一、题目 现有一张订单表 t_order 有订单ID、用户ID、商品ID、购买商品数量、购买时间，请查询出每个用户的第一条记录和最后一条记录。...:55:00.0 | +-----------+----------+-------------+-----------+------------------------+ 二、分析 取出符合条件的整行记录...这里需要第一条和最后一条，因为无法提前预知每个用户的行数，所以使用两次row_number进行开窗，排序方式根据时间进行正向排序和逆向排序，分别取出行号为1的借口 维度 评分 题目难度 ⭐️⭐️⭐️ 题目清晰度...----------+----------+-------------+-----------+------------------------+---------+----------+ 2.取出第一条和最后一条记录...限制asc_rn=1取第一条，desc_rn=1 取最后一条 执行SQL select order_id, user_id, product_id, quantity
1.题目 现有一张订单表 t_order 有订单ID、用户ID、商品ID、购买商品数量、购买时间，请查询出每个用户的第一条记录和最后一条记录。...样例数据如下： | order_id | user_id | product_id | quantity | purchase_time | |----------|---------|--...，一般都会用到开窗函数，本题也是如此，row_number(); 本题特殊之处在于，同一个规则，两种不同的排序方式；一种解决方案是union all，另外一种方式是，直接开窗两次获得两个不同的字段，...然后使用or获取最后结果。...两种方案得出的结果不同，因为如果存在用户只有一条记录，则第一种解决方案会有两条相同记录（当然，如果使用union可以避免），第二种方法则直接去重了； 个人不是很喜欢这个题目，不知道具体的考点，题目还容易有歧义
问题描述： 数据在提供的数据表中，在表有编号、环节、审核人、金额、结束时间5列，对【编号、环节、审核人、金额】四条件进行分组，分组内结束时间升序排列，分组内结束时间相差20秒以内的，只保留第一条记录。...大佬再请问下 分组内结束时间相差20秒以内的，只保留第一条记录 这个怎么实现？ 这个做出来的老是有问题 有个窗口函数 用了数据又对不太上。...后来【巭孬】说到：先排序，再求上下行的时间差，命令好像是diff?，然后再取时间差在20秒内的，再提取出第一条。...，删除时间差小于20秒的记录，只保留第一条记录 diff = group.groupby('编号')['结束时间'].diff() mask = (diff.dt.total_seconds...这篇文章主要盘点了一个工作中Python自动化处理实战问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
问题描述： 数据在提供的数据表中，在表有编号、环节、审核人、金额、结束时间5列，对【编号、环节、审核人、金额】四条件进行分组，分组内结束时间升序排列，分组内结束时间相差20秒以内的，只保留第一条记录。...大佬再请问下 分组内结束时间相差20秒以内的，只保留第一条记录 这个怎么实现？ 这个做出来的老是有问题 有个窗口函数 用了数据又对不太上。...粉丝回答是第1个和第3个。最终效果是：实现分组内任意2个时间点时间差都是大于20s。...pandas被你们玩出花来了。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个工作中Python自动化处理实战问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【哎呦喂 是豆子～】提出的问题，感谢【小小明】、【瑜亮老师】、【隔壁山楂】、【郑煜哲·Xiaopang】、【巭孬】给出的思路，感谢【莫生气】、【猫药师Kelly】、【皮皮】、【冫马讠成】等人参与学习交流
本文主要会涉及到：读取txt文件,导出txt文件，选取top/bottom记录，描述性分析以及数据分组排序; ? 创建数据 该数据集将包括1,000个婴儿名称和该年度记录的出生人数（1880年）。...使用zip函数合并名称和出生数据集。 ? 我们基本上完成了创建数据集。我们现在将使用pandas库将此数据集导出到csv文件中。 df将是一个 DataFrame对象。...该read_csv功能处理的第一条记录在文本文件中的头名。这显然是不正确的，因为文本文件没有为我们提供标题名称。...为了纠正这个问题，我们将header参数传递给read_csv函数并将其设置为None（在python中表示null） ? 现在让我们看看dataframe的最后五个记录 ?...我们已经知道有1,000条记录而且没有任何记录丢失（非空值）。可以验证“名称”列仍然只有五个唯一的名称。 可以使用数据帧的unique属性来查找“Names”列的所有唯一记录。 ?
问题描述： 数据在提供的数据表中，在表有编号、环节、审核人、金额、结束时间5列，对【编号、环节、审核人、金额】四条件进行分组，分组内结束时间升序排列，分组内结束时间相差20秒以内的，只保留第一条记录。...大佬再请问下 分组内结束时间相差20秒以内的，只保留第一条记录 这个怎么实现？ 这个做出来的老是有问题 有个窗口函数 用了数据又对不太上。...针对上一篇文章中【瑜亮老师】的答案，【小小明】大佬继续找他的代码基础上进行了优化，优化后的代码如下所示： 简化后如下： import pandas as pd def filter_rows(group...这篇文章主要盘点了一个工作中Python自动化处理实战问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【哎呦喂 是豆子～】提出的问题，感谢【小小明】、【瑜亮老师】、【隔壁山楂】、【郑煜哲·Xiaopang】、【巭孬】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
在日志数据分析中，通常把前后两条访问记录时间差在30分钟以内算成一次会话。如果超过30分钟，则把下次访问算成新的会话开始。...大致步骤如下： 在所有访问日志中找出该用户的所有访问记录 把该用户所有访问记录按照时间正序排序 计算前后两条记录时间差是否为30分钟 如果小于30分钟，则是同一会话session的延续 如果大于30分钟...，则是下一会话session的开始 用前后两条记录时间差算出上一步停留时间 最后一步和只有一步的 业务默认指定页面停留时间60s 3....为了方便大家理解，如何将原始的数据通过不同的预处理，将数据分别写入到ods的3个不同功能的表中，送上一张图来帮助大家理清楚这个流程。 ?...// 3.2 数据量有可能是多条 1 2 3 4 5 // 先获取第一条数据时间 // 若是第一条数据 我们跳过第一天 进入第二个循环
文章目录 一、需求 二、python代码实现 一、需求 aliyun-ddns.html文件里有服务器相关的一些日志信息，具体如下： [rt1o1g7ol5.png] 需求：找到通网后的第一个日志和断网前的最后一个日志...，然后提取 date 列的时间做减法，获得本次断网时间，之后用同样的方法统计每次的断网时间，最后计算总的断网次数和断网时间的平均值。...可以看到，总共有22053条数据，人工去找断网前最后一个日志和通网后的第一个日志，再算断网时间，想起来都挺费劲的，还很无聊。...任务拆解 如何找到断网前最后一个日志和通网后的第一个日志 # 通网的日志 content列的字符串 len('2020/08/25 13:30:58 m.hlnas.top 112.226.49.5...保存每次记录如下： [g8gpbsgccz.png] [p3x6pdwnx9.gif] 作者：叶庭云 公众号：微信搜一搜【修炼Python】 分享Python爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习有关知识和实例
somefile.csv", newline='') as infile: reader = csv.reader(infile, delimiter=',', quotechar='"') CSV文件的第一条记录通常包含列标题...检查文件中的第一个记录 data[0] ，它必须包含感兴趣的列标题： ageIndex = data[0].index("Answer.Age") 最后，访问剩余记录中感兴趣的字段，并计算和显示统计数据...在第6章，你将了解如何在更为复杂的项目中使用pandas的数据frame，完成那些比对几列数据进行琐碎的检索要高端得多的任务。 2....Json文件处理 需要注意的一点就是某些Python数据类型和结构(比如集合和复数)无法存储在JSON文件中。因此，要在导出到JSON之前，将它们转换为JSON可表示的数据类型。...Python对象 备注: 把多个对象存储在一个JSON文件中是一种错误的做法，但如果已有的文件包含多个对象，则可将其以文本的方式读入，进而将文本转换为对象数组（在文本中各个对象之间添加方括号和逗号分隔符
；对于取值离散的情形，可判断取值是否在指定的候选集之间，例如性别的取值范围可能包括男、女和未知三种。...例如城市抓拍过车记录中，对于一条包括出发时间和到达时间的车辆行驶记录，当到达时间小于等于出发时间时，或者到达时间与出发时间的时间差小于某个阈值时，都可以认为是异常记录 基于特定业务含义，单条记录并无异常...最后，感谢北京大学出版社赞助，送书《Python数据分析全流程实操指南》1本： 内容简介： 本书基于Python3.7版本软件编写，全书主要围绕整个数据分析方法论的标准流程，为读者重点展示了Python...本书首先介绍了数据分析的方法论，给读者介绍了具体的数据分析挖掘标准流程，接着介绍了Python常用的工具包，包括科学计算库NumPy、数据分析库Pandas、数据挖掘库Scikit-Learn，以及数据可视化库...，深入浅出、循序渐进地介绍Python数据分析的全过程。
pandas pandas 是数据处理的利器，非常方便进行表格数据处理，用过的人应该都很清楚，没接触的可以自行查阅pandas 官网。...需求介绍 最近在使用 pandas 的过程中碰到一个问题，需要计算数据中某时间字段下一行相对上一行的时间差，之前有用过 dataframe 的 diff 函数，但是官方的教程里只介绍了数值字段的操作，即结果为当前行减去上一行的差值...于是我使用了最原始的方式，循环遍历 dataframe 每一行，逐行求时间差，将其存入数组中，最后此数组即为结果。...days 00:20:00 9 1 days 00:00:00 Name: time, dtype: timedelta64[ns] 从中我们可以看出， diff 操作对于时间字段确实有效，并真实的得到了上下行之间的时间差...One more thing 我司推出了悟空流程化数据处理平台，访问地址：https://wk.phitrellis.com/，无需复杂的 Excel 公式和编程，即可完成上述计算时间差以及其他常用数据分析操作
问题描述： 数据在提供的数据表中，在表有编号、环节、审核人、金额、结束时间5列，对【编号、环节、审核人、金额】四条件进行分组，分组内结束时间升序排列，分组内结束时间相差20秒以内的，只保留第一条记录。...大佬再请问下 分组内结束时间相差20秒以内的，只保留第一条记录 这个怎么实现？ 这个做出来的老是有问题 有个窗口函数 用了数据又对不太上。...粉丝回答是第1个和第3个。最终效果是：实现分组内任意2个时间点时间差都是大于20s。 【小小明】大佬这里考虑到了上面【隔壁山楂】的疑问，做了特殊情况的引申：下面增加这三行数据进行测试。...样本数据还不够 这种情况实际上也是有这个情况的 这个样本是拿到的一个测试题 和日常的实操有点接近 拿出去问问大佬们 学习学习经验。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个工作中Python自动化处理实战问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
作为系列第15期，我们即将学习的是：在pandas中基于范围条件进行表连接。...表连接是我们日常开展数据分析过程中很常见的操作，在pandas中基于join()、merge()等方法，可以根据左右表连接依赖字段之间对应值是否相等，来实现常规的表连接。...但在有些情况下，我们可能需要基于一些“特殊”的条件匹配，来完成左右表之间的表连接操作，譬如对于下面的示例数据框demo_left和demo_right： 假如我们需要基于demo_left的left_id...和right_id进行连接，再在初步连接的结果表中基于left_id或right_id进行分组筛选运算，过滤掉时间差大于7天的记录： 而除了上面的方式以外，我们还可以基于之前的文章中给大家介绍过的pandas...的功能拓展库pyjanitor中的「条件连接方法」，直接基于范围比较进行连接，且该方式还支持numba加速运算： · 推荐阅读 · 如何快速优化Python导包顺序 Python中临时文件的妙用
本文，我借鉴 Richard 的分析思路，换成用 Python 和数据分析包 Pandas 对该数据集进行分析和可视化。希望通过这个例子，让你了解开放数据的获取、整理、分析和可视化。...这是返回的搜索结果。 ? 结果不仅包含数据名称，还有数据类型。第一条是 csv 格式，最符合我们分析的需求，因此我们点击第一项链接。 ?...注意最后多出来的一列，确实已经变成了我们希望转换的形式。 依然按照前面的方法，我们分组统计每一条街道上的犯罪数量，并且进行排序。...我这里给你提供一个数据源，请你参考它，进行比例数值计算，修正上面的折线图。 下面，我们比较一下，不同月份之间，是否有明显的抢劫犯罪发生数量差别。...小结 通过本文的学习，希望你已掌握了以下内容： 如何检索、浏览和获取开放数据； 如何用 Python 和 Pandas 做数据分类统计； 如何在 Pandas 中做数据变换，以及缺失值补充； 如何用 Pandas
Python数据分析之numpy数组全解析 Python数据分析之Pandas读写外部数据文件 Python数据分析之pandas基本数据结构 阅读目录 1 引言 2 创建库、表 2.1 创建数据库...execute方法一次插入一条记录，executemany一次插入多条记录： （1）execute：一次插入一条记录 cursor.execute('insert into book(bookname,...fetchone()：取出第一条记录 cursor.execute('select * from book where bookid < %s;', [4]) books = cursor.fetchone...() print(books) 输出结果： (1, 'Python从入门到放弃', '马云', 2019) fetchone()相当于是fetchmany(1)，取出第一条符合查询条件的记录。...，流式游标会陆陆续续一条一条得返回查询数据，所以这类游标适用于内存低、网络带宽小、数据量大的应用场景中。
根据运营状态、在线状态、gps是否有效，可删除无效数据。 利用上下行的标志位，将简单清理后的数据分成两部分，上行部分和下行部分: 然后，根据不同的公交汽车，把上下行数据按照不通公交车分类。...每个List分别对应上行或者下行公共汽车的集合，List的元素就是该公共汽车在数据采集周期内的每个到达每个站点的不同位置 3.获取间隔时间 假设我们现在有了单辆bus的信息，那么计算相邻两站之间的时间...提取符合这两条的记录便可以计算所有车站之间的行驶间隔了。最后我们把数据删除的只剩下站点和到站时间信息。 由于我们要获取的是时间间隔，而我们现在只有到站时间。...利用python的时间处理模块，将这一时间字符串转化为时间戳，然后利用list计算出各站点之间的gap（时间差），然后保存为Series后插入到dataframe格式中。...最后，由于数据存在误差，gps传输的数据也容易受到干扰，所以需要删除一些明显诡异的值。
如我们所见，在跳过最后两行之后，我们创建的上一个数据帧与我们创建的数据帧之间存在差异： df.tail(2) df = pd.read_csv('IMDB.csv', encoding = "ISO-8859...我们还研究了字符串方法在 Pandas 中的使用，最后，我们学习了如何更改 Pandas 序列的数据类型。 在下一章中，我们将学习处理，转换和重塑数据的技术。...最后，我们看到了一些使我们可以使用索引进行数据选择的方法。 在下一节中，我们将学习如何重命名 Pandas 数据帧中的列。...将函数应用于 Pandas 序列或数据帧 在本节中，我们将学习如何将 Python 的预构建函数和自构建函数应用于 pandas 数据对象。...我们看到了如何处理 Pandas 中缺失的值。 我们探索了 Pandas 数据帧中的索引，以及重命名和删除 Pandas 数据帧中的列。 我们学习了如何处理和转换日期和时间数据。
本文将用现代最流行的编程语言---Python语言来实践课堂上讲解的RFM模型，将用户进行分类。 （tips：本文用到CDA Level 1中的多维数据透视分析和业务分析方法两块内容。）...下面讲述对R、F、M三个维度下的度量如何进行汇总。 1.R代表最近一次消费，是计算最近一次消费时间点和当前时间点的时间差。...综上，我们大致了解了如何构建RFM模型，下面以Python实现RFM模型，并对每一步进行详细的讲解。...具体代码如下： # 统计没条数据与当前日期的时间差 ## 计算相差天数 data['R'] = (pd.datetime.now() - data['time']) ## 将时间差timedelta格式转化为需要的日格式...04 总结 本文利用Python语言实现在CDA Level 1课程中学习到的的RFM模型，同时还利用了多维数据透视分析和业务分析方法两个模块的内容。所以说实践是检验和巩固学到的东西的最好方法。
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