Python将hive的table表转成dataframe一步到位，代码如下：from pyhive import hive
import pandas as pd
def hive_read_sql(sql_code):
connection = hive.Connection(host='10.111.3.61', port=10000, username='account')
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2023-05-30 19:21:00
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1. SeriesSeries 是一个类数组的数据结构，同时带有标签（lable）或者说索引（index）。1.1 下边生成一个最简单的Series对象，因为没有给Series指定索引，所以此时会使用默认索引(从0到N-1)。# 引入Series和DataFrameIn [16]: from pandas import Series,DataFrame
In [17]: import pandas
python DataFrame常用描述性统计分析方法 文章目录python DataFrame常用描述性统计分析方法sum() 求和mean() 求平均值max() 最大值 & min() 最小值median() 中位数mode() 众数var() 方差std() 标准差quantile() 分位数 sum() 求和使用sum()方法对DataFrame对象求和。 其中**set_opt
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2023-07-14 16:08:08
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Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，纳入了大量的库和标准数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 对于Pandas包，在Python中常见的导入方法如下：from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd首先，我们需要对于Series和DataFrame有个基本的了解：Series：一维数组，类似于Python中的基
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2023-07-21 12:31:06
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1. 基础数据准备import pandas as pd
data = [{"a": 1, "b": ' djidn. '},
{"a": 11, "b": 22.123456},
{"a": 111, "b": ''},
{"a": 1111},
{"a": '1111'}]
df = pd.DataFrame(da
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2023-06-08 10:46:41
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DataFrame.sampleDataFrame.sample方法主要是用来对DataFrame进行简单随机抽样的。PS：这里说的是简单随机抽样，表示是不能用来进行系统抽样、分层抽样的。DataFrame.sample这个方法可以从DataFrame中随机抽取行，也可以随机抽取列，这个方法接收的参数如下：DataFrame.sample(n=None
, frac=None
, replace=
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2023-07-10 21:22:22
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DataFrameDataFrame 概念和创建 :先来看一个例子 :这是一个由列表组成的字典importnumpy as npimportpandas as pddata= {'name':['Jack','Tom','Mary'],'age':[18,19,21],'gender':['m','m','w']}frame=pd.DataFrame(data)print(frame)可以看到 D
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2023-07-21 22:08:11
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首先，这两种数据类型是python中pandas包中的,使用之前记得导包目录初步认识series组成创建获取运算dataframe创建初步认识1、DataFrame可以看成一个矩形表格（比如m行n列的数据）甚至是整个表格，存储的是二维的数据,可以被看做是由Series组成的字典，每一个坐标轴都有自己的标签。2、Series则是DataFrame中的一列，存储的是一维的数据。series组成Seri
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2023-07-14 16:46:52
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这个repo 用来记录一些python技巧、书籍、学习链接等，欢迎star
github地址用pandas中的DataFrame时选取行或列：import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Sereis, DataFrame
ser = Series(np.arange(3.))
data = DataFrame(np.ara
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2023-07-10 21:18:47
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怎样删除list中空字符？ 最简单的方法：new_list = [ x for x in li if x != ” ]设有DataFrame结果的数据a如下所示：
a b c
one 4 1 1
two 6 2 0
three 6 1 6一、查看数据（查看对象的方法对于Series来说同样适用） 1.查看DataFrame前xx行或后xx行a
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2023-07-21 22:05:52
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print np.mean(df.title.apply(lambda x: len(x)))
# 24.072694718
print df.title.apply(lambda x: len(x) < 30).value_counts()
"""
True 4069
False 1516
"""
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2023-07-03 23:30:09
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最简单的方法：new_list = [ x for x in li if x != '' ]这一部分主要学习pandas中基于前面两种数据结构的基本操作。设有DataFrame结果的数据a如下所示：a b cone 4 1 1two 6 2 0three 6 1 6一、查看数据（查看对象的方法对于Series来说同样适用）1.查看DataFrame前xx行或后xx行a=DataFrame(data
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2023-11-16 09:25:08
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前面一节我们学习了concat()把两个Series或者DataFrame表格进行连接，连接是基于相同结构的两个表的简单连接。在实际工作中，数据往往在不同的表中进行拼凑才能取得最终的结果，而这个拼凑过程在Pandas中叫做merge()。先来做一下数据准备。 left = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': np.
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2023-08-25 15:41:13
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官方网址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.aggregate.html目的该篇文章主要线路为探索agg的基本用法，以及对应有哪些适用场景，最后做一个简单探索源代码层。1、介绍agg的参数及使用demo2、GroupBy的agg用法案例3、通过查看底层推演agg的路线原理1、介绍agg的参数及使用demoag
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2023-08-18 19:17:45
89阅读
1.DataFrame创建pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)data：numpy ndarray(结构化或同类)，dict或DataFrame，Dict可以包含Series，数组，常量或类似列表的对象index：dataframe的索引，如果没有自定义，则默认为RangeInde
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2023-06-30 16:12:18
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前言如何学习：先随着小编看一下几个重要的函数方法，然后用实例加以巩固预备知识：NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成：实际的数据、描述这些数据的元数据开始使用pandas，你需要熟悉它的两个重要的数据结构： Series：是一个值的序列，它只有一个列，以及索引。DataFrame：是有多个列的数据表，每个列拥有一个 label，当然，DataFrame 也有
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2023-09-27 22:25:48
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Python之Pandas中Series、DataFrame实践1. pandas的数据结构Series1.1 Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
1.2 Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同
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2023-09-02 18:51:02
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import numpy as nprequired_input = required_input.replace(np.nan, '')
query_result_input = query_result_input.replace(np.nan, '')
将指定列toy的空值替换成指定值100：
df.replace({'toy':{np.nan:100}})
筛选有缺失值的行
df.lo
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2023-05-28 18:12:13
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文章目录一.简介二.创建1.python字典型2.嵌套list/numpy的多维数组3.文件读取三.操作1.索引的赋值2.查看3.添加4.修改5.删除 一.简介DataFrame是一个二维的表格型结构，可以视为Series的容器，规定每一列所有元素的数据类型必须相同，不同列的元素数据类型可以不同DataFrame有行索引和列索引（或者称为行标签、列标签），分别可以用index和columns进行
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2023-07-10 21:38:51
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官方帮助文档解释;DataFrame.sum(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)axis : {index (0), columns (1)},axis=0代表对列进行求和，axis=1代表对行进行求和。调用DataFrame的sum方法将会返回一个含有列
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2023-05-28 18:35:32
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