四类基本操作之分组 索引、分组、变形、合并
案例数据说明，作为资深科密，我将使用kaggle上老大职业生涯的投篮数据为例，理论结合案例说明分组运算的基本原理和一些基本操作。老大职业生涯数据统计，其中有5000条数据为空，是当时比赛用来预测的结果数据，因此，该数据与老科真实数据之间会有一定的差异。此外，数据中没有给出每场的得分，但是可以根据shot_type和shot_made_fl
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2024-09-04 06:40:26
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这节我们学的是数据分析中numpy中的两个函数百分位数percentile()和中位数median()
原创
2024-05-16 16:45:27
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最简单的说法是用一张图对应了两个数据，还是一样的画，但是X轴变成了另一个数据，这种图的作用是写出来两种数据的不同的地方，观测是否发生了漂移2.2.3 数据的基本统计描述的图形显示（1）本节我们研究基本统计描述的图形显示，包括分位数图、分位数-分位数图、直方图和散点图。这些图形有助于可视化地审视数据，对于数据预处理是有用的。前三种图显示一元分布（即，一个属性的数据），而散点图显示二元分布（即，涉及两
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2024-01-28 07:20:32
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# 使用Numpy计算中位数的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python Numpy库计算中位数。在介绍具体步骤之前，让我们先来了解一下中位数的定义和计算方法。
## 什么是中位数
中位数是一组数据中的中间值，即将数据按照大小排序后，处于中间位置的数值。如果数据个数为奇数，则中位数是排序后位于中间位置的数值；如果数据个数为偶数，则中位数是排序后位于中间两个位置的数值的平均值
原创
2023-09-18 18:15:23
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论读书
睁开眼，书在面前
闭上眼，书在心里
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2020-02-15 17:13:00
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分区和桶是什么？先了解一下分区和桶这两种数据类型分区：在Hive中，表的每一个分区对应表下的相应目录，所有分区的数据都是存储在对应的目录中。比如wyp表有dt和city两个分区，则对应dt=20131218,city=BJ对应表的目录为/user/hive/warehouse/dt=20131218/city=BJ，所有属于这个分区的数据都存放在这个目录中。桶：对指定的列计算其hash，根据has
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2023-07-12 21:39:18
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4、hive分桶分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的一个技术，是比分区更细粒度的数据范围划分4.1、为什么要分桶1、对于分区数量过于庞大、找不到合理的分区字段的时候，可以使用分桶2、分区中的数据进一步拆分为桶：采用哈希值将数据打散，然后分发到不同的桶中来完成分桶的工作3、分桶的计算方式：hive使用分桶所用的值进行hash，并用hash值得结果除以桶的个数做取余运算的方式，从而保证了每个桶中
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2023-09-07 22:39:46
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python可以通过numpy库来快速实现数组/序列运算，包括均值、标准差、分位数等。1. 首先导入包numpyimport numpy as np2. 建立序列，可用 np.arrayaa = np.array([1,2,3,4,5])3. 求均值 np.mean：print(np.mean(aa))4. 求标准差 np.std：print(np.std(aa))5. 求中位数/50%分位数：p
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2023-05-29 16:47:10
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QQ图是quantile-quantile(分位数-分位数图) 的简称，上面也有介绍它的两个主要作用：1.检验一列数据是否符合正态分布2.检验两列数据是否符合同一分布Q-Q图的原理要弄清Q-Q图的原理，我们先来介绍下分位数的概念。这里我们引用下百度百科的介绍：分位数, 指的就是连续分布函数中的一个点，这个点对应概率p。若概率0What...?? 是不是感觉有点抽象，别着急，我们继续往下看分位数的实
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2023-10-05 14:36:15
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数据运算不仅仅是加减乘除的基本运算，还要包括数据的比较，汇总和相关性的计算等等，这一节我们将计算的问题帮大家汇总出来～目录一. 加减乘除运算二. 比较运算三. 汇总运算count 非空值计数sum 求和其他(均值，最大最小值，中位数，众数，方差，标准差，分位数)四. 相关性运算一. 加减乘除运算以下表为例：加法运算我们需要生成新的一列“总和”，将四个季度的销售额相加：df['总
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2023-08-09 17:10:34
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– 1 oracle求分位数SELECT RES3.ORG_NO_5,
RES3.YM ,
-- X1的上四分位数
PERCENTILE_CONT(0.75) WITHIN GROUP(ORDER BY RES3.X1 ASC) AS X1_75,
-- X1的上中位数
PERCENTILE_CONT(0.50) WITHIN
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2023-06-09 09:37:43
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题目：有一个源源不断地吐出整数的数据流，假设你有足够的空间来保存吐出的数。请设计一个名叫MedianHolder的结构，MedianHolder可以随时取得之前吐出所有数的中位数。解析：关于此问题的主要解题思路为建立大根堆和小根堆，大根堆用来存储较小的数，小根堆用来存储较大的数，在读入数据的过程中要进行大根堆和小根堆的调整，使两者所保存的数据量的差值不大于2，主要的步骤如下：建立大根堆和小根堆；读
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2023-08-10 17:43:41
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MySQL 常用内置函数【数值函数】Abs(X) //绝对值abs(-10.9) = 10Format(X，D) //格式化千分位数值format(1234567.456, 2) =1,234,567.46Ceil(X) //向上取整ceil(10.1) = 11Floor(X) //向下取整floor (10.1) = 10Round(X) //四舍五入去整Mod(M,N) M%N M MOD
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2023-09-15 17:29:50
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文章目录四、实例4.1 plotly.express箱线图4.1.1 基本箱线图4.1.2 为 x的每个值绘制一个箱线图4.1.3 显示基础数据4.1.4 选择计算四分位数的算法4.1.5 四分位数算法之间的区别4.1.6 风格箱线图4.1.7 Dash中的箱线图 四、实例箱线图是变量通过其四分位数分布的统计表示。盒子的末端代表下四分位数和上四分位数，而中位数（第二个四分位数）由盒子内的一条线标
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2023-10-08 19:10:26
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分位数是用于衡量数据的位置的量度，但它所衡量的，不一定是中心位置。百分位数提供了有关各数据项如何在最小值与最大值之间分布的信息。对于无大量重复的数据，第p百分位数将它分为两个部分。大约有p%的数据项的值比第p百分位数小；而大约有(100－p)％的数据项的值比第p百分位数大。对第p百分位数，严格的定义如下。 第p百分位数是这样一个值，它使得至少有p％的数据项小于或等于这个值，且至少有(100－p)％
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2024-04-03 08:25:33
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四分位数与pandas中的quantile函数1.分位数概念统计学上的有分位数这个概念，一般用p来表示。原则上p是可以取0到1之间的任意值的。但是有一个四分位数是p分位数中较为有名的。所谓四分位数；即把数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。为了更一般化，在计算的过程中，我们考虑p分位。当p=0.25 0.5 0.75 时，就是在计算四分位数。第1四分位数 (Q1)，又
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2023-08-13 10:21:38
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分位数（Quantile），亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。 分位数指的就是连续分布函数中的一个点，这个点对应概率p。若概率
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2024-01-08 12:54:53
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二分查找求中位数需要数组有序，而且不能求动态数据的中位数，双堆就可以很好地解决这个问题。思路也比较简单，用大顶堆存较小的部分，用小顶堆存较大的部分，同时要维持两个堆的大小相差最多为1，这样求中位数的时候要么取某个堆的堆顶，要么求两个堆顶的平均值。其实堆的问题最容易搞混的还是到底用什么堆存什么数据，比如求topk大的数就应该用小顶堆，求topk小的数就应该用大顶堆，还是要自己好好琢磨琢磨。上代码：(
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2024-08-07 02:42:35
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# Python实现分位数的指南
## 1. 引言
分位数（Quantiles）是对数据集进行分层的一种方法。它能够帮助我们理解数据的分布情况，比如中位数（50%分位数）或者四分位数（25%和75%分位数）。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python来计算分位数，使用的主要库是`pandas`和`numpy`。
## 2. 整体流程
在实现分位数计算之前，我们首先需要了解整个过程的步骤。
原创
2024-10-26 03:51:32
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# 实现“分位数 hive”教程
## 简介
在本教程中，我将向你介绍如何使用Hive实现“分位数 hive”。Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施工具，可用于处理大规模的结构化和半结构化数据。通过使用Hive查询语言（HiveQL），我们可以轻松地从大型数据集中计算分位数。
在下面的教程中，我将带领你一步一步完成这个任务，让你了解整个过程，并提供详细的代码和注释。
## 整体流程
原创
2023-11-09 06:23:49
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