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。
1、Hive窗口函数 我们先来介绍一下Hive中几个常见的窗口函数，row_number(),lag()和lead()。 row_number() 该函数的格式如下： row_Number() OVER (partition by 分组字段 ORDER BY 排序字段 排序方式asc/desc) 简单的说，我们使用partition by后面的字段对数据进行分组，在每个组内，使用ORDER BY后面的字段进行排序，并给每条记录增加一个排序序号。 lag() 该函数的格式如下: lag(字段名,N) over
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
五月份TIOBE编程语言排行榜，Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学，另一方面是因为强大的第三方库生态。
在第一第二课已经讲了notebook的基础使用，python的基础语法及常用的数据结构及其运算，包括:
pandas是用python进行数据分析最好用的工具包，没有之一！从数据读写到预处理、从数据分析到可视化，pandas提供了一站式服务。而其中的几个聚合统计函数，不仅常用更富有辩证思想，细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好！
获取行操作df.loc[3:6]获取列操作df['rowname']取两列df[['a_name','bname']] ，里面需要是一个 list 不然会报错增加一列df['new']=list([...])对某一列除以他的最大值df['a']/df['a'].max()排序某一列df.sorted_values('a',inplace=True,ascending=True) ， inplace 表示排序的时候是否生成一个新的 dataFrame ， ascending=True 表示升序，默认为升序，如果存在缺失的补值（ Nan )，排序的时候会将其排在末尾
本文将从Python生态、Pandas历史背景、Pandas核心语法、Pandas学习资源四个方面去聊一聊Pandas，期望能带给大家一点启发。
作为一名数据分析师，平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据，自然用SQL提取会比较方便，但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv)，这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一，尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法，原理可能有很大差别，但在实现的功能上，他们有很多相通的地方，这里特进行一个总结，方便大家对比学习~
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。
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：
身边有许多正在学习 Python 的 pandas 库做数据处理的小伙伴们都遇到一个问题——分组聚合。 网上很多这方面的资料，几乎都是列出一系列诸如 "xx方法不能用 Python 内置函数" 之类的规则。小伙伴都说记不住啊。 本文尝试把内部原理机制教会你，让你无需记忆这么多死板的规则即可灵活运用。
1、Pandas是python的一个数据分析包，为解决数据分析任务而创建的； 2、Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具； 3、pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法；它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一；
Pandas Series.reset_index()函数的作⽤是:⽣成⼀个新的DataFrame或带有重置索引的Series。
Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库，近年来一直位居编程语言热度头部位置，而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者，使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。
通常在综合评价分析、聚类分析、因子分析、主成分分析等分析开展之前，消除各个变量由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。
做数据分析和人工智能运算前常常需要大量的数据准备工作，也就是把各种数据源以及各种规格的数据整理成统一的格式。因为情况非常复杂多样，很难有某种可视化工具来完成此项工作，常常需要编程才能实现。
今天在粉丝交流群里有群友询问了一个已知每个货品的库存，求组合商品（就是多个货品捆绑组合成一个组合商品）的库存量。逻辑上讲，应该是组合商品里货品库存最低的那个货品存量决定整个组合商品的库存量（水桶原理），那么如何实现呢？
A3：用ORDERDATE的年份和月份分组，并将该列命名为y，m，同时计算该组的销售量
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！
PySpark和Pandas之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式，以减少PySpark和Pandas之间的开销。
数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。
可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python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
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。
如果你是数据科学家、数据分析师、机器学习工程师，或者任何 python 数据从业者，你一定会高频使用 pandas 这个工具库——它操作简单功能强大，可以很方便完成数据处理、数据分析、数据变换等过程，优雅且便捷。
分组分析 根据分组字段，将分析对象划分成不同的部分，以进行对比分析各组之间差异性的一种分析方法。 定性分组 定量分组 分组统计函数： groupby(by=[分组列1,分组列2,...]) [统计列1,统计列2,...] .agg({统计列别名1:统计函数1,统计列别名2:统计函数2,...}) 参数说明： by 用于分组的列 中括号 用于统计的列 agg 统计别名显示统计值的名称，统计函数用于统计数据 代码示例： import numpy import pandas data = pandas.re
经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。
以前学习 Python 的 pandas 包时，经常到一些 excel 的论坛寻找实战机会。接下来我会陆续把相关案例分享出来，还会把其中的技术要点做详细的讲解。
导读：Pandas是Python数据分析的利器，也是各种数据建模的标准工具。本文带大家入门Pandas，将介绍Python语言、Python数据生态和Pandas的一些基本功能。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
玩转Pandas系列已经连续推送5篇，尽量贴近Pandas的本质原理，结合工作实践，按照使用Pandas的逻辑步骤，系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能，已经推送的5篇文章：
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。
在本系列的上一节已经介绍了如何读写 excel 数据，并快速进行汇总处理。但有些小伙伴看完之后有些疑惑：
选择单列。可以直接用列名选择，也可以通过ix、iloc、loc方法进行选择行、列。
本文从一个案例入手，综合运用pandas的各类操作实现对数据的处理，处理步骤如下所示。在公众号后台回复“case”即可获取本文全部数据，代码和文档。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言： 描述性统计：（针对数值型） library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
当今信息时代，数据堪称是最宝贵的资源。沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。
如下销售数据中展现了三笔订单，每笔订单买了多种商品，求每种商品销售额占该笔订单总金额的比例。例如第一条数据的最终结果为：235.83 / (235.83+232.32+107.97) = 40.93%。
前一节我们已经成功把一份教师课程表整理成规范的形式，本节我们就看一下怎么利用这份数据得到一些信息。并且尽可能让每个部分都有可视化输出。
不管是业务数据分析 ，还是数据建模。数据处理都是及其重要的一个步骤，它对于最终的结果来说，至关重要。
题目介绍：loan 表存储着贷款信息，包括贷款 ID，贷款总额、按月分期数、年利率。数据如下：
因为数据是随机生成的，我们需要检查是否有出现这种情况：name、subject、time、grade4个字段相同，但是score出现了两次，防止数据不规范。写了一个循环来进行判断：
pandas作为Python数据分析的瑞士军刀，集成了大量实用的功能接口，基本可以实现数据分析一站式处理。前期，笔者完成了一篇pandas系统入门教程，也针对几个常用的分组统计接口进行了介绍，今天再针对groupby分组聚合操作进行拓展讲解。
基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！
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