Pandas中查看列中数据的种类及个数 读取数据 import pandas as pd import numpy as np filepath = 'your_file_path.csv' data = pd.read_csv(filepath) 查看列中的值类型及个数 data['unit name'].value_counts() 若列的行数超过屏幕显示,设置display.max_rows 若列的列数超过屏幕显示,设置display.max_columns 设置显示20行 pd.set_

Pandas查询数据 Pandas查询数据的几种方法 df.loc方法,根据行.列的标签值查询 df.iloc方法,根据行.列的数字位置查询 df.where方法 df.query方法 .loc既能查询,又能覆盖写入,强烈推荐! Pandas使用df.loc查询数据的方法 使用单个label值查询数据 使用值列表批量查询 使用数值区间进行范围查询 使用条件表达式查询 调用函数查询 注意 以上查询方法,既适用于行,也适用于列 注意观察降维dataFrame>Series>值 0.读取数据 数据为

上面一篇文章有记录pandas构造数据框的方式有二维数组,字典,嵌套的列表和元组等,本篇用于介绍通过外部数据读取的方式来构造数据框. python读取外部数据集的时候,这些数据集可能包含在文本文件(csv,txt),电子表格Excel和数据库中(Mysql,SQL server)等,那么如何来用pandas来实现这些 文件,表格和数据库的读取呢? 1.文本文件的读取 read_table函数介绍 函数原型: pd.read_table(filepath_or_buffer,sep='t',hea

最近Qt的blog总结了到底有多少种smart pointer, 下面是一个简要的介绍: 1.   QPointer :提供对指针的保护,当一个指针被删除以后,再使用不会造成野指针或者指针溢出.比如 QPointer<MyObj> obj …;if(!obj.isNull()) obj->foo;// 成功… //对象被另外一个线程删除了if(!obj.isNull()) obj->foo;// 不会造成内存错误,该函数不会被调用 (2009/10/27更正:需要加入if(!obj

# pandas新增数据列(直接赋值.apply.assign.分条件赋值) # pandas在进行数据分析时,经常需要按照一定条件创建新的数据列,然后进行进一步分析 # 1 直接赋值 # 2 df.apply方法 # 3 df.assig方法 # 4 按条件选择分组分别赋值 import pandas as pd # 0 读取csv数据到dataframe df = pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv") print(df.head()) # 1

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l

问题:w1.w2.w3.w4.w5,5个元素将会按顺序入栈,求出栈顺序有多少种情况. 先写一下结论方便记忆: 1个元素:1种 2个元素:2种 3个元素:5种 4个元素:14种 5个元素:42种 简单的分析过程如下: n个数据依次入栈,出栈顺序种数的递推公式如下:F(n)=∑(F(n-1-k)*Fk);其中k从0到n-1 已知F0=1,F1=F0*F0=1F2=F1*F0+F0*F1=2F3=F2*F0+F1*F1+F0*F2=5F4=F3*F0+F2*F1+F1*F2+F0*F3=14F5=F4

使用Pandas对数据进行筛选和排序 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas对数据进行筛选和排序 目录: sort() 对单列数据进行排序 对多列数据进行排序 获取金额最小前10项 获取金额最大前10项 Loc 单列数据筛选并排序 多列数据筛选并排序 按筛选条件求和(sumif, sumifs) 按筛选条件计数(countif, countifs) 按筛选条件计算均值(averageif, averageifs) 按筛选条件获取最大值和最小值 筛选和排序是Excel中使用频率

使用Pandas进行数据提取 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据提取 目录 set_index() ix 按行提取信息 按列提取信息 按行与列提取信息 提取特定日期的信息 按日期汇总信息 resample() 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备

使用Pandas进行数据匹配 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas进行数据匹配 目录 merge()介绍 inner模式匹配 lefg模式匹配 right模式匹配 outer模式匹配 NaN值匹配模式 Pandas中的merge函数类似于Excel中的Vlookup,可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能.与Excel不同之处在于merge函数有4种匹配拼接模式,分别为inner,left,right和outer模式. 其中inner为默认的匹配模式.本篇文章我们将介绍m

使用Pandas创建数据透视表 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas创建数据透视表 目录 pandas.pivot_table() 创建简单的数据透视表 增加一个行维度(index) 增加一个值变量(value) 更改数值汇总方式 增加数值汇总方式 增加一个列维度(columns) 增加多个列维度 增加数据汇总值 数据透视表是Excel中最常用的数据汇总工具,它可以根据一个或多个制定的维度对数据进行聚合.在python中同样可以通过pandas.pivot_table函数来

首先说明这是一个数学的排列组合问题C(m,n) = m!/(n!*(m-n)!) 比如:有集合('粉色','红色','蓝色','黑色'),('38码','39码','40码'),('大号','中号') 分别从每一个集合中取出一个元素进行组合,问有多少种组合?解:C(4,1) * C(3,1) * C(2,1) = (4!/(1!*(4-1)!)) * (3!/(1!*(3-1)!)) * (2!/(1!*(2-1)!)) = 24/6 * 6/2 * 2 = 4 * 3 * 2 = 24(种)

昨日内容回顾 1. 内容回顾 1. VueX VueX分三部分 1. state 2. mutations 3. actions 存放数据 修改数据的唯一方式 异步操作 修改state中数据的步骤: 1. 页面上交互 触发数据的变化 2. 去后端获取新的数据(异步操作 ajax请求) 3. dispatch('获取新数据') --> 放在actions中 4. 拿到了新数据了 5. 去更新state中对应的数据(同步操作 state.noteList=[xx,xx,xx])--> 放在muta

我们可以用2*1的小矩形横着或者竖着去覆盖更大的矩形. 请问用n个2*1的小矩形无重叠地覆盖一个2*n的大矩形,总共有多少种方法? 是不是发现看不懂,哈哈:编程题就是这样,一定要归纳,手写过程: n = 1,则 1; n = 2.则1,1横1,1竖:是不是有点眼熟: n= 3,则1,1,1横,1,1横1竖,1竖1,1,横:...还要再说么? 注意不能省2,因为0为0: public class Solution { public int RectCover(int target) { if(ta

原文:https://blog.csdn.net/xu1916659422/article/details/77971696/ 上节探讨了批量新增数据,这节探讨批量更新数据两种写法的效率问题. 实现方式有两种, 一种用for循环通过循环传过来的参数集合,循环出N条sql, 另一种 用mysql的case when 条件判断变相的进行批量更新 下面进行实现. 注意第一种方法要想成功,需要在db链接url后面带一个参数  &allowMultiQueries=true 即:  jdbc:mysql:

迭代器 我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据烈性有以下几种: 一类是集合数据类型,如list.tuple.dict.set.str,bytes等: 一类是generator,数据结构,包括生成器和带yield的generator function. 这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable 可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象. 而生成器不但可以作用于for循环,还可以被next()函数不断调用并返回下一个值, 直到最后抛出S

不容易系列之(4)——考新郎 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 37629    Accepted Submission(s): 13786 Problem Description 国庆期间,省城HZ刚刚举行了一场盛大的集体婚礼,为了使婚礼进行的丰富一些,司仪临时想出了有一个有意思的节目,叫做"考新郎",具体的操作

使用Pandas进行数据匹配 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas进行数据匹配 目录 merge()介绍 inner模式匹配 lefg模式匹配 right模式匹配 outer模式匹配 NaN值匹配模式 Pandas中的merge函数类似于Excel中的Vlookup,可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能.与Excel不同之处在于merge函数有4种匹配拼接模式,分别为inner,left,right和outer模式. 其中inner为默认的匹配模式.本篇文章我们将介绍m

一.Pandas的数据操作 0.DataFrame的数据结构 1.Series索引操作 (0)Series class Series(base.IndexOpsMixin, generic.NDFrame): """ One-dimensional ndarray with axis labels (including time series). #带轴标签的一维ndarray(包括时间序列). Labels need not be unique but must be a

其它课程中的python---5.Pandas处理数据和读取数据 一.总结 一句话总结: 记常用和特例:慢慢慢慢的就熟了,不用太着急,慢慢来 库的使用都很简单:就是库的常用函数就这几个,后面用的时候学都来得及. 面试的时候看什么:产品.资质.潜力.热情 这几个最重要 python怎么学习:先学大纲,学主干,枝叶等用的时候再去学,这样很快 1.Pandas数据结构有哪些? Series:数组与标签 Dataframe:表格型数据结构 ◆Series -数组与标签 -可以通过标签选取数据 -定长的有

目录 1. 数据文件 2. 读数据 3. 查找数据 4. 替换数据 4.1 一对一替换 4.2 多对一替换 4.3 多对多替换 5. 插入数据 6. 删除数据 6.1 删除列 6.2 删除行 7. 处理缺失值 7.1 数据准备 7.2 查看缺失值 7.3 删除缺失值 7.4 缺失值的填充 8. 处理重复值 8.1 删除重复行 8.2 删除某一列中的重复值 8.3 获取唯一值 9 排序数据 9.1 用sort_values()函数排序数据 9.2 用rank()函数获取数据的排名 10 rank(