Pandas使用pivot_table()方法和crosstab()方法实现透视表。
原创
2023-12-01 11:38:57
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结果： date key values0 2017-05-01 a 2.5621571 2017-05-02 b 9.6048232 2017-05-03 c 4.7709683 2017-05-01 d 0.6548784 2017-05-02 a 8.8392815 2017-05-03 b 1
原创
2022-01-11 16:53:17
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Java反射机制
1. Java反射机制
1.1 Java反射的概念
在Java中反射指的是，我们可以在运行时加载、探知、使用编译期间完全未知的类。换句话说，Java程序可以加载一个运行时才得知名称的类，获悉其完整构造，并生成其对象实体、或对其变量设值、或调用其方法。这种“看透类”的能力被称为Introspection（内省
1、什么是Pgsql数据库？PostgreSQL是一个功能强大的开源对象关系型数据库系统，他使用和扩展了SQL语言，并结合了许多安全存储和扩展最复杂数据工作负载的功能，是目前功能最强大的开源数据库。2、公司为什么用pg数据库1. 开源免费：相比oracle数据库，pg是开源且免费的。
2. 稳定可靠：PostgreSQL是唯一能做到数据零丢失的开源数据库。
3. 支持广泛：PostgreSQL 数
文章目录1. join:默认情况下他是把行索引相同的数据合并到一起2. merge:按照指定的列把数据按照一定的方式合并到一起2.1内连接2.2 外
原创
2022-12-28 15:28:48
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# Java crosstab实现交叉表
## 简介
在数据分析和报表生成中，交叉表（crosstab）是一种常用的数据展示方式，用于统计并显示两个或多个变量之间的关系。本文将介绍如何使用Java实现交叉表。
## 实现流程
下面是实现交叉表的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 定义交叉表的行和列变量 |
| 2. | 创建交叉表对象
原创
2023-08-20 07:48:20
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介绍今天，我很高兴地宣布发布一个名为sidetable的新pandas实用程序库。 该库使构建频率表变得容易，并简化了DataFrame中缺失值的简单汇总。 我发现它在开始对新数据集进行数据探索时是一个有用的工具，我希望其他人也发现它也有用。该项目也是说明如何使用pandas新API注册自定义DataFrame访问器的机会。 此API允许您构建用于处理pandas DataFr
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2023-08-18 13:38:01
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# Python实现两个list做crosstab的函数
## 概述
在数据分析和数据可视化中，经常需要对两个list进行交叉分析。Python提供了多种方法来实现这个功能，本文将详细介绍如何使用Python编写一个函数来实现两个list做crosstab。
## 流程图
下面是整个过程的流程图，展示了从开始到完成的步骤：
```mermaid
graph TB
A[开始] --> B[
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2023-12-04 06:08:19
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Pandas基础Pandas基础Pandas基础跳转顶部
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2022-03-23 10:12:10
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文章目录1 pandas的数据结构介绍1.1 Series1.2 DataFrame2 基本功能2.1重要索引2.2 丢弃指定轴上的项2.3 索引、选取和过滤2.4 loc和iloc进行选取1 pandas的数据结构介绍1.1 Series说明：Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签组成。1）S
原创
2023-02-09 14:18:36
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上面的字段名并不是我想要的顺序,怎么才能调整一下字段名顺序?可以用:data_re=pd.crosstab(data['小组'],data['值'])data_redata_re2=data_re[['标签一','标签二','标签三','标签四']]data_re2使用后显示顺序变了,但是作图的时候还是
原创
2018-05-18 10:14:18
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在Python猫的上一篇文章中，我们对比了两种创建列表的方法，即字面量用法 [] 与内置类型用法 list()，进而分析出它们在运行速度上的差异。在分析为什么 list() 会更慢的时候，文中说到它需要经过名称查找与函数调用两个步骤，那么，这就引出了一个新的问题：list() 不是内置类型么，为什么它不能直接就调用创建列表的逻辑呢？也就是说，为什么解释器必须经过名称查找，才能“认识”到该做什么呢？
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2024-08-13 10:15:06
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pandas的介绍pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。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。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。你很快就会发现，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。1.pandas数据结构的介绍Series：一维数组，与Numpy中的一维
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2021-03-04 15:48:42
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Pandas
一、Pandas介绍
1.Pandas介绍
2.为什么使用Pandas
3.小结
二、Pandas数据结构
1.Series
2.DataFrame
3.MultiIndex与Panel
4.小结
三、基本数据操作
1.索引操作
2.赋值操作
3.排序
4.总结
四、DataFrame运算
1.算术运算
2.逻辑运算
3.统计运算
4.自定义运算
原创
2021-08-13 23:34:06
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一个很强的科学计算库 `创建dataframe` DataFrame运算 Pandas画图 文件读取与存储 缺失值的处理 数据离散化 表格处理 准备好表格数据，直接使用 pandas应用 pandas查询数据 df.loc查询 数据 查看类型 1. 单label 指定位置取值取到的是个值，指定位置切
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2019-09-08 09:16:00
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查看版本 import pandas as pd pd.__version__ 读取数据 读取csv data=pd.read_csv('路径',<sep='分隔符',header='表头',names=['列名1','列名2'...]>) #txt也可以用这个命令读取 参数 解释 默认 值 ski ...
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2021-09-30 21:41:00
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DataFrame、MultiIndex、Panel、Series、基本数据操作（索引、赋值、排序）、DataFrame运算、Pandas画图、文件读取和存储、缺失值处理、数据离散化、合并、交叉表和透视表、分组和聚合
原创
2022-03-11 14:48:15
529阅读
创建Series的三种方式from pandas import Seriesbb= Series([0,1,11,2,22])print bb[1]cc= Series(['AA','BB',11,'cc',22],index=['a','b','c','d','e'])print cc['a']
原创
2022-06-01 05:49:59
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简介：安装，导入模块，数据结构，准备数据；DataFrame：生成表格，显示，筛选，排序，索引；高级用法：访问数据，转为数组，统计；进阶操作：map，applymap，apply，聚合，删除；绘图：线性图，np.cumsum累加值，柱状图，直方图，密度图，标准正态分布
原创
2019-03-11 21:21:25
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