一堆废话不知不觉都12月12日了。 记得去年的双十二，是真的大打折了！上证一天跌了2.47%，近400只股票跌停。我还清晰地记得，那天是一路下跌。中午收盘已经跌了接近1.7%了。 在食堂吃饭的时候，除了恐慌，脑子一片空白…（毕竟我在潘老板的带领下，也到市场里走了一圈的。而且那个时候啥都不懂）今天也是双十二，又来打折。不过我看着你们跌就好了。 我也不去像某些人一样，整天吼着买哪只哪只股票，或者
一、pandas数据合并1、join：默认情况下把行索引相同的数据合并在一起join方法是基于index连接dataframe，merge方法是基于column连接，连接方法有内连接，外连接，左连接和右连接，与merge一致。 join操作按照左边原则进行，左边有几行，结果就会有几行，列为join操作双方列的总和，在左边未出现的赋值为NaNimport pandas as pd
impo
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2023-12-23 14:41:08
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一、基本操作demo# -*- coding: utf-8 -*
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame#第一个是放在df里面的随机数据，第二个是索引，也叫行，第三个叫列
df1=pd.DataFrame(
np.random.randn(4,4),
index=list('a
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2023-09-03 21:32:19
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文章目录一、什么是分组？二、分组并使用聚合函数做数据统计1.创建数据2.单个列groupby，查询所有数据列的统计3.多个列groupby，查询所有数据列的统计4.同时查看多种数据统计5.不同列使用不同的聚合函数三、分组后的遍历1.创建数据2.遍历单个列聚合的分组3.遍历多个列聚合的分组 一、什么是分组？类似SQL：select city,max(temperature) from city_w
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2024-09-09 12:45:28
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1、索引对象indexpandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数据（比如轴名称等）。构建Series或DataFrame时，所用到的任何数组或其他序列的标签都会被转换成一个Index：In [76]: obj = pd.Series(range(3), index=['a', 'b', 'c'])
In [77]: index = obj.index
In [78]: index
Out[
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2023-10-20 22:42:28
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# Spark DataFrame 聚合学习指南
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。对于初学者而言，单一的数据结构 `DataFrame` 提供了一种表格化的数据格式，非常适合进行聚合操作。本文将详细讲解如何使用 Spark DataFrame 进行聚合，从流程到具体代码逐步解析。
## 聚合操作流程
在 Spark DataFr
原创
2024-08-12 04:10:29
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作者：Roman Orac数据分析，如何能错过 Pandas 。现在，数据科学家 Roman Orac 分享了他在工作中相见恨晚的 Pandas 使用技巧。了解了这些技巧，能让你在学习、使用 Pandas 的时候更加高效。 话不多说，一起学习一下~Pandas实用技巧用 Pandas 做数据分析，最大的亮点当属 DataFrame。不过，在展示成果的时候，常常需要把 DataFrame
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2024-10-24 12:33:52
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一、分组 1、语法 grouped= df.groupby(by='columns name') # grouped是一个DataFrameGroupBy对象，是可迭代的(遍历) # grouped中的每一个元素都是一个元祖 # 元祖： (索引(分组的值), 分组之后的DataFrame) 2、取值
原创
2021-07-15 13:57:42
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在聚合操作中,需要指定键或分组方式,以及指定如何转换一列或多列数据的聚合函数。s 除了处理任意类型的值之外，Spark还可以创建以下分组类型： 最简单的分组通过在select语句中执行聚合来汇总整个DataFrame “group by”指定一个或者多个key也可以指定一个或者多个聚合函数，来对包括
原创
2021-07-15 15:07:38
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1）查看DataFrame数据及属性df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象
df_obj.dtypes #查看各行的数据格式
df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 df_obj.tail() #查看后几行的数据,默认后5行 df_obj.index #查看索引 df_obj.
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2024-01-07 14:09:01
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数据合并pandas包中，进行数据合并有join()、merge()、concat(), append()四种方法。它们的区别是：df.join() 相同行索引的数据被合并在一起，因此拼接后的行数不会增加(可能会减少)、列数增加；df.merge()通过指定的列索引进行合并，行列都有可能增加;merge也可以指定行索引进行合并；pd.concat()通过axis参数指定在水平还是垂直方向拼接；df
前言：每天都要好好学习哦一、OS模块总结：os模块：对文件目录进行操作，实现对文件目录操作与管理1. 创建删除修改重命名文件目录2. 获取项目目录路径常用四个函数： os.getcwd()os.path.dirname(path)os.path.
# 如何实现Python中dataframe多行聚合成一行
## 简介
在数据处理中，有时候我们需要将DataFrame中的多行数据合并成一行，这在数据分析和处理中是一个常见的需求。本文将介绍如何使用Python中的pandas库实现这一功能。假设你已经有了一定的Python开发经验，接下来我将向你展示具体的操作步骤。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[
原创
2024-03-31 05:24:29
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# 使用Python DataFrame聚合两列变一列的详解
在数据分析中，处理和变换数据是非常重要的步骤之一。Python的Pandas库为我们提供了强大的数据处理功能。本文将介绍如何通过Pandas实现将两列数据聚合成一列，并以示例代码进行说明，最后展示如何利用这些数据绘制饼状图。
## 1. 基础概念
在数据分析中，通常我们希望从多个列中提取关键信息。聚合操作帮助我们减少数据的维度，并
原创
2024-09-04 03:30:50
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# 如何实现Python Dataframe一列中相同数据聚合
## 1. 概述
在处理数据时，有时我们需要对Dataframe中的某一列进行相同数据的聚合操作。这个过程可以通过使用Pandas库中的groupby函数来实现。本文将向你展示如何通过Python来实现这一操作。
## 2. 流程图
```mermaid
journey
title 数据聚合流程
section 数
原创
2024-04-26 06:09:45
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# 如何实现Python DataFrame按某列聚合几行数据合并
## 介绍
在数据分析和处理过程中，经常需要对DataFrame中的数据按照某列进行聚合操作，以便进行统计分析或其他操作。本文将介绍如何使用Python中的pandas库实现对DataFrame按某列聚合几行数据合并的操作。
## 整体流程
为了更好地理解整个操作流程，让我们先通过一个表格展示整个过程的步骤：
| 步骤 |
原创
2024-06-11 06:07:45
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# Spark 2.4 DataFrame分组聚合和窗口函数
## 简介
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，可以用于处理大规模的数据。Spark提供了多种操作数据的方式，其中DataFrame是一种基于分布式数据集的API，它提供了一种高级的数据操作接口，可以方便地对大规模数据进行分组聚合和窗口函数的处理。
在本文中，我们将介绍Spark 2.4中DataFrame的分组聚
原创
2023-07-22 15:56:20
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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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前言Python的pandas包提供的数据聚合与分组运算功能很强大，也很灵活。《Python for Data Analysis》这本书第9章详细的介绍了这方面的用法，但是有些细节不常用就容易忘记，遂打算把书中这部分内容总结在博客里，以便复习查看。根据书中的章节，这部分知识包括以下四部分：1.GroupBy Mechanics（groupby技术）2.Data Aggregation（数据聚合）3
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2023-09-25 18:25:24
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数据分组分组统计 - groupby功能① 根据某些条件将数据拆分成组 ② 对每个组独立应用函数 ③ 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=
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2024-01-05 23:56:39
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