namespace JIMMY { public static class ZipHelper { /// /// 利用telerik的zip...库压缩字符串 /// /// /// ...catch { } return result; } /// /// 利用telerik的zip...库解压字符串 /// /// /// 字符串很短，压缩后的字符串长度有可能更大。
在pandas里可以使用中括号或者loc，iloc等多种方式进行列选择，可以选择一列或多列。loc方式可以直接写列名，iloc方式需要指定索引，即第几列。...两种工具的操作如下：(点击图片可以查看大图) ? 如果想要同时对不同的字段进行不同的聚合操作。例如目标变成：求每个uid的订单数量和订单总金额。写法会稍微不同一些，如下图所示。...pandas中的排序使用sort_values方法，SQl中的排序可以使用order_by关键字。我们用一个实例说明：按照每个uid的订单数从高到低排序。这是在前面聚合操作的基础上的进行的。...pandas中，可以使用前文提到的方式进行选择操作，之后可以直接对目标列进行赋值，SQL中需要使用update关键字进行表的更新。示例如下：将年龄小于20的用户年龄改为20。...删除操作可以细分为删除行的操作和删除列的操作。对于删除行操作，pandas的删除行可以转换为选择不符合条件进行操作。SQL需要使用delete关键字。
导读 Pandas作为Python数据分析的首选框架，不仅功能强大接口丰富，而且执行效率也相比原生Python要快的多，这是得益于Pandas底层由C实现，同时其向量化执行方式也非常利于并行计算。...Pandas中的向量化，就像6个Pandas一样 说起Pandas中的属性接口，首先要从数据类型谈起。...01 字符串接口——str 在Pandas中，当一列数据类型均为字符串类型时，则可对该列执行属性接口操作，即通过调用.str属性可调用一系列的字符串方法函数，其中这里的字符串方法不仅涵盖了Python中内置的字符串通用方法...针对这一需求，也可轻松实现两种解决方案，其中之一是进行拆分然后获取拆分后列表的长度、第二种是直接对字符串中空格进行计数，而后+1即为总的部下人数。两种方案结果是一致的： ?...以上，举了几个简单的例子对pandas中的字符串属性接口str进行了牛刀小试，其中包括python内置的字符串函数split、count、len等，也包括findallreplace中嵌套正则表达式等用法
作者：luanhz 导读 Pandas作为Python数据分析的首选框架，不仅功能强大接口丰富，而且执行效率也相比原生Python要快的多，这是得益于Pandas底层由C实现，同时其向量化执行方式也非常利于并行计算...Pandas中的向量化，就像6个Pandas一样 说起Pandas中的属性接口，首先要从数据类型谈起。...01 字符串接口——str 在Pandas中，当一列数据类型均为字符串类型时，则可对该列执行属性接口操作，即通过调用.str属性可调用一系列的字符串方法函数，其中这里的字符串方法不仅涵盖了Python中内置的字符串通用方法...针对这一需求，也可轻松实现两种解决方案，其中之一是进行拆分然后获取拆分后列表的长度、第二种是直接对字符串中空格进行计数，而后+1即为总的部下人数。两种方案结果是一致的： ?...以上，举了几个简单的例子对pandas中的字符串属性接口str进行了牛刀小试，其中包括python内置的字符串函数split、count、len等，也包括findallreplace中嵌套正则表达式等用法
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/qq_26525215 准备两个表，学生表，和学院表，它们的关系是一对多，一个学生对应一个学院，一个学院可以对应多个学生。...在此： 1、演示利用一对多关系进行级联查询，也就是，只查询某个学院，同时将学院中的所有学生查询出来。...2、演示利用一对多关系进行级联存储，也就是说，只存储学院，但是同时将学生信息存储进学生表。...DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> Hibernate中表之间的一对多关系...//把多方添加到一方的集合中 dept.getStudents().add(s1); service.addDept(dept);
的一列的计数统计，可以使用groupby和count组合，如果要获取2列或更多列组成的分组的计数，可以使用groupby和size组合。...如下例，我们可以使用pandas.melt()将多列（“Aldi”、“Walmart”、“Costco”）转换为一列（“store”）的值。...对两个 DataFrame 进行联合操作，实现合并的功能。...我们可以根据名称中的子字符串过滤 pandas DataFrame 的列，具体是使用 pandas 的DataFrame.filter功能。...在以下示例中，创建了一个新的排名列，该列按学生的分数对学生进行排名： import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Students': ['John', 'Smith
这是 javascript 的 escape() 编码后的效果。...这是 python 的解码过程： xpath = '%f%t%u90E8%u95E8%u6210%u7ACB%u65F6%u95F4%t%i%u90E8%u95E8%i//*[@fieldid="dept_form-area...xpath.encode('utf-8').decode('unicode_escape') print("\n解码后：\n" + xpath) 效果图如下： 这是 python 仿 js escape() 方法的编码过程...unicode_escape').decode('utf-8') xpath = xpath.replace('\\u', '%u') print("\n编码后：\n" + xpath) 效果图如下： 有些区别在转化字符的大小写上...喜欢的点个赞❤吧！
pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。...建议读者先对NumPy有一定的熟悉再来学习pandas，我之前也写过一个NumPy的基础教程，参见这里：Python 机器学习库 NumPy 教程 核心数据结构 pandas最核心的就是Series和DataFrame...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。...实际上，read_csv支持非常多的参数用来调整读取的参数，如下表所示： ?...下面是一些实例，在第一组数据中，我们故意设置了一些包含空格字符串： ? 在这个实例中我们看到了对于字符串strip的处理以及判断字符串本身是否是数字，这段代码输出如下： ?
按照计数对行降序排序。 现在，我们可以在pandas中表达这些步骤。 使用.loc切片 为了选择DataFrame的子集，我们使用.loc切片语法。...现在让我们使用多列分组，来计算每年和每个性别的最流行的名称。 由于数据已按照年和性别的递减顺序排序，因此我们可以定义一个聚合函数，该函数返回每个序列中的第一个值。...总结 我们现在有了数据集中每个性别和年份的最受欢迎的婴儿名称，并学会了在pandas中表达以下操作： 操作 pandas 分组 df.groupby(label) 多列分组 df.groupby([label1...pandas通过序列的.str属性，提供字符串操作函数。...通过在pandas文档中查看绘图，我们了解到pandas将DataFrame的一行中的列绘制为一组条形，并将每列显示为不同颜色的条形。 这意味着letter_dist表的透视版本将具有正确的格式。
进行数据分析之核心数据结构——数据框架和系列 10.使用pandas进行数据分析之数据操作 11.使用pandas进行数据分析之组合数据 有兴趣的朋友，也可以到知识星球完美Excel社群查阅完整的内容和其他更丰富资源...引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何对数据进行描述性统计，并讲解了将数据聚合到子集的两种方法...为此，首先按洲对行进行分组，然后应用mean方法，该方法将计算每组的均值，自动排除所有非数字列： 如果包含多个列，则生成的数据框架将具有层次索引，即我们前面遇到的多重索引： 可以使用pandas提供的大多数描述性统计信息...values将通过使用aggfunc聚合到结果数据框架的数据部分，aggfunc是一个可以作为字符串或NumPyufunc提供的函数。...这使得跨感兴趣的维度读取摘要信息变得容易。在我们的数据透视表中，会立即看到，在北部地区没有苹果销售，而在南部地区，大部分收入来自橙子。如果要反过来将列标题转换为单个列的值，使用melt。
s.value_counts(dropna=False) # 查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数...df.concat([df1, df2],axis=1) # 将df2中的列添加到df1的尾部 df1.join(df2,on=col1,how='inner') # 对df1的列和df2的列执行SQL...升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby...=max) # 创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply...(np.mean) # 对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1) # 对DataFrame中的每一行应用函数np.max 其它操作： 改列名
Python中对数据分组利用的是 groupby() 方法，类似于sql中的 groupby。...1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。...求众数、var 求方差、std 求标准差、quantile 求分位数 （2）按多列进行分组 按多列进行分组，只要将多个列名以列表的形式传给 groupby() 即可。...df.groupby(["客户分类","区域"]).sum() #只会对数据类型为数值（int，float）的列才会进行运算 无论分组键是一列还是多列，只要直接在分组后的数据进行汇总运算，就是对所有可以计算的列进行计算...有时不需要所有的列进行计算，这时就可以把想要计算的列（可以是单列，可以是多列）通过索引的方式取出来，然后在这个基础上进行汇总运算。
hive方面我们新建了一张表，并把同样的数据加载进了表中，后续直接使用即可。 ? ? 开始学习 一、字符串的截取 对于原始数据集中的一列，我们常常要截取其字串作为新的列来使用。...例如我们想求出每一条订单对应的日期。需要从订单时间ts或者orderid中截取。在pandas中，我们可以将列转换为字符串，截取其子串，添加为新的列。...对于我们不关心的行，这两列的值都为nan。第三步再进行去重计数操作。...四、窗口函数 row_number hive中的row_number函数通常用来分组计数，每组内的序号从1开始增加，且没有重复值。比如我们对每个uid的订单按照订单时间倒序排列，获取其排序的序号。...在pandas中，我们采用的做法是先把原来orderid列转为字符串形式，并在每一个id末尾添加一个逗号作为分割符，然后采用字符串相加的方式，将每个uid对应的字符串类型的订单id拼接到一起。
本指南直接来自pandas官方网站上的10分钟pandas指南。 我将它改写以使代码更易于访问。 本指南适用于之前未使用pandas的初学者。...()：查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame...对象中每一列的唯一值和计数 数据排序 df.sort_index(axis=1, ascending=False) # 即按列名排序，交换列位置。...df.sort_values(by='B') # 按照列B的值升序排序 数据选取 df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列...df.mean()：返回所有列的均值 df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max()：返回每一列的最大值 df.min()：返回每一列的最小值
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。
它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...如果你对pandas的学习很感兴趣，你可以参考我们的pandas教程指导博客（http://www.dataquest.io/blog/pandas-python-tutorial/），里面包含两大部分的内容...) 所有列的唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...(col) 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...() 查找每个列中的最大值 df.min() 查找每列中的最小值 df.median() 查找每列的中值 df.std() 查找每个列的标准差 点击“阅读原文”下载此速查卡的打印版本 END.
和DML操作在pandas中都可以实现 类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表，这在pandas中也可轻松实现 自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas...自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....4 合并与拼接 pandas中又一个重量级数据处理功能是对多个dataframe进行合并与拼接，对应SQL中两个非常重要的操作：union和join。...类似的效果，二者的区别在于：merge允许连接字段重复，类似一对多或者多对一连接，此时将产生笛卡尔积结果；而concat则不允许重复，仅能一对一拼接。...groupby，类比SQL中的group by功能，即按某一列或多列执行分组。
（1）官网： Python Data Analysis Library （2）十分钟入门Pandas： 10 Minutes to pandas 在第一次学习Pandas的过程中，你会发现你需要记忆很多的函数和方法...pandas-cheat-sheet.pdf 关键缩写和包导入 在这个速查手册中，我们使用如下缩写： df：任意的Pandas DataFrame对象 同时我们需要做如下的引入： import pandas...s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数...([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table(index...)：返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame
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