一、数据获取 一开始就有一个问题摆在面前，疫情数据哪里获取。虽然国内很多网站都提供了疫情的跟踪报道，但是并没有找到提供完整历史数据的网站，所以想直接从网站爬数据的思路就暂时断掉。...选择第一个并进去他的API说明页面，找到我们要的历史数据API ?...groupby(df["key1"]) 可以按照上面的方法调用，按照某个key进行分组后可以针对结果进行一些统计⬇️ grouped.count() # 根据分组结果，计算每个分组下元素的个数 grouped.max...这所以我们在pandas中进行处理，将缺失值填充为0，这样就搞定了。 ?...关于pandas中其他语法我们会在以后的技术解析文章中慢慢探讨，最后彩蛋时间，有没有更省事的获取历史数据的办法？
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...() # 统计每个取值在数据集中出现了多少次 share.count() # 返回有多少非空值 share.describe() # 一次性计算出 每一列 的关键统计量 平均值,...的行数，列数 df.shape # 查看df的columns属性，获取DataFrame中的列名 df.columns # 查看df的dtypes属性，获取每一列的数据类型 df.dtypes df.info...[:,[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...Pandas Series的唯一值计数 # 可以使用 value_counts 方法来获取Pandas Series 的频数统计 df.groupby(‘continent’) → dataframeGroupby
分析 在后面的要求出来之前，我们可能觉得这道题也不是那么难，很容易就想到解法，但是有了这两条限制之后就没那么简单了。我们遍历数组就需要的复杂度了，怎么还能找出最小未出现的元素呢？...我们将数组排序，一旦数组有序了之后就方便了。我们从小到大遍历，很容易就确定哪些元素出现过哪些元素没有。那么想要找出来不在数组当中的最小自然数自然也是轻而易举。...我们仔细分析一下这两种情况，就可以找到问题的症结了，我们有没有什么办法可以两全其美，既不用额外的存储又可以保证元素的有序呢？如果我们可以找到一种方法，那么这个问题就解决了。...再加上题目中的限制是正整数，而且我们要找的是第一个没有出现的正整数。如果数组的长度是n，那么其实我们可以锁定，答案一定在[1, n+1]之间。如果我们能把这个区间写出来，其实解法已经就在我们眼前了。...那我们再看while循环当中，每执行一次，不就是放好了一个元素吗？外围的循环只是用来枚举元素的，并不会引入额外的计算，所以这当然是一个的算法。
之所以会写这篇文章是因为经常会做词云图，而做词云图一个很重要的因素就是要事先知道每个元素的出现的频数：也就是说通过它们出现次数的多少来决定它们的重要性，所以需要事先将它们的次数统计出来。...模拟数据 import pandas as pd import numpy as np from collections import Counter name_list = ["小明","小红","...,replace=True)) # 生成列表形式 data[:20] 需求：现在我们的需求就是统计上面的列表中每个名字出现了多少次 通过Python字典获取 dic = {} for key in...： 利用pandas中的value_counts()方法 这个方法太?...了
首先需要构造这样的数据，在Python中我们可以先按照规则生成字符串，然后使用time或datatime模块进行转换，方法很多，但是pandas中如何直接生成呢？...pandas.Series.ne ne函数可以比较两个Series，常用于缺失值填充，下面是一个例子 除了可以比较两个Series之外，对于我们的问题，它可以比较元素：返回True如果这个值不是你指定的值...，听上去很绕，我们看代码 可以看到，所有空值都被标记为False，接下来要做的就是找到第一个True元素的索引，并取出之后的全部数据。...可以使用idxmax/idxmin，这个函数不难，直接看一个简单的例子 它可以返回最大值/最小值第一次出现的位置索引！...但我还希望你能掌握上面三个函数并灵活运用，如果有更好的思路可以在评论区留言。 -END- 送一份学习资料60多本电子书 扫码回复「1024」后获取大礼包 推荐阅读 重磅消息！
本文将详细介绍NumPy库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。图片1....NumPy建立在Python解释器之上，并与其他科学计算库（如SciPy、Pandas等）配合使用，构成了Python的科学计算堆栈。...import numpy as np# 访问数组元素a[0] # 访问一维数组的第一个元素b[1, 2] # 访问二维数组的第二行第三列的元素2.3 数组操作import numpy as np#...数据分析与处理NumPy在数据分析中扮演着重要的角色，常与Pandas、Matplotlib等库配合使用，进行数据处理、分析和可视化。...本文详细介绍了NumPy库的常用功能和应用场景，并通过实例演示了它在Python数据分析中的具体应用。通过合理利用NumPy提供的功能，可以在数据分析中高效地进行大规模数据处理和数值计算。
第一个挑战是，该选择从哪个平台获取信息。这并不是个容易的决定。最后，我选择了 Kayak。...用 XPath 来在页面中进行跳转有的时候还是容易把人搞晕，即使你用了网上那些文章中的技巧，比如在“检查元素”中直接右键“复制 XPath”等方式来获取对应网页元素的 XPath 信息，也不见得就是最佳的办法...－－有的时候，这样获取的链接太特殊了，很快就不能再用了。...上面的代码中，那个字符串就是 XPath 选择器。你可以在网页中任意元素上点击右键，选择 检查，当开发者工具弹出时，你就可以在窗口中看到你选中的元素的代码了。...它在网页上搜索，并定位一个 data-code 属性等于 "price" 的元素。
NumPy提供了一个叫做N维数组的数据结构，它和Python中的列表list类似，但前者的输入输出性能远优于后者 2.N维数组 （1）简介 [...]表示一维数组，和Python中的列表长得很像。...在使用print()输出时，它们的区别在于数组之间的元素是用空格分隔，而列表是以逗号分隔。 一维数组的所有元素都在同一「行」里，一行中可以有很多元素。...； 下面的这个就是数组和1这个数字进行运算，这个时候数组里面的每一个元素都会减去1； # 使用import导入numpy，并使用"np"作为该模块的简写 import numpy as np # 使用...这个就要求数组的形状相同，然后对应位置的元素进行计算 # 使用import导入numpy，并使用"np"作为该模块的简写 import numpy as np # 使用np.array()函数创建数组...模块 （1）下面展示的就是一个简单的字典，字典有索引，我们上面介绍的数组是可以进行计算的，有没有什么既可以使用索引，同时可以进行计算的结构呢：Pandas模块就有这个功能； （2）Pandas简介 pandas
，如果它在匹配的字符串中，就获取它在列表中的索引，并把获取到的结果添加到列表index_list中，这就知道了每道题的开头在l中的哪个位置了 if first_str in patch_list...，如果它在匹配的字符串中，就获取它在列表中的索引，并把获取到的结果添加到列表index_list中，这就知道了每道题的开头在l中的哪个位置了 if first_str == patch_str...我们最终是要让它生成excel文件的，所以可以用python非常强大的科学计算包pandas来读取操作数据更好。...控制台打印出来的就是这样： 下面的800是计算出这个列表的长度，代表有800个元素。 ? 接下来我们的需求就变成了：怎么把一个列表，转成有明确行列结构的excel表格了。...然后再遍历源数据列表，对列表的每个元素按“.”号切割，切割后拿到它的第一个元素，拿这个元素跟pacth_lis进行匹配，如果它是在patch_list中的，就代表它是每道题的开头。
.itertuples为每一行产生一个namedtuple，并且行的索引值作为元组的第一个元素。...pandas的.apply方法接受函数callables并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用。...但是在这种情况下，传递的lambda不是可以在Cython中处理的东西，因此它在Python中调用并不是那么快。 如果我们使用apply()方法获取10年的小时数据，那么将需要大约15分钟的处理时间。...如果这个计算只是大规模计算的一小部分，那么真的应该提速了。这也就是矢量化操作派上用场的地方。 三、矢量化操作：使用.isin选择数据 什么是矢量化操作？...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？
而使用Python进行数据处理和分析时，pandas库和numpy库是常用的工具。其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。...转换为ndarray并使用pd.Series()将其转换为pandas的Series数据格式。...ndarray提供了高效存储和处理大型数据集的功能，尤其适合于进行数值计算和科学计算。...例如a.max()可以获取数组a的最大值。**sum()**：计算数组元素的总和。例如a.sum()可以计算数组a中元素的总和。...可以使用方括号[]来访问数组的元素。下面是一些常用的索引和切片操作：整数索引：通过指定索引位置来访问数组的元素。例如a[0]可以访问数组a的第一个元素。
Python 3.11中特意强了这个优化，我们可以实际验证下到底有没有官方说的平均1.25倍的提升呢？ 作为数据科学来说，我更期待的是看看它在 Pandas 处理DF方面是否有任何改进。...以下命令将重复生成过程十次并显示最佳执行时间。...我其实是想确认它在 Pandas 任务上的表现。但不幸的是，到目前为止Numpy 和 Pandas 还没有支持 Python 3.11 的版本。...冒泡排序 由于无法对 Pandas 进行基准测试，因此我们试试一般常见的计算时的性能对比，测量对一百万个数字进行排序所花费的时间。...在pandas读取df还有深度学习读取数据时 I/O 性能至关重要。 这里准备了2个程序 第一个将一百万个文件写入磁盘。
key，元素出现的次数为value，构建一个字典，并遍历字典按元素的ASCII码顺序输出？...(3分) 写程序用高斯的计算方式计算1+2+3+...+100的加和。(3分) 指出下面每个程序运行时可能会出现的错误。...(3分) Python中如何获取当前所在的工作目录? 如何修改工作目录？(3分) Python中连接多个字符串的方法有哪些？优缺点是什么？...(5分) 不使用pandas，写Python脚本处理Pandas教案中的TPM表达矩阵的提取和合并？...当然，有的时候报错的行自身不一定有错，可能是其前面或后面的行出现了错误。
处理错误和处理异常 当程序出现了问题，总要想办法处理。如果程序在运行前出错，就需要自己修正，让程序能运行。如果程序在运行时出错，程序特别简单时，我们可以使用条件判断避开出错的情况，如图所示。 ?...这里就是一个简单的获取一个数组指定位置的元素，位置让用户输入，在用户输入的过程中我们首先要考虑用户输入的是不是一个整数。...有没有简单的方法，比如我只用一个if判断。办法还是有的，就是使用try/except来捕获这样的问题，修改代码如图所示。 ?...这是因为SyntaxError并不总是出现在运行前，有的时候会在运行时出现。要想让它在运行时出现，我必须首先介绍两个函数——exec和eval。...我们先分析一下程序的执行过程：首先检查语法和缩进有没有问题，然后开始执行程序，try里面调用exec这个函数，在这个函数的执行过程中，解释器发现了问题，此时except捕获了这个问题。
Python语言一开始并不是设计为科学计算使用的语言，随着越来越多的人发现Python的易用性，逐渐出现了关于Python的大量外部扩展，NumPy (Numeric Python)就是其中之一。...NumPy提供了大量的数值编程工具，可以方便地处理向量、矩阵等运算，极大地便利了人们在科学计算方面的工作。...即所谓的名字空间（namespace）混淆了，所以这前缀最好还是带上。 那有没有简单的办法呢？...有的，我们可以在import扩展模块时添加模块在程序中的别名，调用时就不必写成全名了，例如，我们使用"np"作为别名并调用version.full_version函数： 二、初窥NumPy对象：数组 NumPy...想计算全部元素的和、按行求最大、按列求最大怎么办？for循环吗？不，NumPy的ndarray类已经做好函数了： 算中大量使用到矩阵运算，除了数组，NumPy同时提供了矩阵对象（matrix）。
Python 3.11中特意强了这个优化，我们可以实际验证下到底有没有官方说的平均1.25倍的提升呢？ 作为数据科学来说，我更期待的是看看它在 Pandas 处理DF方面是否有任何改进。...以下命令将重复生成过程十次并显示最佳执行时间。...我其实是想确认它在 Pandas 任务上的表现。但不幸的是，到目前为止Numpy 和 Pandas 还没有支持 Python 3.11 的版本。...冒泡排序 由于无法对 Pandas 进行基准测试，因此我们试试一般常见的计算时的性能对比，测量对一百万个数字进行排序所花费的时间。...在pandas读取df还有深度学习读取数据时 I/O 性能至关重要。 这里准备了2个程序，第一个将一百万个文件写入磁盘。
首先需要构造这样的数据，在Python中我们可以先按照规则生成字符串，然后使用time或datatime模块进行转换，方法很多，但是pandas中如何直接生成呢？...pandas.Series.ne ne函数可以比较两个Series，常用于缺失值填充，下面是一个例子 除了可以比较两个Series之外，对于我们的问题，它可以比较元素：返回True如果这个值不是你指定的值...，听上去很绕，我们看代码 可以看到，所有空值都被标记为False，接下来要做的就是找到第一个True元素的索引，并取出之后的全部数据。...可以使用idxmax/idxmin，这个函数不难，直接看一个简单的例子 它可以返回最大值/最小值第一次出现的位置索引！...但我还希望你能掌握上面三个函数并灵活运用，如果有更好的思路可以在评论区留言。 -END-
首先需要构造这样的数据，在Python中我们可以先按照规则生成字符串，然后使用time或datatime模块进行转换，方法很多，但是pandas中如何直接生成呢？...pandas.Series.ne ne函数可以比较两个Series，常用于缺失值填充，下面是一个例子 除了可以比较两个Series之外，对于我们的问题，它可以比较元素：返回True如果这个值不是你指定的值...，听上去很绕，我们看代码 可以看到，所有空值都被标记为False，接下来要做的就是找到第一个True元素的索引，并取出之后的全部数据。...可以使用idxmax/idxmin，这个函数不难，直接看一个简单的例子 它可以返回最大值/最小值第一次出现的位置索引！...但我还希望你能掌握上面三个函数并灵活运用，如果有更好的思路可以在评论区留言。
到了年底，很多App都会放出“你今年听了多少歌”、“你今年看了多少帖子”、“你今年剁手了多少次”等等的用户数据，并在其中进行较多的数据挖掘工作。...很多时候，我们在处理大量数据的时候，电脑硬件都会出现各种不同的限制，内存就是最容易出现瓶颈的地方。没有足够的内存，很多数据分析工作都无法开展。...有很多办法可以做到。比如利用数据库技术，如MySQL、SQLserver、Spark、Hadoop等等。...有一点需要注意的是，你对raw的操作都不会真正的运算下去，只会继续添加计划，至于当我们使用compute()函数时它才会真正开始运算，并返回pandas.DataFrame格式的对象。...所以还有很多API还没有得到重写，自然也就不支持在dask中运算了。 可以高效运用的功能主要有以下部分（太多了，我懒，所以就直接官网截图的）： 其实基本上包括了所有常用的方面了，该有的都有了。
来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读5分钟本文介绍了10个Pandas的常用技巧。...我们可以这些列建立索引，并仅使用对对象的引用而实际值。Pandas 提供了一种称为 Categorical的Dtype来解决这个问题。 例如一个带有图片路径的大型数据集组成。...但是要是我们没有别的选择，那还有没有办法提高速度呢？ 可以使用swifter或pandarallew这样的包，使过程并行化。...6、value_counts () 计算相对频率，包括获得绝对值、计数和除以总数是很复杂的，但是使用value_counts，可以更容易地完成这项任务，并且该方法提供了包含或排除空值的选项。...pandas是单线程的，但Modin可以通过缩放pandas来加快工作流程，它在较大的数据集上工作得特别好，因为在这些数据集上，pandas会变得非常缓慢或内存占用过大导致OOM。 !
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