本文主要为帮助科研人员，用于收集并分析新型冠状病毒相关信息使用，如涉及版权等其他问题，请联系作者删除。 本文使用Python语言获取疫情统计数据（来源腾讯新闻），和新闻数据（来源腾讯新闻，丁香园），并写入到SqlServer中，可自行修改写入Excel或者其他文件中 其中获取中国统计数据方式如下#获取中国每天的汇总统计数据
import requests
import re
import json
对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。关系型数据库和SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）能够如此流行的原因之一就是其能够方便地
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2024-03-14 23:22:59
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在大数据领域中，Apache Spark 是一个强大的开源计算框架。而其中的“统计分类”相当于一种依据特征对数据进行分组的方法。在以下内容中，我们将逐步探索如何使用 Spark 实现统计分类的过程，介绍环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用等环节。
### 环境准备
首先，我们需要准备好 Spark 运行的环境。确保你的系统中安装了 Java 8 及以上版本，同时安装 S
# MySQL Group By 统计分类指南
当我们需要从数据库中统计分类数据时，MySQL 的 `GROUP BY` 语句是一个非常强大的工具。本文将带你了解如何使用 `GROUP BY` 来进行分类统计，通过一个简单的案例来示范每个步骤。
## 整体流程
首先，让我们了解实现数据库统计分类的基本步骤。我们将使用一个示例表格来说明整个流程：
| 步骤 | 描述
# 使用Python对两列数据进行分类统计
在数据分析和科学研究的领域，进行分类统计是常见的任务。今天，我们将探讨如何使用Python对两列数据进行分类统计，并通过示例代码来展示这一过程。
## 什么是分类统计？
分类统计是对数据进行分类、分组和汇总的过程。它可以帮助我们了解数据的分布情况，有助于提炼出有效的信息。此外，分类统计对于数据可视化和报告也非常重要。
## 准备工作
在开始之前
原创
2024-08-25 04:32:12
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# MySQL 统计分组的条数
## 引言
MySQL 是一种流行的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量的数据。在实际的开发过程中，我们经常需要对数据进行统计和分组，以便更好地分析和处理数据。本文将介绍如何使用 MySQL 来实现统计分组的条数，帮助刚入行的开发者快速掌握这个技巧。
## 整体流程
下面是实现统计分组的条数的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步
原创
2024-02-08 06:19:24
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STEP1:#读取数据：import pandas as pdinputfile_1 = "F:\\大论文实验\\数据处理\\贫困人口数据_2015.xlsx"data1 = pd.read_excel(inputfile_1)#数据分组：groupbydata1_1 = data1.groupby('贫困户编号')['文化程度'].sum()#根据贫困户编号进行分类，计算每一户的文化程度的和#利
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2023-06-13 19:57:04
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# MongoDB 统计分组的总条数
## 简介
MongoDB 是一种开源的、面向文档的 NoSQL 数据库，具有高性能、灵活的数据模型和强大的查询能力。在实际应用中，我们经常需要根据某个字段进行分组并统计分组的总条数。本文将介绍如何使用 MongoDB 实现这一功能，并提供相应的代码示例。
## MongoDB 数据模型
MongoDB 是一种文档数据库，数据以 BSON（Binary
原创
2023-10-08 08:57:48
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STEP1:#读取数据：import pandas as pdinputfile_1 = "F:\\大论文实验\\数据处理\\贫困人口数据_2015.xlsx"data1 = pd.read_excel(inputfile_1)#数据分组：groupbydata1_1 = data1.groupby('贫困户编号')['文化程度'].sum()#根据贫困户编号进行分类，计算每一户的文化程度的和#利
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2023-05-21 12:27:51
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# 使用 MongoDB 统计分组后的总条数
## 介绍
在 MongoDB 中，统计分组后的总条数是一个常见的需求。本文将向你介绍如何实现这个功能，并逐步指导你完成代码的编写。
## 整体流程
下面是实现统计分组后的总条数的整体流程。我们将通过以下步骤逐步完成：
```mermaid
journey
title 实现统计分组后的总条数的流程
section 创建数据库和
原创
2023-10-13 10:34:04
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今天中午，油画先生破例没有在饭后去草坪上抽支烟、聊聊天。坐在办公室里，居然总结起统计方法来。：） 统计分析方法 现代统计分析方法 分类分析 聚类分析 ...
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2007-12-17 10:52:00
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2评论
文章目录一、按照类别单独分类astype()1. astype()用法二、时间操作1. 第一种：直接利用to_datetime()2. 第二种：Series.dt三、分组聚合操作1. 分组（1）groupby()方法2. 聚合（1）agg()方法① 使用方法1② 使用方法2③ 使用方法3④ 使用方法4（2）在分组的基础上进行聚合操作（3）apply()方法（4）transform()方法① 对于
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2023-09-16 07:09:21
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1 data.drop_duplicates()#data中一行元素全部相同时才去除
2 data.drop_duplicates(['a','b'])#data根据’a','b'组合列删除重复项，默认保留第一个出现的值组合。传入参数keep='last'则保留最后一个
3
4 data.drop_duplicates(['a','b'],keep='last')
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2023-06-17 16:43:42
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aggregation分类aggregations —— 聚合，提供了一种基于查询条件来对数据进行分桶、计算的方法。有点类似于 SQL 中的 group by 再加一些函数方法的操作。聚合可以嵌套，由此可以组成复杂的操作（Bucketing聚合可以包含sub-aggregation）。聚合整体上可以分为 3 类：1. Bucketing：桶分聚合：此类聚合执行的是对文档分组的操作，把满足相关特性的
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2024-07-07 16:55:52
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## Python统计分布
统计分布是统计学中的一个重要概念，它描述了一组数据的分布情况。通过对数据进行统计分布的分析，可以帮助我们更好地理解和描述数据的特征，从而为后续的数据分析和决策提供依据。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了丰富的库和工具来进行统计分布的分析和可视化。
### 1. 统计分布的基本概念
在开始介绍Python中的统计分布分析之前，我们先来了解一些统
原创
2023-07-31 09:16:17
234阅读
文章目录一、前言二、前置工作三、编写 Python 脚本完成数据分析四、小结 一、前言性能场景中的业务模型建立是性能测试工作中非常重要的一部分。而在我们真实的项目中，业务模型跟线上的业务模型不一样的情况实在是太多了。原因可能多种多样，这些原因大大降低了性能测试的价值。今天的文章中，我想写的是最简单的逻辑。那就是从基于网关 access 日志统计分析转化到具体的场景中的通用业务模型。通用业务场景模
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2023-09-04 08:00:11
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Linux日记：cut grep sort wc&uniq时隔多日，终于有时间写linux的博客了，最近感慨良多，不过终是无法割舍对于linux的热爱，遂继续研究，不愿因杂事而耽误前进之脚步——额，我文艺了哈。cut命令。cut的基本用法如下：cut-d '分隔字符'-f fieldscut-c 字符范围参数解释：-d：后面跟分隔的字符，与-f一起使用。-f：依据-d的分隔字符将一段信息切
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2024-09-04 03:36:33
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# MySQL按部门分类统计条数的科普文章
在如今的数据驱动时代，企业需要实时分析和洞察数据，以便做出明智的业务决策。特别是在大型企业中，按部门分类统计数据是一个常见的需求。本文将介绍如何使用MySQL按照部门分类统计条数，并提供相应的代码示例和可视化状态图。
## 数据库结构
在开始之前，我们需要了解假设的数据库结构。假设我们有一个员工表`employees`，其结构如下：
| 字段名
数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，数字化转型正在驱动生产方式、生活方式和治理方式发生深刻变革，对世界经济、政治和科技格局产生深远影响。作为衡量数字经济发展水平的重要统计标准...
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2021-07-20 16:55:43
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目录一、前言1.1 关于描述性统计分析1.2 本篇目的1.3 提示二、程序内容的编写2.1 导入数据与前期处理 2.2 描述性统计分析所要计算的数据2.3 数据可视化2.3.1 概述2.3.2 思路2.3.3 编写代码 2.4 补充内容三、完整代码与总结一、前言1.1 关于描述性统计分析概括地来说，描述性统计分析就是在收集到的数据的基础上，运用制表和分类，图形以及计算概括性数据
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2023-08-10 19:59:32
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