1.声明当前的内容包括Pandas中对DataFrame的数据运算和统计运算操作，然后就是画图操作，用于本人知识梳理和复习2.一个demo## 使用当前的pandas实现数据计算操作
import numpy as np
import pandas as pd
shops = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, (5, 5)), index=["第{}天"
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2023-07-14 16:30:48
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时间序列数据是许多不同领域结构化数据的重要形式，如金融、经济、生态、神经科学和物理学。在许多时间点重复记录的任何内容都会形成一个时间序列。许多时间序列都是固定频率，也就是说数据点回根据某些规律以固定的时间间隔出现，例如每15秒，每5分钟或者每月一次。时间序列也可能是不规则的，没有固定的时间单位或者单位之间的偏移。标记和引用时间序列的方式取决于应用程序，并且你可能具有以下情况之一：时间戳 特定瞬间固
在大数据处理中，使用 Spark DataFrame 计算日期的差值天数是一个常见的需求。本文将详细介绍如何在 Spark DataFrame 中实现这一计算，并探讨版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展等方面的内容。
### 版本对比
在不同版本的 Spark 中，DataFrame 对日期的处理有一些差异。以下是主要的特性对比。
```mermaid
quadran
DataFrame 的函数
Action 操作
1、 collect() ,返回值是一个数组，返回dataframe集合所有的行
2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组，返回dataframe集合所有的行
3、 count() 返回一个number类型的，返回dataframe集合的行数
4、 describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表
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2023-09-03 16:41:20
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在本文中，我将分享如何用Python计算上涨天数、下跌天数和平盘天数的过程。无论是在金融分析、股票交易，还是在其他数据分析场景中，明确这些指标都能帮助我们更好地理解市场走势。
## 背景定位
为了解决不同日期内的市场行为分析，我认真研究了如何高效地计算一段时间内的上涨天数、下跌天数和平盘天数。尤其是在涉及数据分析和决策支持的场景中，这些计算至关重要。
> **引用块**：根据《市场分析基础》
一、如果含中文：1、要不在文件头加上： # coding=gbk2、要不文件改为 以UTF-8无BOM格式编码二、python区分大小写python可以单双引号相互嵌套而不用转义python程序要求最好是全部使用缩进来分层行尾的":"表示下一行代码缩
# 使用 Spark DataFrame 计算日期相减得到天数
在数据处理中，日期的计算是一个常见且重要的步骤。在 Apache Spark 中，我们可以使用 DataFrame 来方便地处理和转换数据。在这篇文章中，我将指导你如何在 Spark DataFrame 中计算两个日期相减得到的天数。
## 流程概述
首先，我们需要明确整个操作的流程。我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
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原创
2024-09-06 03:23:03
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如何利用python自带的库玩转时间datetime库 用datetime可以自己制作一个天数计算器，计算从某年某月某日到现在，或者到任何一天，之间的天数。 先放一张图片，比如计算恋爱天数 代码如下 用combobox下拉选项框实现年月日的选择 用date.today()函数获取当前时间 利用date可以直接进行天数的加减运算，见代码中count函数from tkinter import ttk
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2023-06-29 17:39:53
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输入某年某月某日,判断这是当年的第几天月份天数+日天数判断是否为闰年给定12月每月天数,遍历累加没有做健壮性处理 eval() 将 str --> int 列表索引取值 感觉代码有点累赘…def count_date():
date = input("请输入以'-'为间隔的日期：")
# 用切片换成列表
date_ls = date.split("-")
co
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2023-05-31 15:09:10
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有的时候要统计两个日期之间的相距天数，可能有很多种方法，但使用datetime模块的datetime方法无疑是里面比较简单的，具体代码如下:>>> import datetime
>>> d1 = datetime.datetime(2018,10,31) # 第一个日期
>>> d2 = datetime.datetime(2019,02
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2023-05-22 14:37:01
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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
我有代表范围(从->到)的行.这是数据的子集.
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2023-05-22 22:43:56
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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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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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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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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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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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