神奇的Altair介绍本期主角之前，先给大家一张GIF是不是很炫酷？更神奇的是，完成这么一幅可交互的图表，仅需不到20行代码。这幅图是用Python的可视化库Altair绘制的，Altair可以使用强大而简洁的可视化语法快速开发各种统计可视化图表。用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。事实上，Altair能做的还有很多，大家可以
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2023-12-09 20:25:32
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标题# dataframe格式知识点总结1、DataFrame的创建DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。 DataFrame的创建有多种方式，不过最重要的还是根据dict进行创建，以及读取csv或者txt文件来创建。这里主要介绍这两种方式。&
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2024-02-26 14:18:24
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# Python DataFrame分类汇总
## 1. 概述
在数据分析和数据处理的过程中，经常需要对数据进行分类汇总。Python的pandas库提供了强大的DataFrame数据结构，可以方便地对数据进行分类和汇总操作。本文将介绍如何使用Python的pandas库实现DataFrame的分类汇总。
## 2. 整体流程
下面是实现DataFrame分类汇总的整体流程：
```mer
原创
2024-01-29 04:56:43
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在分析数据时，dataframe的很多方法和sql是类似的，本文总结一些二者中的相通问题，方便互相转移，下面以mysql语法为例。 文章目录数据准备1. mysql表2. 文本文件分析实战1. 去重问题2. 分组问题1. 对单列或多列执行相同的聚合操作2. 对多列分别执行不同的聚合操作3. 自定义聚合方法4. 行转列: group_concat 数据准备为了同时使用sql和dataframe进行分
官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html虽然可以直接查官方文档，不过还是结合一些实际场景，方便记忆，预计做一个使用的系列，涉及平时常见的数据处理应用。从数据处理的角度来说，主要还是看怎么方便怎么来，少量的数据，简单的，直接EXCEL就可以完成了，大量的数据，或者涉及太多的表可以考虑使用python
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2023-08-26 20:01:16
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# 如何在 Python 中变换 Pandas DataFrame 的分类变量
在数据分析与处理过程中，分类变量的变换经常是一项重要的任务。Python 的 Pandas 库为数据处理提供了强大的支持，能够帮助我们轻松地完成分类变量的变换。本文将指导初学者如何使用 Python 的 Pandas 库变换分类变量。
## 整体流程
根据我们要处理的任务，我们可以将这一过程分成几个主要步骤。以下
原创
2024-10-19 07:39:59
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Python入门基础篇 No.50 —— 函数的基本概念_函数的分类_定义和调用 文章目录Python入门基础篇 No.50 —— 函数的基本概念_函数的分类_定义和调用前言一、函数的基本概念二、Python 函数的分类三、函数的定义和调用总结 前言一、函数的基本概念一个程序由一个个任务组成；函数就是代表一个任务或者一个功能。函数是代码复用的通用机制。二、Python 函数的分类内置函数我们前面使
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2024-09-29 15:45:42
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Pandas统计分析基础掌握DataFrame的常用操作1、基础属性2、查看DataFrame中的数据查询DataFrame的数据loc，iloc访问方式3、更改DataFrame中的数据4、增加DataFrame中的数据删除DataFrame中的数据 掌握DataFrame的常用操作DataFrame类似于数据库的表或者Excel的表格，panda将数据读取之后，以DataFrame的数据结构
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2024-01-28 06:52:09
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目录一、分组1.Groupby分组2.对分组进行迭代 3.通过字典或Series进行分组 4.通过函数进行分组5.根据索引级别分组 二、聚合 1.agg()聚合2.transform()3.filter()-过滤4.apply()一、分组1.Groupby分组当源数据是DataFrame类型时，groupby()方法返回一个DataFrameGroupBy对
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2024-03-20 20:33:22
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pandas模块常用函数解析之DataFrame关注公众号“轻松学编程”了解更多。以下命令都是在浏览器中输入。cmd命令窗口输入：jupyter notebook打开浏览器输入网址http://localhost:8888/一、导入模块import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame二、DataFr
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2024-01-28 17:25:49
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分组统计 - groupby功能根据某些条件将数据拆分成组对每个组独立应用函数将结果合并到一个数据结构中Dataframe在行（axis=0）或列（axis=1）上进行分组，将一个函数应用到各个分组并产生一个新值，然后函数执行结果被合并到最终的结果对象中。df.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_
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2023-09-10 09:40:51
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目录第二部分：高级索引一、索引对象和标记数据1.1 索引值和名称1.2 更改DataFrame的索引1.3 更改索引名称标签1.4 构建索引，然后构建DataFrame二、层次化索引2.1 使用MultiIndex提取数据2.2 设置和排序MultiIndex2.3 使用.loc []和非唯一索引2.4 索引MultiIndex的多个级别第二部分：
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2024-03-16 10:01:27
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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
# 如何使用 Python 计数 DataFrame 中某几行数据的元素分类
在数据分析和数据处理过程中，我们经常需要对数据进行分类和统计，以便了解数据的分布和特征。本文将详细介绍如何使用 Python 中的 pandas 库计数 DataFrame 中某几行数据的元素分类。我们将分步进行，通过表格展示流程，并附上每一步的代码和注释。
## 一、流程概述
以下是整个流程的步骤概述表：
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原创
2024-09-11 03:42:10
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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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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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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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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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