对于文本数据的处理(清洗)，是现实工作中的数据时不可或缺的功能，在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。Python内置一系列强大的字符串处理方法，但这些方法只能处理单个字符串，处理一个序列的字符串时，需要用到for循环。
在本章的每一节中，我们将使用第一章中的婴儿名称数据集。我们将提出一个问题，将问题分解为大体步骤，然后使用pandas DataFrame将每个步骤转换为 Python 代码。 我们从导入pandas开始：
Python之数据聚合与分组运算 1. 关系型数据库方便对数据进行连接、过滤、转换和聚合。 2. Hadley Wickham创建了用于表示分组运算术语“split-apply-combine”（拆分
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识，今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍，通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
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。工作中除了MySQL，也经常会使用Hive SQL，相比之下，后者有更为强大和丰富的函数。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。方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。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)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同，界面相似，完全可以用notebook代替，我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别，感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过，可以参考常用Hive函数的学习和总结。
字符串是一种常见的数据类型，我们遇到的文本、json数据等都是属于字符串的范畴。Python内置了很多处理字符串的方法，这些方法为我们处理和清洗数据提供了很大的便利。
*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库：https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
在Excel中，我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列，可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
pandas提供了很多方便简洁的方法，用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算，熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率，也会使得你的代码更加地优雅简洁。
注意：这里的时间转换后的格式可以根据需要设定，eg：dt.strftime('%Y/%m/%d')
Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上，并提供了一套全面的向量化字符串操作，它们成为处理（阅读“清理”部分）实际数据时所需的重要部分。在本节中，我们将介绍一些 Pandas 字符串操作，然后使用它们来部分清理从互联网收集的，非常混乱的食谱数据集。
在日常开展数据分析的过程中，我们经常需要对字符串类型数据进行处理，此类过程往往都比较繁琐，而pandas作为表格数据分析利器，其内置的基于Series.str访问器的诸多针对字符串进行处理的方法，以及一些top-level级的内置函数，则可以帮助我们大大提升字符串型数据处理的效率。
匹配模式 re.ASCII 同re.A，对应的内联标识为(?a)，用于向后兼容。使元字符\w, \W, \b, \B, \d, \D, \s和\S仅匹配ASCII字符。该模式只在string模式下有意
举个例子，比如给定的数组是[eat, ate, tea, tan, nat, bat]。
当许多人开始踏足数据分析领域时，他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代，为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢？这个问题似乎简单，但背后涉及了许多关键因素。在探究这个问题之前，让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。
sort_values()提供了从mergeesort，heapsort和quicksort中选择算法的一个配置。Mergesort是唯一稳定的算法
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
在 pandas 1.0 之前，object dtype 是唯一的选项。这在很多方面都是不幸的：
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
要使Name列中的每个字符串都变为小写，选择Name列（参见数据选择教程），添加str访问器并应用lower方法。因此，每个字符串都被逐个转换。
我们都知道，在做系统设计时，考虑到系统的安全性，需要对用户的一些个人隐私信息，比如：登录密码、身份证号、银行卡号、手机号等，做加密处理，防止用户的个人信息被泄露。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！
里面的元素都可以是不同数据类型的 都可以被索引和切片 查看一个变量的数据类型使用type(obj)方法 如type(tup1)
在pandas中，通过DataFrame来存储文件中的内容，其中最常见的数据类型就是字符串了。针对字符串，pandas提供了一系列的函数，来提高操作效率。
在 Python 中，我们可以使用字典和循环等方法、利用正则表达式和实现列表推导等方法对具有相似统计和结束字符的单词进行分组。该任务涉及分析单词集合并识别共享共同开始和结束字符的单词组。这在各种自然语言处理应用程序中可能是一种有用的技术，例如文本分类、信息检索和拼写检查。在本文中，我们将探讨这些方法，以在 Python 中对相似的开始和结束字符单词进行分组。
虽然本系列文章开篇会简单介绍正则表达式的一些基础知识，但主要限于本系列文章所想强调的要点，因此本系列文章并不适合用于入门。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。有时，存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。许多研究者都选择使用通用编程语言（如Python、Perl、R或Java）或UNIX文本处理工具（如sed或awk）对数据格式进行专门处理。幸运的是，pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具，可以让你轻松地将数据规变为想要的格式。 如果你发现了一种本书或pandas库中没有的数据操作方式，请尽管
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
今天的分享来满足这位读者的需求，想读“关于数据库sql或者MySQL的，就那种Python来处理数据库，比如Python爬虫爬到数据，然后封存到数据库里面，然后再从sql里面读取，进行分析可视化”。
比较操作是很简单的基础知识，不过Pandas中的比较操作有一些特殊的点，本文进行介绍。
在使用 Redis 时，可能会出现请求响应慢、网络卡顿、数据丢失的情况。排查问题的时候，发现是 big keys 的问题。
会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。
Pandas-11. 文本操作 以如下代码作为例子： s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) lower() 将Series/Index中的字符串转换为小写 upper() 将Series/Index中的字符串转换为答谢 len() 计算字符串长度 strip() 从Series/Index中的字符串中两侧删除空白字符 split() 用给定的模式拆分字符串 cat(sep=' ') 用给定的模式连接Series/I
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby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。 关系型数据库和SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）能够如此流行的原因之一就是其能够方便地对数据进行连接、过滤、转换和聚合。但是，像SQL这样的查询语言所能执行的分组运算的种类很有限。在本章中你将会看
第十章主要讲解的数据聚合与分组操作。对数据集进行分类，并在每一个组上应用一个聚合函数或者转换函数，是常见的数据分析的工作。
正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。
上一节我们讨论了 Python 在数据处理上的优势，前后台大概收到的有用评论如下：
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
Pandas中的axis参数=0时，永远表示的是处理方向而不是聚合方向，当axis='index'或=0时，对列迭代对行聚合，行即为跨列，axis=1同理 💥
文本的主要两个类型是string和object。如果不特殊指定类型为string，文本类型一般为object。
例如 y=c("nihaoa 11","niyehaoa 22","zhangsongwen 33")
一、概念 使用聚合框架可以对集合中的文档进行变换和组合。基本上，可以用多个构件创建一个管道（pipeline），用于对一连串的文档进行处理。这些构件包括筛选（filtering）、投射（projecting）、分组（grouping）、排序（sorting）、限制（limiting）和跳过（skipping）。 二、聚合函数 db.driverLocation.aggregate( {"$match":{"areaCode":"350203"}}, {"$project":{"dr
不管是mysql，还是pandas，都是处理像excel那样的二维表格数据的。对于一个二维表，每一行都可以看作是一条记录，每一列都可以看作是字段。
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