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、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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Python中最常用的数据形式莫过于DataFrame了，基本上每次使用多多少少都要百度一下，终于想起了写一个DataFrame的系列文章，把DataFrame使用过的一些方法做一个系列文章，方便以后的查阅，也做一个分享。这篇博文主要介绍，DataFrame的创建方式。目录1.read_csv()方法2.read_table()方法 
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2023-07-14 16:43:08
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一、pandas 是什么 数据分析。它提供了大量高级的
数据结构和
对数据处理的方法。
pandas 有两个主要的数据结构：
Series 和
DataFrame。
二、Series 一维数组对象 ，类似于 NumPy 的一维 array。它除了包含一组数据还包含一组索引，所以可以把它理解为一组带索引的数组。
将 Python
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2023-10-18 11:30:08
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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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文章目录一、pandas与建模代码结合二、用patsy创建模型描述Patsy公式中的数据转换分类数据与Pastsy三、statsmodels介绍评估线性模型评估时间序列处理四、scikit-learn介绍 一、pandas与建模代码结合用DataFrame.values属性将DataFrame转换为NumPy数组import pandas as pd
import numpy as np
dat
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2024-02-04 21:50:56
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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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Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame1. 导包In [1]: import numpy as np
In [2]: import pandas as pd2. 创建DataFrame对象2.1 通过numpy
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2023-09-17 15:01:36
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# 使用 Python 将 Spark DataFrame 转换为 Pandas DataFrame
在数据科学的工作流程中，Spark 和 Pandas 是最常用的两个数据处理工具。Spark 特别适用于处理大规模的数据集，而 Pandas 则非常适合处理小至中等量的数据，具有更强的灵活性和易用性。在某些情况下，我们需要将 Spark DataFrame 转换为 Pandas DataFram
原创
2024-08-30 07:28:19
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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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Python中dataframe\ array\ list相互转化
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2023-06-18 18:44:09
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# 如何将Python List转换为DataFrame
## 简介
在数据分析和处理过程中，经常需要将Python中的List数据结构转换为Pandas中的DataFrame数据结构。这篇文章将指导你如何完成这一过程。
### 步骤概览
以下是整个转换过程的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入pandas库 |
| 2 | 创建一个Pytho
原创
2024-07-12 06:33:33
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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
# 从Python tuple转换为DataFrame
在数据分析和处理中，经常会遇到需要将Python中的tuple转换为DataFrame的情况。DataFrame是Pandas库中的一种数据结构，类似于Excel中的表格，可以方便地对数据进行操作和分析。本文将介绍如何将Python中的tuple数据转换为DataFrame，并通过代码示例演示这一过程。
## 什么是tuple？
Tupl
原创
2024-04-23 03:47:50
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# 用 Python 将 DataFrame 转换为图片的详细指南
在数据分析和可视化过程中，将数据以图形的形式展现是非常有用的。而使用 Python 的 Pandas 库创建 DataFrame 后，很多人可能不知道如何将其转换为图片。本文将详细介绍这一过程，并提供每一步的代码示例。
## 流程概述
首先，我们需要明确整个流程主要分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-23 04:58:39
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