间序列分析等内容。同时，我们也探讨了一些常见的报错及其解决方法。
: 3}，但是有时候离散值取值之间没有大小的意义，例如颜色：【红色、蓝色、黄色】等，而这个时候用上述的方法就不太合适了，我们会使用独热编码的方式来对离散值进行编码。...所谓独热编码，就是将离散型特征的每一种取值都看成一种状态，若某一个特征当中有N个不相同的取值，则我们就可以将该特征抽象成N中不同的状态。...例如我们把学生年龄按15岁划分成一组，0-15岁的叫做少年，16-39岁的叫做青年，而31-45岁的叫做壮年。...() 数据集当中存在的重复值可能会对机器学习以及深度学习的模型造成不好的影响，当遇到这样的情况的时候，我们使用“pandas”模块当中的“drop_duplicates”的方法来去除重复值，我们先人为的制造一些重复值出来...Julia Computing 获 2400 万美元融资，前 Snowflake CEO 加入董事会 芯片开发语言：Verilog 在左，Chisel 在右 深度学习实现场景字符识别模型｜代码干货
关于为何有Python这个项目，吉多·范罗苏姆在1996年曾写道：6年前，也就是1989年12月，我在寻找一门“课余”编程项目来打发圣诞节前后的时间。...Pandas由Wes McKinney于2008年开发。McKinney当时在纽约的一家金融服务机构工作，金融数据分析需要一个健壮和超快速的数据分析工具，于是他就开发出了Pandas。...02 Pandas的使用人群 Pandas对数据的处理是为数据分析服务的，它所提供的各种数据处理方法、工具是基于数理统计学的，包含了日常应用中的众多数据分析方法。...； 数据的转置，如行转列、列转行变更处理； 连接数据库，直接用SQL查询数据并进行处理； 对时序数据进行分组采样，如按季、按月、按工作小时，也可以自定义周期，如工作日； 窗口计算，移动窗口统计、日期移动等...在Jupyter Notebook中导入Pandas，按惯例起别名pd： # 引入 Pandas库，按惯例起别名pd import pandas as pd 这样，我们就可以使用pd调用Pandas的所有功能了
'data/会员信息查询.xlsx') custom_info.info() # 会员信息查询 custom_info.head() 需要按月统计注册的会员数量 # 给 会员信息表 添加年月列 from...（数据质量问题） 由于会员等级跟消费金额挂钩，所以会员等级分布分析可以说明会员的质量 通过groupby实现，注册年月，会员等级，按这两个字段分组，对任意字段计数 分组之后得到的是multiIndex... 或使用unsatck: custom_info.groupby(['注册年月','会员等级'])['会员卡号'].count().unstack() 使用透视表可以实现相同效果： 增量等级占比分析...，我们要统计每年的复购率，所以要先对数据进行订单日期筛选，这里我们定义一个函数 统计2018年01月~2018年12月复购率和2018年02月~2019年01月复购率 计算2018年的复购率 计算2018...年02月~2019年01月的复购率 计算复购率环比
print("获取当前时间字符串:",time.strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S",time.localtime())) import time # 获取当前时间戳,从1970年1...的datetime日期处理 1.日期格式化的三种方法：20200102 ===>"2020-01-02" import pandas as pd import numpy as np import datetime...日期计算（pd.date_range、datetime.timedelta、relativedelta） pandas 的date_range生成连续序列（按天、周、月） pd.date_range(开始日期...---------------------------------------------------------------------------- 《==datetime.timedelta日期按日加减...%d') ---------------------------------------------------------------------------- 《==relativedelta日期按月加减
pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team...Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。...panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。...#sum 值的总和 #mean 值的平均数 #median 值的算术中位数（50%分位数） #mad 根据平均值计算平均绝对离差 #var 样本数值的方差 #std 样本值的标准差 #cumsum 样本值的累计和...NA #notnull Isnull的否定式 #层次化索引 #在某个方向上拥有多个（两个及两个以上）索引级别 #通过层次化索引，pandas能够以低维度形式处理高维度数据 #通过层次化索引，可以按层级统计数据
、实验仪器设备及科研经费，硕博研究生指标； 7)食堂免费就餐（按月餐补），工会物资福利、三甲医院 VIP 体检套餐； 8)按政策享受就医、子女入学入托、配偶工作等待遇。...助理研究员 1、要求 遵纪守法，身心健康；年龄一般不超过 35 岁，应届博士毕业生或获博士学位不超过 3 年；具有国内外一流高校或科研机构研修经历，富有发展潜力、创新意识及团队协作精神。...5)按政策享受就医、子女入学入托等待遇。 博士后 1、要求 遵纪守法，身心健康；年龄一般不超过 35 岁，应届博士毕业生或获博士学位不超过 3 年；富有创新意识及团队协作精神。...2、待遇 1)提供具有行业竞争力的薪资待遇，具体面议； 2)按国家有关规定缴纳五险一金。...科研助理 1、要求 遵纪守法，身心健康；相关专业本科及以上学历，能熟练使用办公软件，协助完成研究项目及日常事务；工作踏实认真，有责任心；具有良好的沟通协调及团队协作精神。
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