前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个工作中Python自动化处理实战问题，一起来看看吧。问题描述：
> 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
Excel 函数中有一个初学者都能马上学会的函数——IF 函数，而在 pandas 中却没有对应效果的方法，这是因为 numpy 已经有了对应的实现—— where。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
本文是【统计师的Python日记】第7天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 【第4天：欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 【第5天：Pandas，露两手】 【
在有些时候，我们需要统计连续登录N天或以上用户，这里采用python通过分组排序、分组计数等步骤实现该功能，具体如下：
在数据分析中，有时候因为一些原因会有重复的记录，因此需要去重。如果重复的那些行是每一列懂相同的，删除多余的行只保留相同行中的一行就可以了，这个在Excel或pandas中都有很容易使用的工具了，例如Excel中就是在菜单栏选择数据->删除重复值，然后选择根据哪些列进行去重就好，pandas中是有drop_duplicates()函数可以用。 但面对一些复杂一些的需求可能就不是那么容易直接操作了。例如根据特定条件去重、去重时对多行数据进行整合等。特定条件例如不是保留第一条也不是最后一条，而是根据两列存在的某种关系、或者保留其中最大的值、或保留评价列文字最多的行等。下面记录一种我遇到的需求：因为设计原因，用户在购物车下的单每个商品都会占一条记录，但价格只记录当次购物车总价，需要每个这样的单子只保留一条记录，但把商品名称整合起来。
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。
记录中的字段通常由逗号分隔，但其他分隔符也是比较常见的，例如制表符（制表符分隔值，TSV）、冒号、分号和竖直条等。建议在自己创建的文件中坚持使用逗号作为分隔符，同时保证编写的处理程序能正确处理使用其他分隔符的CSV文件。
抓取豆瓣小组讨论贴列表，并通过列表中各帖子链接获取帖子的详细内容（评论文本）。两部分数据都写入在网页html源码中，基本不涉及ajax请求。
mysql应该说是如今使用最为普遍的数据库了，没有之一，而Python作为最为流行的语言之一，自然少不了与mysql打交道，pymysql就是使用最多的工具库了。
pandas是python数据分析的不二选择，堪称瑞士军刀般的存在，几乎可以胜任数据分析的全过程。如果说有什么缺点的话，那么就是其不支持分布式，所以对于小数据量完全不压力，但面对大数据时却当真有些乏力。近日，自己便用pandas处理了一些大数据场景，现分享几个心得技巧。
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。
小编们最近参加了数据城堡举办的“大学生助学金精准资助预测”比赛，分组第19名的成绩进入了复赛，很激动有木有！在上一篇文章中，小编带你使用pandas并结合官方给出的一卡通消费数据一步步计算得到了每个同学的恩格尔系数，主要介绍了groupby()和pivot_table()两个方法。虽然有些地方写的不成熟，但是仍然收获了很多的肯定和鼓励，这也是小编再接再厉继续完成本系列的动力，谢谢大家！本篇，小编文文将带你探讨pandas在数据去重中的应用。 1 上期回顾 1.1 groupby groupby用于对pand
前面 4 篇文章，分别对 Python 处理 Mysql、Sqlite、Redis、Memcache 数据进行了总结，本篇文章继续聊另外一种数据类型：MongoDB
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：
cpu基本想到的是计算，因此有算数计算，还有逻辑计算单元以及移位简单的运算；fp运算单独拿出；要运算就需要输入数字，因此有寄存器组，即通用寄存器组，可以程序改变的比如，把某个数置到被加数的寄存器中；还有表示一些状态的专用寄存器比如进位了，这些只能有cpu自己决定，不能程序改变；
本文主要会涉及到：读取txt文件,导出txt文件，选取top/bottom记录，描述性分析以及数据分组排序;
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%。
在本文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。
3月2日，应主办方 TechMill 的邀请，我参加了在达拉斯公共图书馆举行的“达拉斯-沃斯堡开放数据日”（DFW Open Data Day）。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它基于Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。它是Python下用于数据工作的一个强有力的工具，数据分析、机器学习、金融、统计等很多领域都有着广泛应用。想要涉足这些领域的同学，Pandas建议一定要学一学。
Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
2、请帮我写个python程序，我把很多题目在excel，逐个读取题目，上传到openAI返回答案，记录到excel中。
互联网的数据爆炸式的增长，而利用 Python 爬虫我们可以获取大量有价值的数据：
我们用 explain 分析包含 group by 的 select 语句时，从输出结果的 Extra 列经常可以看到 Using temporary; Using filesort。看到这个，我们就知道 MySQL 使用了临时表来实现 group by。
在过去的几年里，电子竞技社区发展迅速，曾经只是休闲娱乐的电子竞技产业，到2022年有望创造18亿美元的收入。虽然在这个生态系统中有很多电子游戏，但很少有游戏像《英雄联盟》那样成为社区的主要元素，该游戏在2019年世界锦标赛期间吸引了超过1亿的独立观众。
Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
1.MySQL 数据库总结 MySQL 可以建多少个数据库，理论上是没有限制的，每一个数据库可以有上亿的对象，但是一般基于硬件要求、效率问题一般不超过64个， 超过64个会对数据处理速度造成影响，每一张表建议不超过过1亿条数据。
今天，要为大家带来Python中Web页面的抓取教程。许多人看到代码就觉得头疼或是特别困难，其实Web爬虫是非常简单的。Python是面向对象的语言，而且与其他语言相比，类和对象都更容易操作，所以是Python Web爬虫最简单的入门方法之一。此外，还有许多库能简化Python Web爬虫工具的构建流程。
作者：Eryk Lewinson 翻译：汪桉旭校对：zrx 本文约4400字，建议阅读5分钟本文研究了三种使用日期相关的信息如何创造有意义特征的方法。 标签：时间帧，机器学习，Python，技术演示 想象一下，你刚开始一个新的数据科学项目。目标是建立一个预测目标变量Y的模型。你已经收到了来自利益相关者/数据工程师的一些数据，进行了彻底的EDA并且选择了一些你认为和手头上问题有关的变量。然后你终于建立了你的第一个模型。得分是可以接受的，但是你相信你可以做得更好。你应该怎么做呢？ 这里你可以通过许多方式跟进。
续 日常积累 | 初识Pytest | 日常积累 | 初识pytest (二) | Pytest测试用例之setup与teardown方法(一)继续分享, 今天继模块级以及函数式setup与teardown之外的2种类与方法级的写法与执行顺序
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！
好久好久没写博客了。。最近忽略了学习安全。今天抽时间回头重温了一下floor的报错注入，收获颇多
在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。平时数据分析的时候，无法保证导入的数据一定是什么格式，因此需要了解长宽格式数据之间如何相互转换。
文／kamidox（简书作者） 原文：http://www.jianshu.com/p/1f1d4952669c pandas 是数据分析的瑞士军刀。我们今天使用 pandas 来玩一下股票数据，看看能从数据里得到哪些有意思的信息。 pandas 教程 如果你熟悉 Python 的话，官网上的 10 Minutes to pandas （http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html ）可以让你在短时间内了解 pandas 能干什么事以及
本文由作者：孙培培 原创投稿 声明：本文所公布代码及数据仅作学习用，若别有用途则后果自行承担。 提到上海，不得不提上海的高房价，最近一篇上海各市辖区均价的文章引起了我的注意，6月上海各辖区甚至各小区的房价到底处于一个什么样的水平呢？ 我打算自己动手研究一下（本文主要研究2016年6月上海二手房房价水平，读者如果有研究房价变动的兴趣可以等到7月末的时候再研究下，然后对比看看上海房价在这一个月的变动情况），数据来源为6月30日的安居客二手房信息。 首先要进行的数据的收集，然后进行数据的清洗、整理以及最后的分析
如果您使用Python作为数据处理的语言，那么pandas很可能是你代码中使用最多的库之一。pandas的关键数据结构是DataFrame，这是一个类似电子表格的数据表，由行和列组成。在处理dataframe时，我们经常需要处理索引，这可能很棘手。在本文中，让我们回顾一些关于用pandas处理索引的技巧。
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，而 Python 就不用多说了。
在Excel中，我们可以通过单击功能区“数据”选项卡上的“删除重复项”按钮“轻松”删除表中的重复项。确实很容易！然而，当数据集太大，或者电子表格中有公式时，这项操作有时会变得很慢。因此，我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项，它超级简单、快速、灵活。
标题党一下，Python 程序员成千上万，当然有很多人学得会。这里说的“你”，是指职场中的非专业人员。 职场人员一般会用 Excel 处理数据，但也会有很多无助的情况，比如复杂计算、重复计算、自动处理等，再遇上个死机没保存，也常常能把人整得崩溃。如果学会了程序语言，这些问题就都不是事了。那么，该学什么呢？ 无数培训机构和网上资料都会告诉我们：Python! Python 代码看起来很简单，只要几行就能解决许多麻烦的 Excel 问题，看起来真不错。 但真是如此吗？作为非专业人员，真能用 Python 来协助我们工作吗？ 嘿嘿，只是看上去很美！ 事实上，Python 并不合适职场人员，因为它太难了，作为职场非专业人员的你就学不会，甚至，Python 的难度可能会大到让你连 Python 为什么会难到学不会的道理都理解不了的地步。
最近在学习jvm，准备在园子里写个系列笔记，有什么问题大家可以一起探讨。今天学习数据区域划分的第一部分--程序计数器。 JVM在运行时会把管理的内存划分为不同的数据区域，有的区域随着jvm进
不是很久以前，商人们往往找占星家来预测下明年是否能挣钱，虽然这毫无根据，并且结果也不确定，但如果听专家的建议来为自己的商业行为作出决定，与此有什么本质却别？现在不同了，我们正在变化，目前已经可以基于事实和数字进行预测。
工欲善其事必先利其器，用pymongo库之前，大家需首先对MongoDB数据库的增删改查操作有一些基础方法的了解。
https://www.luogu.com.cn/problem/P5660 https://www.luogu.com.cn/problem/P5661
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
