Q：在一列中包含有很多数据，我想使用公式来列出并统计其唯一值，我不想使用数据透视表，下图1所示为示例数据。 ? 图1 使用公式，在列C中列出其唯一值，列D中列出这些值相应出现的数量。...),0) 其中，使用： COUNTIF(C1:C1,A2:A25) 计算第二个区域A2:A25中，每个单元格中的值在第一个区域中出现的次数，要么是1（表明出现了），要么是0（表明没有出现，即没有这个值）...，而这正是我们查找的唯一值。...在单元格D2中输入公式： =COUNTIF(A2:A25,C2) 统计获取的唯一值在原列表中出现的次数，如下图3所示。 ? 图3 最后，向下复制公式得到最终结果，如下图4所示。 ?...图4 对于上图2中的数组公式，当向下复制时，如果唯一值获取完了，会出现#N/A错误，对于Excel 2007及以上版本，可以使用下面的数组公式： =IFERROR(INDEX(A2:A25,MATCH(
python如何过滤列表中的唯一值 1、使用collections.Counter函数对列表进行计数，并通过列表推导式过滤出非唯一值，过滤出计数大于1的值。...2、Counter是dict的子类，用来计数可哈希对象。是一个集合，元素像字典键一样存储，计数存储为值。 计数可以是任何整数值，包括0和负数。它可以接收一个可迭代的对象，并计数它的元素。...in Counter(lst).items() if count > 1] # EXAMPLES filter_unique([1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]) # [2, 4] 以上就是python...过滤列表中唯一值的方法，希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路：python基础教程 本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
Python 提供了各种方法来操作列表，这是最常用的数据结构之一。使用列表时的一项常见任务是计算其中唯一值的出现次数，这在数据分析、处理和筛选任务中通常是必需的。...在本文中，我们将探讨四种不同的方法来计算 Python 列表中的唯一值。 在本文中，我们将介绍如何使用集合模块中的集合、字典、列表推导和计数器。...方法 1：使用集合 计算列表中唯一值的最简单和最直接的方法之一是首先将列表转换为集合。Python 中的集合是唯一元素的无序集合，这意味着当列表转换为集合时，会自动删除重复值。...生成的集合unique_set仅包含唯一值，我们使用 len（） 函数来获取唯一值的计数。 方法 2：使用字典 计算列表中唯一值的另一种方法是使用 Python 中的字典。...方法 3：使用列表理解 Python 中的列表理解是操作列表的有效方法。它为创建新列表提供了紧凑且可读的语法。有趣的是，列表推导也可以计算列表中的唯一值。
有时候，我们需要去连接数据库，然后统计下目标库表字段的值有多少个空值，并且计算出它的缺失率： 缺失率 = （该字段NULL值+NA值+空字符串 的记录数）/该表总记录数 这时候如果表中有几个字段，并且总共统计的就几个表还可以用手动的方式...，但是如果每个表有几十个字段，几百上千个表需要去统计，那这种就应该考虑用程序去自动的统计了，我们程序的设计思路是： 1....将需要统计的表名和字段以及类型放在excel里边； 2. 使用 pandas 读取excel的数据； 3. 连接数据库； 4. 将读取到excel里边的数据拼接如sql里边统计； 5....将计算结果写回到 excel 中。 根据思路我们接下来编写程序代码了。...一、excel 的格式 excel中的设置很重要，因为会影响到我们程序的读取设计： 二、程序的编写 2.1 导入相关的模块，并使用 pandas 读取 excel 里边的数据： import pymssql
描述性统计和数据汇总 理解大型数据集的一种方法是计算整个数据集或有意义子集的描述性统计数据，如总和或均值。...默认情况下，它们返回沿轴axis=0的系列，这意味着可以获得列的统计信息： 如果需要每行的统计信息，使用axis参数： 默认情况下，缺失值不包括在描述性统计信息（如sum或mean）中，这与Excel...例如，下面是如何获得每组最大值和最小值之间的差值： df.groupby(["continent"]).agg(lambdax: x.max() - x.min()) 在Excel中获取每个组的统计信息的常用方法是使用透视表...下面的数据框架中的数据的组织方式与数据库中记录的典型存储方式类似，每行显示特定地区指定水果的销售交易： 要创建数据透视表，将数据框架作为第一个参数提供给pivot_table函数。...Region）的唯一值，并将其转换为透视表的列标题，从而聚合来自另一列的值。
可以使用Python中自助查看帮助文档的方法，很方便就可以看到这个函数里面有哪些参数，这些参数需要填什么值。...max列展示分箱区间的右端点。 bads列统计对应分箱中坏样本的数量。 goods列统计对应分箱中好样本的数量。 total列统计对应分箱中总计样本的数量。...bad_rate列统计对应分箱中坏样本占比。 good_rate列统计对应分箱中好样本占比。 odds列统计对应分箱中坏样本率除以好样本率的比率。...bad_prop列统计对应分箱中的坏样本占全体坏样本的比率。 good_prop列统计对应分箱中好样本占全体好样本的比率。 total_prop列统计对应分箱中总计样本占全体样本的比率。...cum_bad_rate列统计对应分箱中累计坏样本占累计全体样本的比率。 cum_bads_prop列统计对应分箱中累计坏样本占全体坏样本的比率。
df.info() 索引，数据类型和内存信息 df.describe() 数值列的汇总统计信息 s.value_counts(dropna=False) 查看唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts...=n) 删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x) 用x替换所有空值 s.fillna(s.mean()) 将所有空值替换为均值（均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换） s.astype(float...) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1)[col2] 返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换...(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(np.mean) 在每个列上应用函数 data.apply(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max
`sed`用于文本处理，如替换、删除、插入操作；`sort`用于文本排序，支持数字顺序、反向排序等；`uniq`用于去重和统计重复次数。...文章通过实例展示了如何结合这些命令来分析和统计日志数据，如统计网站访问日志中每个IP的访问次数并排序。这些命令的熟练使用可以提高日志分析和处理的效率，对于实现复杂的日志审计和分析任务至关重要。...以下是uniq命令的常用参数： -c: 统计每行出现的次数 -d: 只显示重复的行 -u: 只显示唯一的行 3.1 统计每行出现的次数 使用-c参数可以统计每行出现的次数。...例如，找出文件中重复的行： sort file.txt | uniq -d 3.3 只显示唯一的行 使用-u参数可以只显示唯一的行。....*/\1/p' access.log | # 统计IP出现的次数 sort | uniq -c | # 按访问次数从高到低排序 sort -nr 解释： 使用sed命令提取每行日志中的IP地址 使用sort
注意：如果索引值有重复、不唯一，这种方式会失效。 13. 根据多个类别筛选 DataFrame 预览 movies。 ? 查看 genre（电影类型）列。 ?...用 dropna() 删除列里的所有缺失值。 ? 只想删除列中缺失值高于 10% 的缺失值，可以设置 dropna() 里的阈值，即 threshold. ? 16....用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 本例用的还是 orders。 ? 如果想新增一列，为每行列出订单的总价，要怎么操作？上面介绍过用 sum() 计算总价。 ?...接下来，为 DataFrame 新增一列，total_price。 ? 如上所示，每一行都列出了对应的订单总价。 这样一来，计算每行产品占订单总价的百分比就易如反掌了。 ? 20....重塑多重索引 Series 泰坦尼克数据集里有一列标注了幸存（Survived）状态，值用 0、1 代表。计算该列的平均值可以计算整体幸存率。 ?
另一方面，也是更为重要的一点，线性模型的易解释性使得它在物理学、经济学、商学等领域中占据了难以取代的地位。 那么，如何用Python来实现线性回归呢？...但是，由于其特殊性，它是简单线性回归中最快速的方法之一。除了拟合的系数和截距项之外，它还返回基本统计量，如R2系数和标准差。...来自numpy包的简便线性代数模块。在该方法中，通过计算欧几里德2-范数||b-ax||2最小化的向量x来求解等式ax = b。 该方程可能有无数解、唯一解或无解。...可根据现有的统计包进行测试，从而确保统计结果的正确性。 对于线性回归，可以使用该包中的OLS或一般最小二乘函数来获得估计过程中的完整的统计信息。...当然，对于现实世界中的问题，它可能被交叉验证和正则化的算法如Lasso回归和Ridge回归所取代，而不被过多使用，但是这些高级函数的核心正是这个模型本身。
数据分析的能力要求 与数据分析相关的工作有一个特质，就是对数字非常敏感，同时也要求对数据具有良好的思考能力，比如说如何用数据指导业务，如何将数据呈现在报告中。...K-Means 是非监督学习，也就是不需要事先给出分类标签，而 KNN 是有监督学习，需要我们给出训练数据的分类标识。最后，K 值的含义不同。K-Means 中的 K 值代表 K 类。...的文章里，结合案例，我着重讲解了数据清洗具体方法，我将数据清洗规则总结为以下 4 个关键点，统一起来叫“完全合一”，下面我来解释下。 1、完整性：单条数据是否存在空值，统计的字段是否完善。...2、全面性：观察某一列的全部数值，比如在 Excel 表中，我们选中一列，可以看到该列的平均值、最大值、最小值。我们可以通过常识来判断该列是否有问题，比如：数据定义、单位标识、数值本身。...4、唯一性：数据是否存在重复记录，因为数据通常来自不同渠道的汇总，重复的情况是常见的。行数据、列数据都需要是唯一的，比如一个人不能重复记录多次，且一个人的体重也不能在列指标中重复记录多次。
,columns,values，dtypes，describe(),head(),tail() 统计属性Series： count(),value_counts()，前者是统计总数，后者统计各自value...=True) 更改数据格式astype() isin #计算一个“Series各值是否包含传入的值序列中”的布尔数组 unique #返回唯一值的数组...丢弃缺失值dropna() # 默认axi=0（行）；1（列），how=‘any’ df.dropna()#每行只要有空值，就将这行删除 df.dropna(axis=1)#每列只要有空值，整列丢弃...df.dropna(how='all')# 一行中全部为NaN的，才丢弃该行 df.dropna(thresh=3)# 每行至少3个非空值才保留 缺失值填充fillna() df.fillna(0)...返回唯一值的数组（类型为array） df.drop_duplicates(['k1'])# 保留k1列中的唯一值的行，默认保留第一行 df.drop_duplicates(['k1','k2'],
有下面一个文件，请统计每行中每个元素出现的次数并按指定格式输出： 文件内容： a a a b b b c c c d d d 输出格式： a:3 b:1 b:2 c:3 d:3 命令： cat...也就是我们上面跳过的第1步 : deleta a;它的作用是： 每行开始统计前，都要清空上一行的统计数组a的内容，新行的统计结果会放到空的a中。 5....(2)print部分 print a[1],a[2],a[3]； 这个语句的作用就是：将每行统计数组a中的各个统计项打印出来。...(1)每行执行语句 {a[$1][0]+=$2;a[$1][1]+=$3} 这里，可以把 a 理解为一个python字典，key是广告商ID，也就是第一个awk执行后输出结果的$1。...注意： 本题和第一题不同的是，不用再执行每一行时，清空a中的元素，因为本题是对所有行进行广告商维度的汇总统计，而不是统计完每行都要汇总一下。
应用到DataFrame的每个Series DataFrame是pandas中的核心数据结构，其每一行和每一列都是一个Series数据类型。...上述apply函数完成了对四个数值列求取最大值，其中缺省axis参数为0，对应行方向处理，即对每一列数据求最大值。...，即对每行进行处理。...其中每行都相当于一个带有age和sex等信息的Series，通过cat_person函数进行提取判断，即实现了人群的划分： ? 3....在Python中提到map关键词，个人首先联想到的是两个场景：①一种数据结构，即字典或者叫映射，通过键值对的方式组织数据，在Python中叫dict；②Python的一个内置函数叫map，实现数据按照一定规则完成映射的过程
一、前言 NumPy（Numerical Python） 是 Python 中用于科学计算的基础包，用于科学计算和数据分析，也是大量 Python 数学和科学计算包的基础。...这将返回一个包含每行和的一维数组。 r1.sum(axis=1).argmin()：这行代码找出了数组r1中每行和的最小值所在的索引（即和最小的行的行号）。...输出结果： 3 10、统计r1数组中每个元素的出现次数（有难度） 要求统计结果如下： f = r1.flatten() #拉平 counts = np.array([np.sum(f==i) for...r1-r1.mean(axis=1, keepdims=True)使用了广播（broadcasting）的特性，将数组r1中的每行元素都减去对应行的平均值，得到每行元素与平均值的差，最后将这些结果存储在数组...r4[[3, 1], :] = r4[[1, 3], :]最终将r4数组中第 2 行和第 4 行的值赋给了r4数组中的第 4 行和第 2 行，实现了交换这两行数据的操作。
在具体分析如何用数据库管理软件RDBMS(Relational Database Management System)实现这些关系前，我想有必要思考下面这个问题： 问什么要这么麻烦？...函数依赖，是指关系中每行记录的某一列(或几列)的值唯一决定该条记录另一列的值。总的来说，有以下几种函数依赖： 1....如本文样例数据中ModelID->ModelName，因为记录的复合主码(TravelCampaignID, ModelID)能确定记录的任何一列，ModelID只是该复合主码的一部分。...如本文样例数据中CampaignManangerID->CampaignManangerName显然就是一个传递函数依赖。 这六种函数依赖中只有后面三种和规范化设计有关。...下面首先来看看这几个范式的定义： 1. 第一范式(1NF) 一个表如果每一行都是唯一，并且任何行都没有包含多个值的列，则它满足1NF。
深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。...为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始，而不是从那些准备好的张量格式数据开始。在Python中常用的数据分析工具中，我们通常使用pandas软件包。...像庞大的Python生态系统中的许多其他扩展包一样，pandas可以与张量兼容。本节我们将简要介绍使用pandas预处理原始数据，并将原始数据转换为张量格式的步骤。...其中每行描述了房间数量（“NumRooms”）、巷子类型（“Alley”）和房屋价格（“Price”）。 # 如果没有安装pandas，只需取消对以下行的注释来安装pandas # !...通过位置索引iloc，我们将data分成inputs和outputs，其中前者为data的前两列，而后者为data的最后一列。对于inputs中缺少的数值，我们用同一列的均值替换“NaN”项。
DataFrame和Series是Pandas最基本的两种数据结构 可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python...中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同 创建 Series 的最简单方法是传入一个Python列表 import pandas as pd s = pd.Series([ ' banana...# 查看df的dtypes属性，获取每一列的数据类型 df.dtypes df.info() Pandas与Python常用数据类型对照 加载筛选数据 df根据列名加载部分列数据：加载一列数据，通过df...[:,[0,2,4,-1]] df.iloc[:,0:6:2] # 所有行, 第0 , 第2 第4列 可以通过行和列获取某几个格的元素 分组和聚合运算 先将数据分组 对每组的数据再去进行统计计算如...取值相同的数据放到一组中 df.groupby(‘continent’)[字段] → seriesGroupby对象 从分号组的Dataframe数据中筛序出一列 df.groupby(‘continent
今天我们来做一个Execl的封装，其实在Python中操作Execl还是比较频繁的，所以如果能把这些execl功能封装一下，就比较好办了， 创建一个Execl对象 def __init__(self...sheet名 :param row_titles: execl中每一列的名称 ''' self.execl_name = u'{}.xlsx'.format...把数据写入到execl中 我只需要把行号，以及每行的数据传入进来，然后保存就行了....那些是变化的呢, 每行，每列，以及每个单元格等数据都是变化的，我传入count就是让每一行变化,data是每一列的数据，这样就好办了，于是所有的数据都可以对号入座....使用这个工具类 这个execl工具已经封装好了，那么我们如何用呢？
pandas，python+data+analysis的组合缩写，是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包，享有数分三剑客之名...中的一列字符串进行通函数操作，而且自带正则表达式的大部分接口 丰富的时间序列向量化处理接口 常用的数据分析与统计功能，包括基本统计量、分组统计分析等 集成matplotlib的常用可视化接口，无论是series...对象，功能与python中的普通map函数类似，即对给定序列中的每个值执行相同的映射操作，不同的是series中的map接口的映射方式既可以是一个函数，也可以是一个字典 ?...unique、nunique，也是仅适用于series对象，统计唯一值信息，前者返回唯一值结果列表，后者返回唯一值个数(number of unique） ?...仍然考虑前述学生成绩表的例子，但是再增加一列班级信息，需求是统计各班级每门课程的平均分。
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