写在最前 Python在数据分析领域有三个必须需要熟悉的库,分别是pandas,numpy和matplotlib,如果排个优先级的话,我推荐先学pandas. numpy主要用于数组和矩阵的运算,一般在算法领域会应用比较多. matplotlib用于作图的话其实可替代的库会比较多,譬如有封装的更高级的seaborn,调用起来会更方便,也有交互性更强的pyecharts,风格会更讨喜. 但对于pandas,似乎完全绕不开,当然这三个库都是非常优秀的库,如果你已经入坑数据分析,建议全学…

1. 引言 前一篇介绍了Pandas实现简单的SQL操作,本篇中将主要介绍一些相对复杂一点的操作.为了方便后面实操,先给出一份简化版的设备统计数据: 0 android NLL 387546520 2099457911 0 ios NLL 52877990 916421755 1 android 魅族 8995958 120369597 1 android 酷派 9915906 200818172 1 android 三星 16500493 718969514 1 android 小米 2393…

Python 数据分析:让你像写 Sql 语句一样,使用 Pandas 做数据分析 一.加载数据 import pandas as pd import numpy as np url = ('https://raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv') tips = pd.read_csv(url) output = tips.head() Output: total_bill tip sex smoke…

pandas是一个用于进行python科学计算的常用库,包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在Python中处理数据非常快速和简单.pandas建造在NumPy之上,它使得以NumPy为中心的应用很容易使用. pandas为数据提供了一些解决方案: 支持自动或明确的数据对齐的带有标签轴的数据结构.这可以防止由数据不对齐引起的常见错误,并可以处理不同来源的不同索引数据. 整合的时间序列功能. 以相同的数据结构来处理时间序列和非时间序列. 支持传递元数据(坐标轴标签)的算术运算和缩减. 灵活处理丢失…

Pandas 秘籍 零.前言 一.Pandas 基础 二.数据帧基本操作 三.开始数据分析 四.选择数据子集 五.布尔索引 六.索引对齐 七.分组以进行汇总,过滤和转换 八.将数据重组为整齐的表格 九.组合 Pandas 对象 十.时间序列分析 十一.Pandas,Matplotlib 和 Seaborn 的可视化 Pandas 学习手册中文第二版 零.前言 一.Pandas 与数据分析 二.启动和运行 Pandas 三.用序列表示单变量数据 四.用数据帧表示表格和多元数据 五.数据帧的结构操作…

hive介绍 什么是hive? hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计 hive是基于hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据映射为数据库的一张表,并提供类SQL查询功能.本质就是将HQL(hive sql)转化为MapReduce程序 我们使用MapReduce开发会很麻烦,但是程序员很熟悉sql,于是hive就出现了,可以让我们像写sql一样来编写MapReduce程序,会自动将我们写的sql进行转化.但底层使用的肯定还是MapReduce. hive处理…

    首页 所有文章 资讯 Web 架构 基础技术 书籍 教程 我要投稿 更多频道 » - 导航条 - 首页 所有文章 资讯 Web 架构 基础技术 书籍 教程 我要投稿 更多频道 » - iOS - Python - Android - Web前端     Java开发者写SQL时常犯的10个错误 2015/03/10 | 分类: 基础技术 | 0 条评论 | 标签: SQL 分享到:0 本文由 ImportNew - zer0Black 翻译自 jooq.欢迎加入翻译小组.转载请见文末要求…

Python数据科学安装Numby,pandas,scipy,matpotlib等(IPython安装pandas) 如果还没有本地安装Python.IPython.notebook等请移步 上篇Python,IPython,qtconsole,Notebook,Jupyter快速安装教程 本教程是安装二进制文件,以Windows10 64位操作系统为例,但是二进制文件对应其他Linux和mac os也同样试用. 在开始安装之前,请注意以下前提条件.否则,会出现各种问题. 默认机器上已经安装了P…

每每提到Excel办公自动化,我们脑海里能想到的就是公式.数据透视表.宏.VBA,这也是我们大部分人数据分析的进阶之路.当我们对于常用VBA技巧已经相当熟练后,往往会有一种"我的VBA知识够用啦"的错觉,其实那只是因为我们收到的实际需求还不够复杂和多样化. 一旦哪天碰到略显复杂的业务需求时,我们才知道VBA变量.循环.条件判断.数组.字典.窗体,这些还只是VBA的基础知识罢了,会了这些,远达不到[蒂花之秀]的水准.我们今天的主角,SQL(结构化查询语言),通过嵌入VBA代码中,就可以解…

--写sql语句分别按日,星期,月,季度,年统计销售额 --按日 ' group by day([date]) --按周quarter ' group by datename(week,[date]) --按月 ' group by month([date]) --按季 ' group by datename(quarter,[date]) --按年 select sum(consume),year([date]) from consume_record where group by year(…