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Python使用pandas扩展库DataFrame对象的pivot方法对数据进行透视转换

Python扩展库pandas的DataFrame对象的pivot()方法可以对数据进行行列互换,或者进行透视转换,在有些场合下分析数据时非常方便。...DataFrame对象的pivot()方法可以接收三个参数,分别是index、columns和values,其中index用来指定转换后DataFrame对象的纵向索引,columns用来指定转换后DataFrame...对象的横向索引或者列名,values用来指定转换后DataFrame对象的值。...为防止数据行过长影响手机阅读,我把代码以及运行结果截图发上来: 创建测试用的DataFrame对象: ? 透视转换,指定index、columns和values: ?...透视转换,不指定values,但可以使用下标访问指定的values: ?

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    python 数据分析基础 day15-pandas数据框的使用获取方式1:使用DataFrame.loc

    今天是读《pyhton数据分析基础》的第15天,今天读书笔记的内容为使用pandas模块的数据框类型。 数据框(DataFrame)类型其实就是带标题的列表。...获取方式如下: 获取方式1:使用DataFrame.loc[] #调用某两行两列交汇的数据 #[index1,index2]表示引用索引号为index1和index2的两行数据 #[colName1,colName2...]表示引用列标题为colName1和colName2的列数据 DataFrame.loc[[index1,index2],[colName1,colName2]] 获取方式2:使用DataFrame.iloc...[] #调用某两行两列交汇的数据 #索引号从0开始算,若为连续的行数,则算头不算尾 #以下行代码所选取的数据相同 #1:3、[1,2]表示行索引号,选取第二行和第三行 #3:5、[3,4]表示列索引号,...选取第四列和第五列 DataFrame.iloc[1:3,3:5] DataFrame.iloc[[1,2],[3,4]]

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    用Python分析股市行情

    在第 3 节中,我们将了解如何从 Google Sheets 读取数据并使用 Python 和 Pandas 对其进行分析。一、拉取S&P 5001.1....我们将收集以下数据:3个不同日期的股价(1月1日、2月1日和3月1日)每家公司的已发行股票数量公司经营所在的行业/部门(遵循 GICS 分类)收集和结构化数据后,我们将使用Python库Pandas来分析数据...Google Finance 没有我们可以在 Python 中直接使用的 API,但可以使用名为 GOOGLEFINANCE 的公式从 Google Sheets 访问它。...我们还需要配置 Google Sheets,使用 Python 访问电子表格。Python 和 Pandas:我们将使用 Python和 Pandas 来收集、存储和分析数据。1.3....步骤 6:选择Web sever,Application data然后JSON输入 API 密钥。单击Continue以下载 JSON 格式的私钥。

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    在Python如何将 JSON 转换为 Pandas DataFrame?

    在数据处理和分析中,JSON是一种常见的数据格式,而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。...使用 Pandas 从 JSON 字符串创建 DataFrame除了从JSON文件中读取数据,我们还可以使用Pandas的DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。...案例研究:从公开 API 获取 JSON 数据并转换为 DataFrame让我们提供一个实际案例,演示如何使用公开的API获取JSON数据,并将其转换为Pandas DataFrame。...将JSON数据转换为DataFrame:df = pd.DataFrame(data)在上述代码中,df是转换后的Pandas DataFrame对象,其中包含从API获取的JSON数据。...我们介绍了使用Pandas的read_json()函数从JSON文件读取数据,以及使用DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。

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    Python Pandas PK esProc SPL,谁才是数据预处理王者?

    但涉及到高性能计算时需要学习较多特有的算法,难度也会提高。 代码量 Pandas库函数丰富,实现简单的数据准备任务时只需单独使用自己库函数,代码量较低。...但如果想实现较复杂的数据准备任务,就要大量使用Python原生类库和第三方类库,由于Pandas的语言整体性不佳,难度会陡然增加,代码量也水涨船高。...DataFrame不擅长表达多层Json,需要用json_normalize函数将多层Json转为二维DataFrame,才能进行后续计算,这说明Pandas的语言整体性不够好。...() SPL整体性较好,原生支持多层数据和RESTful/WebService: =json(httpfile("http://127.0.0.1:6868/api/emp_orders").read(...使用Pandas时,经常用到Python的原生类库和第三类库numpy里的数据对象,包括Set(数学集合)、List(可重复集合)、Tuple(不可变的可重复集合)、Dict(键值对集合)、Array(

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    Python 实战之量化交易

    Python 量化交易 算法交易一个基本需求,就是高效处理数据,数据处理是 Python 的强项,特别是 Numpy+Pandas 的组合,让算法交易开发者的效率直线上升。...params={ 'periods': periods }) data = resp.json() # 转换成 pandas data frame df = pd.DataFrame(...此外, Python 是各行各业广泛使用的编程语言,越来越多投资机构的交易部门,都开始使用 Python,因此对优秀的 Python 开发者产生了更多的需求,自然也让学习 Python 成了更有意义的投资...如果要修改成严格的 RESTful 接口,我们可以把它改成下面这样: DELETE https://api.rest.cn/accounts/:username 手把手教你使用 API 下单 手动挂单显然太慢...不过,因为涉及到的知识点较多,带你一步一步从零来写代码显然不太现实。

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    Python处理JSON数据的最佳实践:从基础到进阶的实用指南

    Python内置的json模块提供了基础支持,但实际开发中,开发者常因复杂数据结构处理、性能瓶颈或编码陷阱陷入困境。...(推荐utf-8)大文件避免使用json.load()一次性加载写入时使用sort_keys=True保持字段顺序一致性二、进阶技巧:复杂数据结构处理2.1 日期时间处理 Python的datetime...+自定义编码器四、安全实践:防御性编程4.1 输入验证与异常处理 处理外部API响应时,必须验证数据有效性:import jsonfrom json.decoder import JSONDecodeError...API交互完整流程演示:从请求到响应处理import requestsimport jsonfrom datetime import datetime # 1....建议从标准库入手,在性能或复杂度要求提升时,再引入第三方工具库。实际开发中,结合单元测试覆盖各种数据边界情况,能避免90%的潜在问题。​

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    掌握小程序开发核心技术:从数据绑定到API使用

    todos', res.data); }, fail: function(err) { // 请求失败后的回调函数 console.error(err); } }); // 从本地缓存中获取数据...wx.setStorageSync:将获取的数据缓存到本地,以便后续使用。 wx.getStorageSync:从本地缓存中获取数据。...onShow:页面显示到前台时执行。 onHide:页面隐藏到后台时执行。 onUnload:页面卸载时执行,如用户关闭页面或跳转到其他小程序页面。...六、组件与API使用 小程序提供了丰富的组件和API,用于实现各种功能。组件是构成页面的基本元素,如按钮、输入框等;API则是小程序提供的各种功能接口,如文件操作、地理位置获取等。...代码优化建议: 避免全局变量的使用,尽量使用局部变量和组件属性。 合理使用数据绑定和事件处理,减少不必要的DOM操作。 尽量减少网络请求次数,使用数据缓存提高访问速度。

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    PySpark UD(A)F 的高效使用

    尽管它是用Scala开发的,并在Java虚拟机(JVM)中运行,但它附带了Python绑定,也称为PySpark,其API深受panda的影响。...由于主要是在PySpark中处理DataFrames,所以可以在RDD属性的帮助下访问底层RDD,并使用toDF()将其转换回来。这个RDD API允许指定在数据上执行的任意Python函数。...如果工作流从 Hive 加载 DataFrame 并将生成的 DataFrame 保存为 Hive 表,在整个查询执行过程中,所有数据操作都在 Java Spark 工作线程中以分布式方式执行,这使得...利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串,所以可以使用pandas_udf装饰器。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON,返回Pandas数据帧,并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)

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    从围绕API到围绕数据-使用流式编程构建更简洁的架构

    比如,在已有的API中添加监控统计。虽然对统计器做了抽象(对象或者函数),但可能仍然需要侵入到所有不同的API实现中。 // SendStream ......虽然对客户端(用户)而言,每个API都是服务(消费者)。但对于具体处理而言,每个API同时也是生产者。 将每个API看成data source,生产数据(data),就是对api最底层的抽象。...将各种API的原始数据封装为DataItem在流中统一处理,内置session是神来之笔。这个session会包含每条数据的个性化信息。可以由每个步骤增添并提供给下一步骤使用。...(string) // 从数据的session中获取数据的附加信息 tags := map[string]interface{}{ "trace_id": traceID,...隐含了流式编程的主要思想,它并没有什么黑科技,但使用它会强制我们使用面向数据的,抽象的方式来思考问题。最终写出低耦合可调测的代码。这才是难能可贵的。

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    手把手教你用Pandas读取所有主流数据存储

    导读:从常见的Excel和CSV到JSON及各种数据库,Pandas几乎支持市面上所有的主流数据存储形式。...作者:李庆辉 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) Pandas提供了一组顶层的I/O API,如pandas.read_csv()等方法,这些方法可以将众多格式的数据读取到DataFrame...可如下读取JSON文件: # data.json为同目录下的一个文件 pd.read_json('data.json') 可以解析一个JSON字符串,以下是从HTTP服务检测到的设备信息: jdata=...Pandas支持读取剪贴板中的结构化数据,这就意味着我们不用将数据保存成文件,而可以直接从网页、Excel等文件中复制,然后从操作系统的剪贴板中读取,非常方便。...read_sql_query(sql, con[, index_col, …]):用sql查询数据到DataFrame中。

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    干货:手把手教你用Python读写CSV、JSON、Excel及解析HTML

    然而,你将会认识到,我们收集的数据在某些方面是有瑕疵的,那么,某些行包含一个字母而非数字时,文本到整数的转换会失败,而Python会抛出一个异常。...如果你不想把数据存于pandas的DataFrame数据结构,你可以使用csv模块。...要写入一个JSON文件,你可以对DataFrame使用.to_json()方法,将返回的数据写进一个文件,类似用Python读写CSV/TSV文件中介绍的流程。 4....更多 也可以使用json模块来读写JSON文件。可以使用下面的代码从JSON文件中读取数据(read_json_alternative.py文件): # 读取数据 with open('../.....更多 读取Excel文件,除了用pandas的read_excel(...)方法,你也可以选择其它Python模块。pandas使用xlrd读取数据并转成DataFrame。

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    《利用Python进行数据分析·第2版》第6章 数据加载、存储与文件格式6.1 读写文本格式的数据6.2 二进制数据格式6.3 Web APIs交互6.4 数据库交互6.5 总结

    许多Python库都可以读写JSON数据。我将使用json,因为它是构建于Python标准库中的。...如果你需要将数据从pandas输出到JSON,可以使用to_json方法: In [71]: print(data.to_json()) {"a":{"0":1,"1":4,"2":7},"b":{"0...本书所使用的这些文件实际上来自于一个很大的XML文档。 前面,我介绍了pandas.read_html函数,它可以使用lxml或Beautiful Soup从HTML解析数据。...将数据从SQL加载到DataFrame的过程很简单,此外pandas还有一些能够简化该过程的函数。...SQLAlchemy项目是一个流行的Python SQL工具,它抽象出了SQL数据库中的许多常见差异。pandas有一个read_sql函数,可以让你轻松的从SQLAlchemy连接读取数据。

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    Databircks连城:Spark SQL结构化数据分析

    值得一提的是,在Spark 1.3当中,Spark SQL终于从alpha阶段毕业,除了部分developer API以外,所有的公共API都已经稳定,可以放心使用了。...为此,我们在Spark 1.3中引入了与R和Python Pandas接口类似的DataFrame API,延续了传统单机数据分析的开发体验,并将之推广到了分布式大数据场景。...从API易用性的角度上看,DataFrame API提供的是一套高层的关系操作,比函数式的RDD API要更加友好,门槛更低。...在使用Python RDD API时,Python VM和JVM之间需要进行大量的跨进程数据交换,从而拖慢了Python RDD API的速度。...值得注意的是,不仅Python API有了显著的性能提升,即便是使用Scala,DataFrame API的版本也要比RDD API快一倍。

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    将Excel文件转换为JSON格式时保留原始数据类型

    图片为了在将Excel文件转换为JSON格式时保留原始数据类型,您可以使用Python库,例如pandas和json。...以下是一步步指南:如果尚未安装,请在Python环境中安装pandas和json库。您可以在命令提示符或终端中运行pip install pandas json来安装。...import pandas as pddf = pd.read_excel('path/to/excel_file.xlsx')使用read_excel()函数将Excel文件加载到pandas DataFrame...这将保留Excel列的原始数据类型。使用to_dict()函数将pandas DataFrame转换为Python字典。这将创建一个与DataFrame具有相同列名和值的字典。...import jsonjson_data = json.dumps(data_dict)下面用python提供示例,读取Excel文件数据转换为JSON格式同时保留原始数据类型,然后将该数据通过动态转发隧道代理上传网站

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