目录 Pandas之Series Pandas之DataFrame 一.pandas简单介绍 1.pandas是一个强大的Python数据分析的工具包.2.pandas是基于NumPy构建的. 3.pandas的主要功能 具备对其功能的数据结构DataFrame.Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作 灵活处理缺失数据 4.安装方法:pip install pandas5.引用方法:import pandas as pd 二.Series Series是一种类似于一位数组的对象…

目录 Pandas之Series Pandas之DataFrame 一.pandas简单介绍 1.pandas是一个强大的Python数据分析的工具包.2.pandas是基于NumPy构建的. 3.pandas的主要功能 具备对其功能的数据结构DataFrame.Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作 灵活处理缺失数据 4.安装方法:pip install pandas5.引用方法:import pandas as pd 二.Series Series是一种类似于一位数组的对象…

计算求和类的指标,其实用不到嵌套表,比如计算各城市产品分类的订单额. 如果要计算不重复的指标 比如一个用户一天下了多个订单 用这样的表计算一天有多少用户下单 这个用户肯定是去重的 下多个订单也应该视为一个用户 这个用嵌套表主要是为了逻辑理解清楚 一步步来,如果对数据库表很熟悉的话可以省去嵌套表的步骤 1.嵌套表 ##C024_02 上周品类销售收入 SELECT CONCAT(b.分类ID,'-',a.产品分类) AS 商品分类 ,SUM(IF(城市="城市A",销售确认额,NULL)…

excel表计算和计算器计算结果不一致 : 建议安装完excel进行精度设置:…

Pandas统计计算和描述 示例代码: import numpy as np import pandas as pd df_obj = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns = ['a', 'b', 'c', 'd']) print(df_obj) 运行结果: a b c d 0 1.469682 1.948965 1.373124 -0.564129 1 -1.466670 -0.494591 0.467787 -2.007771 2 1.368…

技术背景 GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术,这得益于GPU计算的高度并行化.在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案,包括之前的博客中提到的cupy.pycuda和numba.cuda,都是GPU加速的标志性Python库.这里我们重点推numba.cuda这一解决方案,因为cupy的优势在于实现好了的众多的函数,在算法实现的灵活性上还比较欠缺:而pycuda虽然提供了很好的灵活性和相当高的性能,但是这要求我们必须在Python的代码中插入C代码,这显然是非常不Pyth…

Tableau学习Step5一表计算.详细级别表达式.动作.外接python 本文首发于博客冰山一树Sankey,去博客浏览效果更好. ) Tableau学习Step4一数据解释.异常值监测.参数使用.分析结果如何对外发布 一. 表计算 1.1 什么是表计算 是特殊类型的计算字段 根据当前的可视化内容(基于当前内容构建的虚拟表)进行计算,如排名.汇总.差分.定基比/环比- 表计算并不考虑当前可视化内容中被筛选掉的任何度量或维度 表计算的结果并不影响数据源中的数据表 1.2 分区与寻址 分区字段…

1.读取文件为pandas格式: import pandas as pd import numpy as np dataset = pd.read_csv("C:/Users/Administrator/Desktop/test.csv",encoding='gbk') 这样就读取了一个csv文件作为dataframe格式的文件,结果如下: 2.查看读取数据的概况和维度使用如下命令: dataset.head() # 若括号不填写任何信息,默认查看df的前五行,当然也可以填写数字,填写…

豆瓣电影top250数据分析 数据来源(豆瓣电影top250) 爬虫代码比较简单 数据较为真实,可以进行初步的数据分析 可以将前面的几篇文章中的介绍的数据预处理的方法进行实践 最后用matplotlib与pyecharts两种可视化包进行部分数据展示 数据仍需深挖,有待加强 #首先按照惯例导入python 数据分析的两个包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pyecharts i…

NumPy NumPy最强大的是n维数组,该库还包含基本的线性代数函数.傅立叶变换.随机函数和其他底层语言(如Fortran.C和C++)集成的工具. SciPy SciPy建立在NumPy基础上,它是离散傅立叶变换.线性代数.优化和稀疏矩阵等多种高级科学和工程模块最有用的库之一. Matplotlib Matplotlib主要用于绘制各种各样的图形,从直方图到线图.热力图,还可以使用Latex命令在图像中添加数学符号. Pandas Pandas主要用于结构化数据的运算和操作,广泛用于数据整理…