在机器学习中我们常常处理几十维的数据，对于机器学习常用的Numpy库，当我们赋予二维数组每一行一个值的时候，那么此时二维数组的列数就是多维空间的维度。...每一行给的值通常是我们的样本值，它也是损失函数准确度的一个依据。..., 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) # 查看维度 two.ndim ------------- 2 axis 那么问题了，我们应该怎么理解Numpy和Pandas...总结 说了这么多，你要记住的就是，axis=0的时候一定是从上往下的；axis=1的时候肯定是从左往右。...参考文档 pandas axis的用法 关于pandas中axis属性的一点理解感受
数据示例 loc loc 在index的标签上进行索引,范围包括start和end. ? iloc iloc 在index的位置上进行索引,不包括end. ?...ix ix 先在index的标签上索引，索引不到就在index的位置上索引(如果index非全整数),不包括end. ? github传送门
1. apply与transform 首先讲一下apply() 与transform()的相同点与不同点 相同点： 都能针对dataframe完成特征的计算，并且常常与groupby()方法一起使用。...方法时，需要记得三点： 1、它只能对每一列进行计算，所以在groupby()之后，.transform()之前是要指定要操作的列，这点也与apply有很大的不同。...而下面两图中红框内容可观察发现：python自带的stats统计模块在pandas结构中的计算也非常慢，也需要避免使用！ ? ? 3....具体选择哪种方法处理，根据实际情况确定，在面对复杂计算时，transform() 与apply()结合使用往往会有意想不到的效果！...小技巧 在使用apply()方法处理大数据级时，可以考虑使用joblib中的多线程/多进程模块构造相应函数执行计算，以下分别是采用多进程和单进程的耗时时长。
统计数据来说，有时点数据和时期数据。通常情况下，会进行两期数据的比较，现整理一个两期数据比较的场景应用。.../data/learn_pandas/20200930 zongheqixian/') # 预处理数据 df = pre_handle_data(df) df = hz_data(df) # 进行数据比较...cur.drop(columns=['数据ID','指标ID','行序号','列序号', '数据表序号', '数据位数','数据批次'],inplace=True) # on为合并依赖字段...删除无用列名 df.drop(columns=['社会信用代码','行指标编码', '列指标编码','机构产品标识'],inplace=True) # 补充数据日期，注意这里要先补充缺失字段...，否则进行批量计算的时候，会跳过空值，因此要先fillna(0) df['数据日期'] = cur_date df.fillna(0,inplace=True) df['变动值'
标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...<=且<80 D：50<=且<70 F：<50 创建我们假设的学生和他们的学校平均数,我们将为学生的分数随机生成1到100之间的数字。...记住，我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列，因为如果我们有一个大的数据集，这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。
对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。...pandas提供了一个高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。 groupby的简单介绍 ?...它还没有进行计算，但是已经分组完毕。 ? image.png 以上是对已经分组完毕的变量的一些计算，同时还涉及到层次化索引以及层次化索引的展开。 groupby还有更加简便得使用方法。 ?...非NA值的积 first last 第一个和最后一个非NA值 更加高阶的运用 我们拿到一个表格，想添加一个用于存放各索引分组平均值的列。...我们可以利用以前学习pandas的表格合并的知识，但是pandas也给我专门提供了更为简便的方法。 ?
作者:Sijie Guo 来源:https://streaml.io/blog/pulsar-streaming-queuing By 大数据技术与架构 场景描述：Pulsar和Kafka比较中，我将引导您完成我认为重要的几个领域...关键词：Kafka Pulsar 在本系列的Pulsar和Kafka比较文章中，我将引导您完成我认为重要的几个领域，并且对于人们选择强大，高可用性，高性能的流式消息传递平台至关重要。...当消费者断开连接时，所有传递给它并且未被确认的消息将被重新安排，以便发送给该订阅上剩余的剩余消费者。图3说明了共享订阅。消费者C-1，C-2和C-3都在同一主题分区上消费消息。...图5说明了ack个体和ack累积之间的差异（灰色框中的消息被确认并且不会被重新传递）。在图的顶部，它显示了ack累积的一个例子，M12之前的消息被标记为acked。...在图的底部，它显示了单独进行acking的示例。仅确认消息M7和M12 - 在消费者失败的情况下，除了M7和M12之外，将重新传送所有消息。 ?
在数据科学领域，数据清洗和可视化是构建数据驱动解决方案的重要步骤。本文将详细介绍如何使用Pandas进行数据清洗，并结合Matplotlib进行可视化。...例如，比较未清洗和清洗后的销售趋势图，可以更好地理解清洗步骤如何修正数据问题并改进可视化结果。6.2 销售趋势的季节性分析通过时间序列分析，我们可以检查销售数据是否存在季节性波动。...8.3 数据相关性与特征工程在构建机器学习模型时，数据的特征工程和相关性分析非常重要。...总结在这篇文章中，我们详细探讨了使用Python的Pandas和Matplotlib进行数据清洗与可视化的全过程。...数据聚类：通过K-means等聚类算法识别数据中的自然群体。相关性分析：计算特征之间的相关性，优化特征选择和模型性能。实践经验:数据质量管理：确保数据的完整性和准确性是分析的基础。
是Python中用于数据分析和操作的强大库，它提供了许多方便的函数来处理各种格式的数据。...Excel文件作为一种常见的数据存储格式，在数据处理中经常用到。 Pandas提供了read_excel()函数来读取Excel文件，以及to_excel()函数将数据写入Excel。...一、read_excel()函数简介 Pandas是一个开源的数据分析和操作库，它提供了快速、灵活和表达力强的数据结构，旨在使数据清洗和分析工作变得更加简单易行。...Pandas是基于NumPy构建的，因此可以与NumPy无缝集成。 read_excel()函数用于读取Excel文件并将其转换为Pandas的DataFrame对象。这是处理Excel数据的基础。...dataframe，而none和list返回的是dict of dataframe header : int, list of ints, default 0 指定列名行，默认0，即取第一行，数据为列名行以下的数据
文章来源：Python数据分析 1.Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1....，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。...交换分层顺序 1. swaplevel() .swaplevel( )交换内层与外层索引。...统计计算和描述 示例代码： import numpy as np import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns...0.487862 -1.130825 3 -0.758540 -0.479684 1.239135 1.073077 4 -0.007470 0.997034 2.669219 0.742070 常用的统计计算
前言 这是一个关于在线音乐零售平台的用户消费分析案例，在网上到处可见，听闻不少培训机构也用于数据分析案例。我大概看了一些其他的文章，基本是千篇一律。...，因此我们使用 pd.read_table 方法，其中参数 sep 设置正则表达式"\s+" 表示1个或多个连续的空格 显示数据： 信息有用户id，日期，购买数量和购买金额 数据加载环节比较重要的3点...上面的过程展示了 pandas 的灵活和便捷。但是有没有发现这些代码比较难以表达业务。...对象，其中的参数分别是列名与统计方法 调用如下： 注意此时我们需要解包操作，把其中定义的字典解开为参数传入 ---- 现在可以一次性定义需要用到的指标度量： 其次把指标计算也定义出来： 有些计算如果觉得不希望每次统计都重新计算...更多更详细的 pandas 高级应用，请关注我的 pandas 专栏，里面会有这些技巧的所有详细讲解和案例 ---- 最后 你会发现我源码中定义了其他的度量值，这会在后续更复杂的分析时用到，下次就会讲到
Pandas 透视表概述 数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。...（数据质量问题） 由于会员等级跟消费金额挂钩，所以会员等级分布分析可以说明会员的质量 通过groupby实现，注册年月，会员等级，按这两个字段分组，对任意字段计数 分组之后得到的是multiIndex... 整体等级分布 报表可视化 从业务角度，将会员数据拆分成线上和线下，比较每月线上线下会员的运营情况 将“会员来源”字段进行拆解，统计线上线下会员增量 各地区会销比 会销比的计算和分析会销比的作用...，我们要统计每年的复购率，所以要先对数据进行订单日期筛选，这里我们定义一个函数 统计2018年01月~2018年12月复购率和2018年02月~2019年01月复购率 计算2018年的复购率 计算2018
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。...本文将延续上一篇文章的风格和思路，继续对比Pandas与SQL，一方面是对上文的补充，另一方面也继续深入学习一下两种工具。...关于hive的安装和配置，我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过，不过仅限于mac版本，供参考，如果你觉得比较困难，可以考虑使用postgreSQL，它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动...pandas中实现这个问题可能比较麻烦，也可能有很多不同的写法。这里说一下我的思路和实现方式。...代码和效果如下所示。为了减少干扰，我们将order数据重新读入，并设置了pandas的显示方式。 ? 可以看到，同一个uid对应的订单id已经显示在同一行了，订单id之间以逗号分隔。
现在，Pandas 在 Stack Overflow 上的活动居 Python 数据科学库之首，占整个站点新问题提交总数的 1%。...我在 Stack Overflow 上回答了关于 Pandas 的约 400 个问题，亲眼目睹了大家对这个库理解得多糟。...即使文档的规模如此庞大，它还是没有涵盖每一个操作，当然也不涵盖你在 Pandas 中能使用的函数/方法与参数的所有组合。 充分利用文档 为了充分利用文档，不要只阅读它。.../日期功能 时间差 分类数据 计算工具 多重索引/高级索引 上述顺序与文档主页左侧的顺序明显不同，其中涵盖了我认为最重要的主题。...Pandas 的常规用户通常只能写比较差的代码，因为 Pandas 有多种功能和多种方式去实现同样的结果。编写简单的程序也很容易得到你的结果，但其实效率非常低。
收藏ShowMeAI查看更多精彩内容图片Pandas 是大家都非常熟悉的数据分析与处理工具库，对于结构化的业务数据，它能很方便地进行各种数据分析和数据操作。...图片数据分析与处理的完整知识技能，大家可以参考ShowMeAI制作的工具库速查表和教程进行学习和快速使用。...重采样Pandas 中很重要的一个核心功能是resample，重新采样，是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。...平移Pandas 中的shift功能，可以让字段向上或向下平移数据。这个平移数据的功能很容易帮助我们得到前一天或者后一天的数据，可以通过设置shift的参数来完成上周或者下周数据的平移。...shift：字段上下平移数据以进行比较或计算。rolling：创建滑动平均值，查看趋势。
更多关于pandas.concat的用法，戳下面官方链接： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.4/generated/pandas.concat.html...5.6 切割数据 对date字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值为data的索引列，列名称为year\month\day。...数据提取 下面这部分会比较绕： loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入的值： 单个标签，例如5或’a’，（请注意，5被解释为索引的标签，...#pandas.DataFrame.loc pandas.DataFrame.iloc() 允许输入的值：整数5、整数列表或数组[4,3,0]、整数的切片对象1:7 更多关于pandas.DataFrame.iloc...8.4 以department属性进行分组汇总并计算money的合计与均值 data.groupby("department")['money'].agg([len, np.sum, np.mean])
电子表格的大小是150MB，每当我进行更改时，重新计算大约需要30分钟。真是浪费时间和精力，太可怕了！ 如果当时了解Python，那么可以为我节省大量的时间和精力。...（即等待电子表格重新计算） 使用Python 像往常一样，先导入pandas库，然后将所有三个Excel文件读入Python。...图6：合并数据框架，共21行和8列 第二次合并 我们获取第一次合并操作的结果，然后与另一个df_3合并。...图7 关于最终组合数据框架的一些有趣的观察结果： “保险ID”（来自df_1）和“ID”（来自df_2）都被带到了数据框架中，我们必须删除一个来清理数据。...有两个“保单现金值”列，保单现金值_x（来自df_2）和保单现金值_y（来自df_3）。当有两个相同的列时，默认情况下，pandas将为列名的末尾指定后缀“_x”、“_y”等。
NumPy数组是同质类型的（=所有的值都有相同的类型），所以所有的字段都会被解译为字符串，在比大小方面也不尽人意。...虽然NumPy也有结构化数组和记录数组，允许不同类型的列，但它们主要是为了与C代码对接。...当用于一般用途时，它们有以下缺点： 不太直观（例如，你将面临到处都是和的常数）； 与普通的NumPy数组相比，有一些性能问题； 在内存中连续存储，所以每增加或删除一列都需要对整个数组进行重新分配...1.Sorting 用Pandas按列排序更有可读性，你可以看到如下： 这里argsort(a[:,1])计算了使a的第二列以升序排序的排列方式，然后外部的a[...]相应地重新排列a的行。...3.增加一列 从语法和架构上来说，用Pandas添加列要好得多： Pandas不需要像NumPy那样为整个数组重新分配内存；它只是为新的列添加一个引用，并更新一个列名的 registry。
第三篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（三）围绕日期操作展开，主要讨论了日期获取，日期转换，日期计算等内容。...第四篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（四）学习了在MySQL，Hive SQL和pandas中用多种方式计算日环比，周同比的方法。...第五篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（五）我们用多种方案实现了分组和不分组情况下累计百分比的计算。...第六篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（六）我们主要总结学习了SQL和pandas中计算日活和多日留存率的方法。 以上的几篇我们都是在从“对立”的角度讨论pandas与SQL。...◆ ◆ ◆ ◆ ◆ 巅峰系列总结十条 一转眼，pandas与SQL系列已经更新七篇了，也到了一个暂时性结束的阶段，但pandas和SQL本身的学习远没有结束。后续如果有机会，也有可能继续更。
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