本文将介绍一种简单的、可复用性高的基于pandas的方法，可以快速地将json数据转化为结构化数据，以供分析和建模使用。...易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，并有效地提升网络传输效率。 用人话来说，json就是一种长得像嵌套字典的字符串。 数据被“{}”和“[]”层层包裹，需要“拆包”才能拿到我们需要的数据。...这样，我们分析json的结构就方便了许多。 使用python解析json python的json库可以将json读取为字典格式。...对dict的第一层key进行循环 list2=[j[i] for j in df[col_name]] # 存储对应上述key的value至列表推导式 df[i]=list2 # 存储到新的列中 df.drop...总结一下，解析json的整体思路就是 ①将json读入python转化为dict格式 ②遍历dict中的每一个key，将key作为列名，对应的value作为值 ③完成②以后，删除原始列，只保留拆开后的列
作者：俊欣 来源：关于数据分析与可视化 前言 大家好，这里是俊欣，今天和大家来分享几个Pandas方法可以有效地帮助我们在数据分析与数据清洗过程当中提高效率，加快工作的进程，希望大家看了之后会有收获。...”模块中的“LabelEncoder”方法来对其进行打标签，而在“pandas”模块中也有相对应的方法来对处理，“factorize”函数可以将离散型的数据映射为一组数字，相同的离散型数据映射为相同的数字...所谓独热编码，就是将离散型特征的每一种取值都看成一种状态，若某一个特征当中有N个不相同的取值，则我们就可以将该特征抽象成N中不同的状态。...: 将第一列的给去掉 我们将它与源数据进行合并的话 df.join(pd.get_dummies(df['room_type'])) 03 pandas.qcut() 有时候我们需要对数据集中的某一列进行分箱处理...df.head() 05 pandas.clip() 由于极值的存在，经常会对模型的训练结果产生较大的影响，而在“pandas”模块中有针对极值的处理方法，“clip”方法中对具体的连续型的数据设定范围
数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。...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。...groupby(): """ 功能: 根据分组键将数据分成若干组。...---- 3.神奇的aggregate方法 前面用的聚合函数都是直接在DataFrameGroupBy上调用，这样做每一列都是同一种汇总运算，且一次只能使用一种汇总运算。
如果在数据上使用for循环，则完成所需的时间将与数据的大小成比例。但是还有另一种方法可以在很短的时间内得到相同的结果，那就是向量化。...根据经验，你需要为每个return语句设置n个条件，这样就可以将所有布尔数组打包到一个条件中，以返回一个选项。...为了解决这个问题，我们对Pandas中的一个series使用.shift()将前一行移到相同的级别。一旦它们被转移到相同的级别，我就可以使用np.select()执行相同的条件向量化方法了！...5 其他 一种选择是使用apply跨CPU核并行化操作。因此，如果你有一个4核的i7，你可以将你的数据集分成4块，将你的函数应用到每一块，然后将结果合并在一起。注意：这不是一个很好的选择！...Dask是在Pandas API中工作的一个不错的选择。能够跨集群扩展到TB级的数据，或者甚至能够更有效地在一台机器上处理多核数据。 6 总结 向量化可以极大地加快速度！
Pandas是数据操作、分析和可视化的重要工具，有效地使用Pandas可能具有挑战性，从使用向量化操作到利用内置函数，这些最佳实践可以帮助数据科学家使用Pandas快速准确地分析和可视化数据。...该数据集由一个人可以拥有的五张卡片的每一种可能组合组成。...这是因为.iloc[]函数利用了索引的顺序，索引已经排序因此速度更快。 我们还可以使用它们来选择列，而不仅仅是行。在下一个示例中，我们将使用这两种方法选择前三列。...如果数据很大，需要大量的清理，它将有效的减少数据清理的计算时间，并使pandas代码更快。 最后，我们还可以使用字典替换DataFrame中的单个值和多个值。...使用字典可以替换几个不同列上的相同值。我们想把所有种族分成三大类:黑人、亚洲人和白人。这里的代码也非常简单。使用嵌套字典:外键是我们要替换值的列名。值是另一个字典，其中的键是要替换的字典。
Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。...pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起，用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值。 2....数据风格的DataFrame合并操作 2.1 数据集的合并（merge）或连接（jion）运算时通过一个或多个键将行链接起来的。如果没有指定，merge就会将重叠列的列名当做键，最好显示指定一下。...unstack：将数据的行“旋转”为列。 5. 数据转换 5.1 利用函数或映射进行数据转换 Series的map方法可以接受一个函数或含有映射关系的字典型对象。...字符串操作 6.1 字符串对象方法 split以逗号分割的字符串可以拆分成数段。 字符串“：：”的jion方法以冒号分隔符的形式连接起来。
DataFrame的一列就是Series，Series可以转化为DataFrame，调用方法函数to_frame()即可 Series 是 pandas 中的一种数据结构，可以看作是带有标签的一维数组。...底层使用C语言：Pandas的许多内部操作都是用Cython或C语言编写的，Cython是一种Python的超集，它允许将Python代码转换为C语言代码，从而提高执行效率。...向量化操作：Pandas支持向量化操作，这意味着可以对整个数据集执行单个操作，而不是逐行或逐列地进行迭代。向量化操作通常比纯Python循环更快，因为它们可以利用底层的优化和硬件加速。...了解完这些，接下来，让我们一起探索 Pandas 中那些不可或缺的常用函数，掌握数据分析的关键技能。①.map() 函数用于根据传入的字典或函数，对 Series 中的每个元素进行映射或转换。...，如果填入整数n，则表示将x中的数值分成等宽的n份（即每一组内的最大值与最小值之差约相等）；如果是标量序列，序列中的数值表示用来分档的分界值如果是间隔索引，“ bins”的间隔索引必须不重叠举个例子import
在上一篇博客中，我们介绍了Pandas的基本操作，包括数据的读取、修改、添加、删除、排序和保存。今天，我们将深入探讨一些高级技巧，以帮助您更有效地处理Excel数据。...我们可以使用fillna方法来填充缺失值： # 填充缺失值 df.fillna(value='Unknown', inplace=True) 替换数据 替换DataFrame中的值也是一个常见的需求：...) 数据合并 合并数据 将两个DataFrame基于某些键合并，是处理来自不同来源数据的常用方法： # 合并数据 result = pd.merge(df1, df2, on='name', how='...inner') 连接数据 在索引上连接数据，可以扩展DataFrame的行数： # 连接数据 result = pd.concat([df1, df2], axis=0) 数据分组 分组 根据某些条件将数据分组...() 相关性分析 计算DataFrame列之间的相关系数，可以帮助我们发现数据之间的潜在关系： # 相关性分析 df.corr() 数据导出 导出到CSV 将DataFrame导出到CSV文件，是数据共享和数据备份的常用方法
ABC分类法是一种分析方法，通过考量企业库存物资的数量、品种的多少及价值，把企业库存物资划分成A、B、C三大类，对每一类物资分别采取与之相宜的管理策略。...在上世纪六十年代，H.F.Dickie最早将这种思想应用于库存管理，并称其为ABC分类法。ABC分类法是企业控制物流库存成本的一种经济合理、性价比很高的库存管理方法。...ABC分类法在品项分配上的关键是分析当天订单品项结构，根据产品数量确定A、B、C类产品。每种产品尺寸包装尺寸一样，在周转箱中存放的数量也一样。 实现过程分为4个步骤： （1）收集每种产品的基础数据。...； ④双工位穿梭车将周转箱从补货站台输送至流利条货架上的目的货格； ⑤如果从托盘出库，托盘堆垛机将托盘从货位取下送至拆垛工位； ⑥拆垛机器人拆分出本次补货任务所需周转箱，并将这些周转箱输送至箱式补货输送线上...还要关注补货车的特点，补货车是前后双工位的，可以搬运两个周转箱，同时将两个周转箱放入流利条货格，即同时执行两条补货任务。
通过掌握pandas、numpy和matplotlib等库的使用方法，我们可以更好地理解和应用数据，为实际工作和研究提供有力的支持。...第一个阶段，pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 2.3.返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引...Apply函数会将待处理的对象拆分成多个片段,然后对各片段调用传入的函数,最后尝试将各片段组合到一起。 【例13】采用之前的小费数据集,根据分组选出最高的5个tip-pct值。...关键技术:如果传给apply的函数能够接受其他参数或关键字,则可以将这些内容放在函数名后面一并传入： 【例15】在apply函数中设置禁止分组键。
在本节中，我们将探讨 Pandas 中的聚合，从类似于我们在 NumPy 数组中看到的简单操作，到基于groupby概念的更复杂的操作。...-应用-组合操作可以使用DataFrame的groupby()方法计算，传递所需键列的名称： df.groupby('key') # pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy...3 B 5 C 7 `sum()方法只是这里的一种可能性; 你可以应用几乎任何常见的 Pandas 或 NumPy 聚合函数，以及几乎任何有效的DataFrame``操作，我们将在下面的讨论中看到。...该函数应该接受DataFrame，并返回一个 Pandas 对象（例如，DataFrame，Series）或一个标量；组合操作将根据返回的输出类型进行调整。...另一种方法是提供将索引值映射到分组键的字典： df2 = df.set_index('key') mapping = {'A': 'vowel', 'B': 'consonant', 'C': 'consonant
大数据量表：拆表适用于那些包含大量数据的表，例如日志表、历史数据表、交易记录表等。当单个表的数据量已经超过数据库服务器的处理能力时，拆分成多个子表可以提高查询性能。...数据分区：某些应用需要按照时间、地理位置等维度对数据进行分区存储，以便更有效地管理和查询数据。拆表可以将不同分区的数据存储在不同的子表中，提高数据管理的效率。...比如，对于时间敏感的查询业务，可以将主表按年、月、日来拆为多个表，以提升查询性能。 拆表的好处 提高查询性能：拆表可以将大表拆分成多个较小的子表，从而加快查询速度。...数据一致性：在拆表的环境下，确保数据一致性可能会更加复杂，需要额外的措施。 综合考虑，拆表是一种有效的数据库性能优化方法，但需要根据具体的业务需求和数据特点来决定是否采用，以及如何进行拆表设计。...分片 分片 是将大型数据库分成多个小片段的方法，每个片段独立运行。 使用分片场景包括： 高并发写入：当一个表需要频繁进行插入、更新或删除操作，可能会导致锁竞争和性能下降。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 标签：Python与Excel,pandas 才开通星空问答，就收到了小几个问题，试着回答了，不知道满不满意，相信随着水平的增长，会让大家更加满意的...相关链接>>>Excel与VBA，还有相关的Python，到这里来问我 其中有一个问题是： 如何用Python按照某列的关键词分拆工作表，并保留表中原有的公式。...由于星空问答的功能还在完善中，不能上传图片和示例文件，并且我觉得这个问题正好可以检验一下近半个月学习Python与Excel相关知识的效果，于是自己编了一个示例，试了一下，感觉使用Python来实现一些任务确实很简洁...图1 这里，假设这个工作表所在工作簿的名字是“拆分示例.xlsx”，并且根据列C中的分类来拆分工作表，有两个分类：建设项目和电商，因此应该拆分成两个工作表。此外，列F是计算列，其中包含有公式。...拆分到同一工作簿中的两个工作表 代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel(r'D:\拆分示例.xlsx') df1 = df.loc[df['分类'] =
names：结果分层索引中的层级的名称。 根据轴方向的不同，可以将堆叠分成横向堆叠与纵向堆叠，默认采用的是纵向堆叠方式。 ...2.2 主键合并数据 主键合并类似于关系型数据库的连接方式，它是指根据个或多个键将不同的 DataFrame对象连接起来，大多数是将两个 DataFrame对象中重叠的列作为合并的键。 ...sort：根据连接键对合并的数据进行排序，默认为 False. 2.4 合并重叠数据 当DataFrame对象中出现了缺失数据，而我们希望使用其他 DataFrame对象中的数据填充缺失数据，则可以通过...数据重塑 3.1 重塑层次化索引 Pandas中重塑层次化索引的操作主要是 stack()方法和 unstack()方法，前者是将数据的列“旋转”为行，后者是将数据的行“旋转”为列。 ...3.2 轴向旋转 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能，它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。
每行包含 5 个由逗号分隔的值。对这种文件的另一种理解是由逗号划定了 Excel 电子表格中的 5 列。现在你可以关闭这个文件了。...第 12 行代码使用 string 模块的 split 函数将字符串用逗号拆分成列表，列表中的每个值都是一个列标题，最后将列表赋给变量 header_list。...第 17 行使代码用 split 函数用逗号将字符串拆分成一个列表，列表中的每个值都是这行中某一列的值，然后，将列表赋给变量 row_list。...你可以看到，Python 内置的 csv 模块处理了嵌入数据的逗号问题，正确地将每一行拆分成了 5 个值。...我们知道了如何使用 csv 模块来读取、处理和写入 CSV 文件，下面开始学习如何筛选出特定的行以及如何选择特定的列，以便可以有效地抽取出需要的数据。
标准化：Excel文件（如.xls和.xlsx）是一种广泛接受的文件格式，便于数据共享和协作。...导出数据：可以将表格导出为CSV、Excel文件或其他格式。 12. 条件格式 高亮显示特定数据：在“开始”选项卡中使用“条件格式”根据条件自动设置单元格格式。 13....以下是一些其他的操作： 数据分析工具 数据透视表：对大量数据进行快速汇总和分析。 数据透视图：将数据透视表的数据以图表形式展示。 条件格式 数据条：根据单元格的值显示条形图。...图表 插入图表：根据数据快速创建各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等。 自定义图表：调整图表样式、布局、图例等。 文本处理 文本分列：将一列数据根据分隔符分成多列。...自定义快捷键 设置快捷键：为常用操作设置快捷键，提高工作效率。 自定义视图 创建视图：保存当前的视图设置，如行高、列宽、排序状态等。
标签：Python与Excel，pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架，仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似，我们也可以使用.drop()删除列。...如果要覆盖原始数据框架，则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python中的一个关键字，可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。...实际上我们没有删除，而是创建了一个新的数据框架，其中只包含用户姓名、城市和性别，有效地“删除”了其他两列。然后，我们将新创建的数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码中的双方括号。
实现同样的功能，Pandas 给用户提供了很多种方法，不少老手开发者们在这么多选择下要乐开花了。...在 Bamboolib 中，如果点击“Visualize Dataframe”按钮的话，就可以得到以下的数据了，如下图所示： ? 我们会从上面的结果中看到每一列中的缺失值，以及唯一值和实例的数量。...例如，可以通过运行导出的代码，以图表的形式展现 price_range 和 ram 这两个列，你就会看到一个将这些图表以 PNG 格式下载的选项。...四、基于 GUI 的数据挖掘 你有没有遇到过这样的情况：突然忘了某段 pandas 代码用来实现什么功能了，并且还出现了内存溢出，而且在不同的线程中找不到了。...通过使用简单的 GUI，你可以进行删除、筛选、排序、联合、分组、视图、拆分（大多数情况下，你希望对数据集执行的操作）等操作。 例如，这里我将删除目标列中的多个缺失值（如果有的话）。
TCP粘包和拆包是由于TCP协议的特性，在传输过程中可能会导致多个数据包粘合在一起（粘包），或者一个数据包被拆分成多个部分（拆包）。下面我将介绍一些处理TCP粘包和拆包的常见方法。...使用固定长度的消息 一种常见的处理方法是在消息的开头定义一个固定长度的消息头，用来表示消息的长度，然后根据消息头指定的长度来截取完整的消息内容。这样就可以避免粘包和拆包的问题。...使用特殊分隔符 另一种常见的处理方法是在消息的末尾使用特殊的分隔符来标识消息的结束，比如换行符\n或者回车符\r。接收端可以根据分隔符来分割消息，从而得到完整的消息内容。...使用消息头表示消息长度 在消息的开头使用固定长度的消息头来表示消息的长度，然后根据消息头指定的长度来截取完整的消息内容。这种方法可以有效地避免粘包和拆包的问题。...合理地设计消息格式并使用合适的方法来解析消息，可以有效地避免TCP粘包和拆包导致的数据解析错误。 描述Java中的Selector机制及其在非阻塞IO中的应用。
可用的方法列表见： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#api-dataframe-stats 有了基础的统计数据，我们可以补上其他的...最终可以计算出要求的数据： .genfromtxt(...)方法创建的数据是一系列元组。.describe(...)方法只接受列表形式的数据，所以得先（使用列表表达式）将每个元组转换成列表。...然后，我们可以分别计算出各卧室数目下的比例，乘上strata_cnt变量，就得到了各自的记录条数。.value_counts()方法返回的是指定列（例子中的beds）中，每个值的数目。...然后将数据集中每条记录除以ttl_cnt再乘以想要的样本大小。 抽样可以使用.sample(...)方法。...我们先将原始的数据集分成两块，一块是因变量y，一块是自变量x： # 选择自变量和因变量 x = data[['zip', 'beds', 'sq__ft']] y = data['price'] 然后就可以拆了
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