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Pandas的函数应用、层级索引、统计计算1.Pandas的函数应用apply 和 applymap排序处理缺失数据2.层级索引（hierarchical indexing）MultiIndex索引对

文章来源：Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....通过apply将函数应用到列或行上 示例代码： # 使用apply应用行或列数据 #f = lambda x : x.max() print(df.apply(lambda x : x.max()))...通过applymap将函数应用到每个数据上 示例代码： # 使用applymap应用到每个数据 f2 = lambda x : '%.2f' % x print(df.applymap(f2)) 运行结果...丢弃缺失数据：dropna() 根据axis轴方向，丢弃包含NaN的行或列。...打印这个Series的索引类型，显示是MultiIndex 直接将索引打印出来，可以看到有lavels,和labels两个信息。

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

这些方法根据索引或标签选择行和列。 loc：带标签选择 iloc：用索引选择 先创建20个随机indices。...下面的代码将根据地理位置和性别的组合对行进行分组，然后为我们提供每组的平均流失率。...14.将不同的汇总函数应用于不同的组 我们不必对所有列都应用相同的函数。例如，我们可能希望查看每个国家/地区的平均余额和流失的客户总数。 我们将传递一个字典，该字典指示哪些函数将应用于哪些列。...第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。 19.where函数 它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。...符合指定条件的值将保持不变，而其他值将替换为指定值。 20.排名函数 它为这些值分配一个等级。让我们创建一个根据客户余额对客户进行排名的列。

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    没有找到

    搞懂MySQL中的SQL优化，就靠这篇文章了

    先说下此时正规的数据查找流程： 如果查询条件存在索引，则使用第一个索引条件列（优化后的）去首次加载数据行 索引为聚簇索引，则在聚簇索引树上，根据算法查询到索引所处的叶子节点位置，把该位置的对应数据获取即可...索引为非聚簇索引，则在非聚簇索引树上，根据算法查询引所处的叶子节点位置，获取到该位置上的聚簇索引值，然后拿到该值在聚簇索引树上定位其位置，再把聚簇索引树叶子节点上对应的数据获取即可。...explain提示信息为：Using index condition，设置参数为：index\_condition\_pushdown ICP应用： 尽量建立聚合索引而不是多个单索引，where条件后面按照聚合索引列作为条件...函数对索引条件的影响 内置函数 MySQL函数的contract，date_format，count等 函数区分为2种，1：该函数可以得到确定的结果，这种称为确定性函数，2：该函数不能得到确定的结果，...具体的结果由参数决定，这种称为不确定性函数 表达式 计算表达式，1+1、2*3等 函数和表达式位置分为条件左侧和右侧，条件左侧即条件列，右侧为查询条件。

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    Python数据分析实战基础 | 灵活的Pandas索引

    为了舒缓痛感，增加快感，满足需求，第二篇内容我们单独把索引拎出来，结合场景详细介绍两种常用的索引方式： 第一种是基于位置（整数）的索引，案例短平快，有个粗略的了解即可，实际中偶有用到，但它的应用范围不如第二种广泛...01 基于位置（数字）的索引 先看一下索引的操作方式： ? 我们需要根据实际情况，填入对应的行参数和列参数。 场景一（行选取） 目标：选择“流量来源”等于“一级”的所有行。...思路：所有流量渠道，也就是所有行，在第一个行参数的位置我们输入“：”；再看列，流量来源是第1列，客单价是第5列，对应的列索引分别是0和4： ?...此处插播一条isin函数的广告，这个函数能够帮助我们快速判断源数据中某一列（Series）的值是否等于列表中的值。...这两种索引方式，分别是基于位置（数字）的索引和基于名称（标签）的索引，关键在于把脑海中想要选取的行和列，映射到对应的行参数与列参数中去。

    1.1K20

    在Pandas中实现Excel的SUMIF和COUNTIF函数功能

    pandas中的SUMIF 使用布尔索引 要查找Manhattan区的电话总数。布尔索引是pandas中非常常见的技术。本质上，它对数据框架应用筛选，只选择符合条件的记录。...要使用此函数，需要提供组名、数据列和要执行的操作。...Pandas中的SUMIFS SUMIFS是另一个在Excel中经常使用的函数，允许在执行求和计算时使用多个条件。 这一次，将通过组合Borough和Location列来精确定位搜索。...注：位置类型列中的数据是为演示目的随机生成的。 使用布尔索引 看看有多少投诉是针对Manhattan区和位置类型“Store/Commercial”。...图6 与只传递1个条件Borough==‘Manhattan’的SUMIF示例类似，在SUMIFS中，传递多个条件（根据需要）。在这个示例中，只需要两个。

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    什么情况下索引会失效？

    1.单独引用复合索引里非第⼀位置的索引列 假如有INDEX(a,b,c)， 当条件为a或a,b或a,b,c时都可以使用索引， 但是当条件为b,c时将不会使用索引。...复合索引遵守“最左前缀”原则，即在查询条件中使用了复合索引的第 ⼀个字段，索引才会被使用。因此，在复合索引中索引列的顺序⾄关重要。如果不是按照索引的最左列开始查找，则⽆法使用索引。...2.对索引列运算，运算包括（+、-、*、/、！、、%、like’%_’（%放在前面）、or、in、exist等），导致索引失效。...=） 这些不⾛ ⼤于 = 这个根据实际查询数据来判断，如果全盘扫描速度比索引速度要快则不⾛索引 。 3.对索引应用内部函数，这种情况下应该建立基于函数的索引。...，则不使用索引 6.like的模糊查询以%开头，索引失效 7.索引列没有限制 not null，索引不存储空值，如果不限制索引列是 not null，oracle会认为索引列有可能存在空值，所以不会按照索引计算

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    如何在 Python 数据中灵活运用 Pandas 索引？

    为了舒缓痛感，增加快感，满足需求，第二篇内容我们单独把索引拎出来，结合场景详细介绍两种常用的索引方式：   第一种是基于位置（整数）的索引，案例短平快，有个粗略的了解即可，实际中偶有用到，但它的应用范围不如第二种广泛...基于位置（数字）的索引  先看一下索引的操作方式：  我们需要根据实际情况，填入对应的行参数和列参数。  场景一（行选取）  目标：选择“流量来源”等于“一级”的所有行。 ...思路：所有流量渠道，也就是所有行，在第一个行参数的位置我们输入“：”；再看列，流量来源是第1列，客单价是第5列，对应的列索引分别是0和4：  值得注意的是，如果我们要跨列选取，得先把位置参数构造成列表形式...思路：行提取用判断，列提取输入具体名称参数。  此处插播一条isin函数的广告，这个函数能够帮助我们快速判断源数据中某一列（Series）的值是否等于列表中的值。...这两种索引方式，分别是基于位置（数字）的索引和基于名称（标签）的索引，关键在于把脑海中想要选取的行和列，映射到对应的行参数与列参数中去。

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    面向面试编程连载(二)

    6.查询条件中某列使用函数的,存储引擎不能使用索引中该列及其后的所有列。...7.查询条件中某列使用类型转换的（包括显示的和隐示的）,存储引擎不能使用索引中该列及其后的所有列。 如：字符串类型的列NAME=3,就是隐示的类型转换,将INT型转换为字符串类型。...回表 如果索引的列在 select 所需获得的列中（因为在 mysql 中索引是根据索引列的值进行排序的,所以索引节点中存在该列中的部分值）或者根据一次索引查询就能获得记录就不需要回表,如果 select...## HashMap 通过 key 的 hashCode 经过扰动函数处理过后得到 hash 值,然后通过 (n - 1) & hash 判断当前元素存放的位置（这里的 n 指的是数组的长度）,如果当前位置存在...JDK7 中的扩容机制 空参数的构造函数：以默认容量、默认负载因子、默认阈值初始化数组。内部数组是空数 组。 有参构造函数：根据参数确定容量、负载因子、阈值等。

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    用多个列和函数进行分组和聚合3. 分组后去除多级索引4. 自定义聚合函数5. 用 *args 和 **kwargs

    # 按照AIRLINE分组，使用agg方法，传入要聚合的列和聚合函数 In[3]: flights.groupby('AIRLINE').agg({'ARR_DELAY':'mean'}).head(...) Out[3]: # 或者要选取的列使用索引，聚合函数作为字符串传入agg In[4]: flights.groupby('AIRLINE')['ARR_DELAY'].agg('mean').head...用多个列和函数进行分组和聚合 # 导入数据 In[9]: flights = pd.read_csv('data/flights.csv') flights.head() Out[9]...# 行和列都有两级索引，get_level_values(0)取出第一级索引 In[15]: level0 = airline_info.columns.get_level_values(0)...airline_info.columns.get_level_values(1) level1 Out[16]: Index(['sum', 'mean', 'min', 'max'], dtype='object') # 一级和二级索引拼接成新的列索引

    8.9K20

    20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

    Query 我们有时需要根据条件筛选数据，一个简单方法是query函数。为了更直观理解这个函数，我们首先创建一个示例 dataframe。...对于这个问题有一个非常简单方便的解决方案，我们可以同时应用groupby和cumsum函数。...where函数首先根据指定条件定位目标数据，然后替换为指定的新数据。...Loc 和 iloc Loc 和 iloc 函数用于选择行或者列。 loc:通过标签选择 iloc:通过位置选择 loc用于按标签选择数据。列的标签是列名。...Select_dtypes Select_dtypes函数根据对数据类型设置的条件返回dataframe的子集。它允许使用include和exlude参数包含或排除某些数据类型。

    5.7K30

    一文带你熟悉MySQL索引

    联合索引的条件列顺序问题： 如果查询条件中使用的列不是联合索引中的第一个列，MySQL可能不会使用索引，因为索引的使用依赖于查询条件与索引列的顺序匹配。...在索引列上使用内置函数： 对索引列应用MySQL内置函数，如DATE()或UPPER()，会使得MySQL无法直接使用索引进行查找。...例如，如果经常根据CreatedAt列查询最近的记录，可以在此列上创建普通索引。全文索引：全文索引用于对文本内容进行高效搜索，支持分词和模糊匹配。适用于搜索引擎和需要对大量文本数据进行搜索的场景。...例如，如果经常根据Country和City列进行查询，可以在这两个列上创建一个组合索引六、聚簇索引和非聚簇索引在MySQL的InnoDB存储引擎中，聚集索引（Clustered Index）是一种特殊类型的索引...同时，聚集索引的维护成本相对较高，尤其是在插入和更新操作频繁的情况下，可能会引起页分裂和数据重组，影响性能。因此，在选择合适的主键和索引策略时，需要根据应用的具体需求和数据访问模式进行权衡。

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    数据库小技能：根据信息内容建立索引，来有效地找到目标。【编址（Addressing）-＞寻址-＞访问】

    排序的索引需要对数据进行排序，需要较多的时间和空间。 哈希的索引通过散列函数将关键字映射到一个地址，可以快速地定位数据。但是，哈希的索引可能会出现哈希冲突，需要使用解决冲突的方法。...如果所要找的信息不止一条，它会保留所有的位置。 和图书关键词索引不同的是，书后面关键词的索引只有一种，而计算机里的索引常常需要根据应用场景建立很多种，以便按照不同门类的信息进行查找。...如果搜索一个长句子，搜索引擎会先把它分割成一个个独立的词，然后根据每一个词的索引，找到这个句子。 IV 数据库索引 4.1 索引无效的情况 where 子句的查询条件里有!=，将无法使用索引。...在WHERE中使用OR时，有一个列没有索引，那么其它列的索引将不起作用。 只能将or条件中的每个列都加上索引 ，必须是独立索引。...索引可以是基于排序的，也可以是基于哈希的。排序的索引需要对数据进行排序，需要较多的时间和空间。哈希的索引通过散列函数将关键字映射到一个地址，可以快速地定位数据。

    18510

    故障分析 | 从一个死锁问题分析优化器特性

    执行计划中可能的索引有 uidx_1(b,c)，但实际并未使用该索引，而是采用全表扫描方式执行。 根据经验，由于列 b 为索引的最左列。...测试 WHERE 条件中应用于此表的部分，并且只能使用索引列的进行检查。如果不满足条件，则继续到下一行的索引元组。 如果满足条件，则使用索引元组定位并读取整个表行。...，并且根据 key_len（索引里使用的字节数）可以判断，的确使用到了 uidx_1 索引中的 c 列。...小结 综上所述，对于问题 SQL 和索引结构，由于列 b 为索引的最左列，且查询时的条件为 b>= '20230717'（非等值条件），数据库优化器只能“使用”到 b 列。...以上仅根据经验进行的猜想，真正的原因还需要进一步分析和验证。有兴趣的读者结合如下几个问题，进一步研究。 以上各步骤获取锁的位置，是否正确？ T3 时刻，update操作在其它的什么位置再次获取了锁？

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    mysql基础知识

    Spatial（空间索引）： 空间索引用于处理空间数据，如地理位置信息、二维图形等。 它支持空间范围查询和最近邻查询等操作。 空间索引使用特定的空间算法来加速空间数据的检索。...索引列参与运算：如果索引列参与了计算或函数操作，如height + 1 > 189，索引将无法被使用。...联合索引失效：在使用联合索引时，如果查询条件没有包含索引的最左列，索引将不会生效 。 索引列参数使用函数：当索引列作为函数的参数时，可能会使索引失效 。...选择合适的索引列：根据查询中的WHERE、ORDER BY和JOIN子句使用情况选择索引列。经常用于搜索条件或排序的列应优先考虑索引，以加速数据检索 。...更新限制：默认情况下，MySQL 不允许对包含特定条件的视图进行更新操作。这些条件包括使用聚合函数、DISTINCT、GROUP BY 和 HAVING 等的视图。

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    Oracle查看分析执行计划、建立索引以及SQL优化

    前提条件：表有一个复合索引，且在查询时有除了前导列（索引中第一列）外的其他列作为条件，并且优化器模式为CBO时 当Oracle发现前导列的唯一值个数很少时，会将每个唯一值都作为常规扫描的入口，在此基础上做一次查找...故该表一般为大表（应用Where限制条件后返回较多行数的表）。...散列（hash）技术：在记录的存储位置和记录具有的关键字key之间建立一个对应关系 f ，使得输入key后，可以得到对应的存储位置 f(key)，这个对应关系 f 就是散列（哈希）函数； 采用散列技术将记录存储在一块连续的存储空间中...连接过程简述： Ⅰ：对Build Table内各行数据的连接操作关联列使用Hash函数，根据Build Table的结果集构建Hash Table后，由于内存无法放下所有的Hash Table内容，将导致有的...单表索引数量不超过5个（数据库定义DDL创建索引过多，维护成本变高，会导致数据库操作DML变慢） 索引失效场景 复合索引不符合最左匹配 对索引列进行运算或者函数操作 查询字段和数据库字段类型不匹配，或者作了类型转换

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    算法基础9：散列表

    我们可以通过算数操作将键转化为数组的索引来访问数组中的键值对。 使用散列表的查找算法分为两步 第一步用散列函数将被查找的键转化为数组的一个索引。...一、散列函数键值转换 散列算法有很多种实现，在java中没中类型都需要相应的散列函数，例如;在正整数 最常用的是除留余数法（k%M）。...基于线性探测法来处理碰撞问题，开放寻址法中最简单的是线性探测法：当碰撞发生时即一个键的散列值被另外一个键占用时，直接检查散列表中的下一个位置即将索引值加1，这样的线性探测会出现三种结果： 命中，该位置的键和被查找的键相同...未命中，键为空 继续查找，该位置和键被查找的键不同。...根据Hash函数 我们可以实现一种叫做哈希表（Hash Table）的数据结构。这种结构可以实现对数据进行快速的存取。HashMap的实现及HashSet的实现

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    高效数据处理的Python Numpy条件索引方法

    这种灵活的索引方式不仅能简化代码，还能提高操作效率。 什么是条件索引？ 条件索引是一种基于布尔条件的索引方式。与传统的按位置索引不同，条件索引基于逻辑表达式选择数组中的元素。...这种组合条件可以根据不同需求灵活地选择数组中的元素。 条件索引的高级应用 除了基本的筛选操作，Numpy的条件索引还可以用于修改数组中的元素。...这种基于条件的元素修改在数据清洗和处理过程中非常有用。 条件赋值和np.where np.where是Numpy中的一个强大函数，基于条件来进行选择操作。...：", result) 在这里，np.where根据条件arr > 5来决定数组中每个位置的值。...本文详细介绍了条件索引的基本操作、多个条件的组合、应用于多维数组的方法，以及常见的优化技巧。通过条件索引，处理复杂的数组数据变得更加简洁和高效。

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