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针对SAS用户：Python数据分析库pandas

换句话说，DataFrame看起来很像SAS数据集（或关系表）。下表比较在SAS中发现的pandas组件。 ? 第6章，理解索引中详细地介绍DataFrame和Series索引。...数据值也可以从一系列非Python输入资源加载，包括.csv文件、DBMS表、网络API、甚至是SAS数据集（.sas7bdat）等等。具体细节讨论见第11章— pandas Readers。...它是SAS读.csv文件的几个方法之一。这里我们采用默认值。 ? 与SAS不同，Python解释器正常执行时主要是静默的。调试时，调用方法和函数返回有关这些对象的信息很有用。...SAS使用FIRSTOBS和OBS选项按照程序来确定输入观察数。SAS代码打印uk_accidents数据集的最后20个观察数： ? ? ? ?...下面是SAS程序打印一个带Sec_of_Driver和Time变量的数据集的前10个观察数。 PROC PRINT的输出在此处不显示。 处理缺失数据 在分析数据之前，一项常见的任务是处理缺失数据。

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Pandas库常用方法、函数集合

Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...读取 写入 read_csv：读取CSV文件 to_csv：导出CSV文件 read_excel：读取Excel文件 to_excel：导出Excel文件 read_json：读取Json文件 to_json...cut：将一组数据分割成离散的区间，适合将数值进行分类 qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个...转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名...str.replace: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop:

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    CSV数据读取，性能最高多出R、Python 22倍

    一项便捷且高效的语言对于数据工作者来说是至关重要的。 目前，数据科学绝大多数使用的是R、Python、Java、MatLab和SAS。 其中，尤为Python、R的使用最为广泛。 ?...字符串数据集 I 此数据集在且具有1000k行和20列，并且所有列中不存在缺失值。 ? Pandas需要546毫秒来加载文件。 使用R，添加线程似乎不会导致任何性能提升。...单线程CSV.jl比data.table快2.5倍，而在10个线程中，CSV.jl则大约比data.table快14倍。 字符串数据集 II 该数据集的大小与字符串数据集 I 中相同。...可见，在CSV读取方面，Julia完全有能力与Python或和R竞争甚至做得更好。 此外，Julia的CSV.jl是独特的。...在Julia，Python和R的测试中，引发了网友们更多关于“技术更新”的热烈讨论。

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    使用Python和SAS Viya分析社交网络|附代码数据

    p=7303 原文出处：拓端数据部落公众号   最近我们被客户要求撰写关于社交网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。...s.loadactionset('hyperGroup') ​ 加载数据  为了执行任何分析建模，我们需要数据。 将本地CSV文件上载到服务器，并将数据存储到名为DRUG_NETWORK的表中。...inputs = ["SOURCE", "TARGET"], #指示边和目标列 table = dataset, # 输入数据集 edges = table...给定此数据集，我们可以执行基本统计信息，例如跨列的不同计数： 结果表显示，确定了我们网络中的24个社区。 让我们看一下最大的5个最大社区，并分析节点分布。 ...4.在R语言中使用航空公司复杂网络对疫情进行建模 5.python隶属关系图模型 基于模型的网络中密集重叠社区检测 6.使用Python和SAS Viya分析社交网络 7.关联网络分析：已迁离北京外来人口的数据画像

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    使用Python和SAS Viya分析社交网络

    本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边，代表药物、使用者之间的联系。...出于演示目的，我使用一个名为Jupyter的接口，该接口是一个开放的，基于Web的交互式平台，能够运行Python代码以及嵌入标记文本。...s.loadactionset('hyperGroup') 加载数据 为了执行任何分析建模，我们需要数据。将本地CSV文件上载到服务器，并将数据存储到名为_DRUG_NETWORK_的表中。...inputs = \["SOURCE", "TARGET"\], #指示边和目标列 table = dataset, # 输入数据集 edges = table(name...给定此数据集，我们可以执行基本统计信息，例如跨列的不同计数： 结果表显示，确定了我们网络中的24个社区。 ? 让我们看一下最大的5个最大社区，并分析节点分布。

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（五）

    正如本文档所示，几乎可以使用 SAS 的DATA步骤对数据集应用的任何操作，也可以在 pandas 中完成。 Series Series是表示DataFrame的一列的数据结构。...在 pandas 测试中找到的tips数据集（csv）将在接下来的许多示例中使用。 SAS 提供PROC IMPORT来将 csv 数据读入数据集。...DataFrame 在 pandas 中，DataFrame类似于 SAS 数据集 - 一个具有标记列的二维数据源，可以是不同类型。...DataFrame 在 pandas 中，DataFrame类似于 SAS 数据集 - 一个具有带标签列的二维数据源，可以是不同类型的数据。...在 pandas 测试中找到的tips数据集（csv）将在接下来的许多示例中使用。 SAS 提供了PROC IMPORT来将 csv 数据读入数据集。

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    R语言质量控制图、质量管理研究分析采购订单数量、CPU时间、纸厂产出、钢板数据可视化

    在当今信息时代，数据的收集和分析变得至关重要，特别是在质量管理和生产过程控制方面。控制图作为一种统计工具，广泛应用于监控过程变化、识别异常和改进生产效率（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...本文针对SAS启动时间、纸厂产出、钢板、采购订单数量数据集展开研究，通过帮助客户分析每个样本中与相关的时间数据，探讨了控制图在质量管理中的应用。...同时，还对包含订单和故障数据的文件进行了分析，展示了控制图在不同数据集上的应用，并通过解释结果来揭示其在质量管理和生产过程中的重要性。...第四部分涵盖了Paper.csv文件的分析，包含有关纸厂产出的数据。文章指导如何将数据转换为适合在SAS或R中进行分析的格式，并创建相应的控制图，并解释结果。...最后一部分介绍了Plates.csv文件，包含有关钢板的数据。文章指导如何将数据转换为适合在SAS或R中进行分析的格式，并创建适当的控制图，以及对结果的解释。 1.sastimes数据集。

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    Python 怎么读取文件？Python 怎么导入数据？

    在 Python 的世界里，读取文件和导入数据是极为基础且重要的操作，无论是进行数据分析、处理文本，还是开发各类应用，都离不开这两项技能。今天，咱们就来深入探讨一下 Python 在这方面的各种门道。...Python 读取文件的多种姿势基础操作：open 函数与 with 语句在 Python 中，打开文件的基础操作是使用open函数。...对于具有一种数据类型的文件，假设我们有一个mnist.txt文件，要跳过前两行，读取第一列和第三列的数据，可以这样做：import numpy as npfilename ='mnist.txt'data...= np.loadtxt(filename, skiprows=2, usecols=(0, 2))print(data)对于具有混合数据类型的文件，以泰坦尼克号数据集为例（文件名为titanic.csv...熟练掌握这些技能，将为我们在 Python 编程的道路上，尤其是在数据分析、机器学习等领域，打下坚实的基础。无论是处理日常的文本数据，还是应对复杂的大规模数据集，都能游刃有余。

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    数据专家最常使用的 10 大类 Pandas 函数 ⛵

    /304 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库，近年来一直位居编程语言热度头部位置，而数据科学领域最受欢迎的...很多情况下我们会将参数索引设置为False，这样就不用额外的列来显示数据文件中的索引。to_excel: 写入 Excel 文件。to_pickle：写入pickle文件。...info：数据集的总体摘要：包括列的数据类型和内存使用情况等信息。describe：提供数据集的描述性摘要（比如连续值的统计信息、类别型字段的频次信息等）。...”].map(lambda x: int(x[-4:])).apply：通过多列的数据创建新的字段，在创建新列时经常需要指定 axis=1。...图片 10.分组统计我们经常会需要对数据集进行分组统计操作，常用的函数包括：groupby：创建一个 GroupBy 分组对象，可以基于一列或多列进行分组。

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    【SAS Says】基础篇：2. 读取数据

    SAS读取的数据的方法主要有以下几种类型： 直接输入； 从原始数据文件中创建一个SAS数据集（creating SAS datasets from raw data files）； 将其他软件中的数据文件转换成...从原始数据文件中创建一个SAS数据集 你有两种方法读取原始数据文件： 数据步可以读取任何形式的原始数据文件，这种方法还将在2.4中详解。...将其他软件中的数据文件转换成SAS数据集 如果数据在一个软件中以某种格式存放，但需要用另一种软件分析时，就会很麻烦。...下面的代码将会创建一个PLANTS的逻辑库，路径为C盘下的MySASLib。然后从原始文件Mag.dat中读取数据，并创建一个名为MAGNOLIA的永久数据集，存在PLANTS库中。 ?...例子 如下还是关于magnolia trees的这个例子， ? 下面的代码将从原始文件mag.dat中读取数据，创建一个名为MAGNOLIA的永久数据集，存放在C盘的Mysaslib路径中： ?

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    Day4：R语言课程（向量和因子取子集）

    我们使用的R中的函数将取决于我们引入的数据文件的类型（例如文本，Stata，SPSS，SAS，Excel等）以及该文件中的数据如何分开或分隔。下表列出了可用于从常见文件格式导入数据的函数。...但是，如果数据在文本文件中由不同的分隔符分隔，我们可以使用泛型read.table函数并将分隔符指定为函数中的参数。 基因组数据通常有一个metadata文件，其中包含有关数据集中每个样本的信息。...数据框和矩阵变量： `dim()`：返回数据集的维度 `nrow()`：返回数据集中的行数 `ncol()`：返回数据集中的列数 `rownames()`：返回数据集中的行名称 `colnames()`...：返回数据集中的列名称 3.使用索引和序列选择数据 在分析数据时，我们经常要对数据进行分区，以便只处理选定的列或行。...C系列中的语言（包括C ++，Java，Perl和Python）从0开始计算，因为这对计算机来说更简单。

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    Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

    来源丨Python极客专栏 用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够，Pandas是必须要掌握的一个重点，numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够，很多时候...举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...序号 方法 说明 1 read_csv 从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据。...read_sas 读取存储于SAS系统自定义存储格式的SAS数据集 12 read_sql 读取SQL 查询结果为pandas的DataFrame 13 read_stata 读取Stata文件格式的数据集...14 read_feather 读取 Feather二进制文件格式 举例：导入CSV或者xlsx文件 df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=

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    Python之文件内容管理

    在这一篇文章中，将重点介绍如何使用Python解决这几个问题 一、目录和文件比较 filecmp模块包含了比较目录和文件的操作为了对filecmp模块进行测试和验证，我们在当前下创建如下文件和目录：...，该函数用来同时比较两个不同目录下的多个文件，并且返回一个三元组，分别包含相同的文件、不同的文件和无法比较的文件在测试环境的顶层目录执行以下代码后效果如下： In [9]: filecmp.cmpfiles...例如，这个例子中的dir1/subdir1，dir2/subdir里面的文件完全不同，但是dircmp并不会报它们之间的差异 二、MD5文件校验和比较 前面介绍如何使用filecmp模块对文件和目录进行比较...简单的比较两个文件是否相或者比较两个目录下的文件差异，很多时候并不能满足我们的需求；这个时候，可以通过校验码（checksum）的方式对文件进行比较 校验码是通过散列函数计算而成，是一种从任何数据中创建小的数字...“指纹”的方法，散列函数把数据缩成摘要，使得数据量变小，便于进行比较；MD5是目前使用广泛的散列算法，理论上看MD5哈希值可对应无限个文件，但从现实的角度来看，两个不同文件几乎不可能有相同的MD5哈希值

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    PythonforResearch | 1_文件操作

    后文提及的所有数据都在data文件夹内，生成这些数据的代码在文末。...将文件夹建立索引对打开文件非常有用,例如要要遍历文件夹中的所有文件,当然有多种实现方式，但是下面将主要介绍os.listdir,glob和os.walk。...定义路径 示例中所需数据都在data文件夹中，所以首先如下定义路径： data_path = join(os.getcwd(), 'data') 获取根目录下所有文件 注意：这种方式会忽略子文件夹中的文件...\\PythonforResearch\\1_文件打开与保存.ipynb'] 使用 glob会产生更清晰的代码,但是会更晦涩： filepaths_glob = glob(join(folder, '...Excel 文件 有多种方式打开 Excel、csv、Stata 和 SAS 数据集，但这里主要介绍使用 Pandas 库。

    1.6K10

    【干货日报】用Python做数据分析更加如鱼得水！Pandas必会的方法汇总，建议收藏！

    在loc位置增加一个元素 4 .delete(loc) 删除loc位置处的元素 5 .union(idx) 计算并集 6 .intersection(idx) 计算交集 7 .diff(idx) 计算差集...举例：按索引提取单行的数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据的方法 序号 方法 说明 1 df[val] 从DataFrame选取单列或一组列；在特殊情况下比较便利...序号 方法 说明 1 read_csv 从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据。...8 read_json 读取JSON字符串中的数据 9 read_msgpack 二进制格式编码的pandas数据 10 read_pickle 读取Python pickle格式中存储的任意对象 11...read_sas 读取存储于SAS系统自定义存储格式的SAS数据集 12 read_sql 读取SQL 查询结果为pandas的DataFrame 13 read_stata 读取Stata文件格式的数据集

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    【SAS Says】基础篇：读取数据（上）

    SAS读取的数据的方法主要有以下几种类型： 直接输入； 从原始数据文件中创建一个SAS数据集（creating SAS datasets from raw data files）； 将其他软件中的数据文件转换成...从原始数据文件中创建一个SAS数据集 你有两种方法读取原始数据文件： 数据步可以读取任何形式的原始数据文件，这种方法还将在2.4中详解。...将其他软件中的数据文件转换成SAS数据集 如果数据在一个软件中以某种格式存放，但需要用另一种软件分析时，就会很麻烦。...如果没有安装，可以用存放数据的软件创建一个原始文件，并用数据步或导入过程（import procedure）读取。很多软件都可以创建CSV文件。...下面是一个程序，这个程序创建了一个USPRESIDENTS数据集。（Input语句还将在2.5和2.15中讨论） ?

    3.9K70

    浅谈散列运算

    提到散列运算，很多人可能首先想到的就是MD5： Message-Digest Algorithm 5 消息摘要算法第5版 一般情况我们系统的数据库中的用户密码都是采用MD5进行加密的。...在现实生活中，两个人可能长得很像，但是他们的指纹不同，根据指纹就能对这两个人进行区分。 在计算机中，对数据进行散列运算，就得到了这个数据的“指纹”。只要数据不同，它的指纹就不会相同。...可以这样去理解散列算法和MD5的关系： 散列算法是一个种类，而MD5是这个种类中具体的一个实例。....Net中对散列运算支持 在.NET框架中，散列算法位于System.Security.Cryptography命名空间下，该命名空间位于mscorlib.dll程序集，由一个抽象基类HashAlgorithm...散列运算具有4个特点 散列算法保证了消息的完整性 散列算法与密钥散列算法 .Net中对散列运算支持

    1.5K20

    pandas入门教程

    pandas提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块。...具有行列标签的任意矩阵数据（均匀类型或不同类型） 任何其他形式的观测/统计数据集。 由于这是一个Python语言的软件包，因此需要你的机器上首先需要具备Python语言的环境。...这段输出说明如下： 输出的最后一行是Series中数据的类型，这里的数据都是int64类型的。 数据在第二列输出，第一列是数据的索引，在pandas中称之为Index。...我们可以分别打印出Series中的数据和索引： ? 这两行代码输出如下： ? 如果不指定（像上面这样），索引是[1, N-1]的形式。不过我们也可以在创建Series的时候指定索引。...我们可以通过下面的形式给DataFrame添加或者删除列数据： ? 这段代码输出如下： ? Index对象与数据访问 pandas的Index对象包含了描述轴的元数据信息。

    2.9K20

    小白必看 Python 标准库介绍！！

    ：可调用对象上的高阶函数与操作 operator：针对函数的标准操作 文件与目录 os.path：通用路径名控制 fileinput：从多输入流中遍历行 stat：解释stat()的结果 filecmp...：使用LZMA算法的压缩 zipfile：操作ZIP存档 tarfile：读写tar存档文件 文件格式化 csv：读写CSV文件 configparser：配置文件解析器 netrc：netrc文件处理器...xdrlib：XDR数据编码与解码 plistlib：生成和解析Mac OS X.plist文件 加密 hashlib：安全散列与消息摘要 hmac：针对消息认证的键散列 操作系统工具 os：多方面的操作系统接口...io：流核心工具 time：时间的查询与转化 argparser：命令行选项、参数和子命令的解析器 optparser：命令行选项解析器 getopt：C风格的命令行选项解析器 logging：Python...程序的文本输入域 curses.ascii：ASCII字符集工具 curses.panel：curses的控件栈扩展 platform：访问底层平台认证数据 errno：标准错误记号 ctypes：Python

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    一文读懂 MD5 算法

    2.2 MD5 散列 128 位的 MD5 散列在大多数情况下会被表示为 32 位十六进制数字。...软件开发者通常会使用消息摘要算法，比如 MD5 算法产生一个与文件匹配的数字指纹，这样接收者在接收到文件后，就可以利用一些现成的工具来检查文件完整性。 ?...这是以空间换时间的典型实践，在每一次尝试都计算的暴力破解中使用更少的计算能力和更多的储存空间，但却比简单的每个输入一条散列的翻查表使用更少的储存空间和更多的计算性能。...6.2 密码加盐 盐（Salt），在密码学中，是指在散列之前将散列内容（例如：密码）的任意固定位置插入特定的字符串。这个在散列中加入字符串的方式称为 “加盐”。...其作用是让加盐后的散列结果和没有加盐的结果不相同，在不同的应用情景中，这个处理可以增加额外的安全性。 在大部分情况，盐是不需要保密的。盐可以是随机产生的字符串，其插入的位置可以也是随意而定。

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