series 空值个数

Python：pandas（三）——DataFrame

官方文档:pandas之DataFrame 1.构造函数用法 pandas.DataFrame( data=None, index=None, columns=None, dtype=None, ) 参数参数类型说明 data ndarray.iterable.dict.DataFrame 用于构造DataFrame的数据(注意,用某个DataFrame构造另一个DataFrame,可能会导致同步修改的问题:如果要得到某个DataFrame的副本,可以用df.copy()) index

Hightcharts动态创建series

第一种方法: 申明options时动态设置series,然后再创建chart对象代码如下: <html> <head> <title>Highcharts Example</title> <script language="javascript" type="text/javascript" src="js/jquery.min.js"></script> <scri

Pandas的一些简单函数总结

pd.Series(my_list) # 从一个可迭代的对象 my_list 中创建一个数据组df.index = pd.date_range('2017/1/1', periods=df.shape[0]) # 添加一个日期索引 indexdf.tail(n) # 查看数据框的最后n行df.set_index('column_one') # 改变索引s.value_counts(dropna=False) # 查询每个独特数据值出现次数统计df.dropna() # 移除数据框 DataFra

python padas 学习

import matplotlib from pandas import DataFrame import numpy as np import pandas as pd import MySQLdb import matplotlib.pyplot as plt #df =Padaas dataframe 对象(二维标记数组) #s =Pandas series对象(一维标记数组) db = MySQLdb.connect(host=", db='spj',charset="utf8

Python的Pandas库简述

pandas 是 python 的数据分析处理库import pandas as pd 1.读取CSV.TXT文件 foodinfo = pd.read_csv("pandas_study.csv", encoding = "utf-8") 2.查看前N条.后N条信息 foodinfo.head(N) foodinfo.tail(N) 3.查看数据框的格式,是DataFrame还是ndarray print(type(foodinfo)) # 结果:<clas

day18-常用模块III (numpy、pandas、matplotlib)

目录 numpy模块创建矩阵获取矩阵的行列数切割矩阵矩阵元素替换矩阵的合并通过函数创建矩阵矩阵的运算矩阵的点乘与转置矩阵的逆矩阵的其他操作 numpy.random生成随机数 pandas模块 Series DataFrame DataFrame属性读取CSV文件处理丢失数据合并数据取值导入导出数据 matplotlib模块条形图直方图折线图散点图 numpy模块计算速度快,提供了数组操作.数组运算.以及统计分布和简单的数学模型,用来存储和处理大型矩阵创

05-pandas索引切片读取数据缺失数据处理

引入 numpy已经能够帮助我们处理数据,能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题,那么pandas学习的目的在什么地方呢? numpy能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据比如:之前youtube的例子中除了数值之外还有国家的信息,视频的分类(tag)信息,标题信息等所以,numpy能够帮助我们处理数值,但是pandas除了处理数值之外(基于numpy),还能够帮助我

Numpy和Pandas的使用入门

Numpy Numpy基本数据结构 np.array()函数接受一个多维list,返回对应纬度的矩阵 vector = np.array([1, 2, 3, 4]) matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 特殊矩阵: np.zeros((第一维size, 第二维size, ...)) 初始化全零矩阵,要求传入的是一个元组,存储各个维度上的尺寸. np.ones((第一维size, 第二维size, ...)) 初始化全一矩阵,要求

pandas的用法

1.a = pandas.read_csv(filepath):读取.csv格式的文件到列表a中,文件在路径filepath中 pandas.core.frame.DataFrame是pandas的核心结构 b = a.head(n):b中存有文件前n行,默认为5行 b = a.tail(n):b中存有文件后n行,默认为5行 import pandas as pd food_info = pd.read_csv("C:/Users/娄斌/Desktop/.ipynb_checkpoints/fo

pandas之DataFrame创建、索引、切片等基础操作

知识点 Series只有行索引,而DataFrame对象既有行索引,也有列索引行索引,表明不同行,横向索引,叫index,0轴,axis=0 列索引,表明不同列,纵向索引,叫columns,1轴,axis=1 1.DataFrame创建,可以通过index和columns指定索引名称 #方式一a = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(2,5)) print(a) #方式二 a = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(2,5)

Pandas常用方法

数据处理很多需要用到pandas,有两个基本类型:Series表示一维数据,DataFrame表示多维.以下是一些常用方法的整理: pandas.Series 创建 Series pandas.Series( data, index, dtype, copy) name value data 数据采取各种形式,如:ndarray,list,dict, constants(常量) index 索引值必须是唯一的和散列的,与数据的长度相同. 默认np.arange(n)如果没有索引被传递. dtyp

Parquet与ORC：高性能列式存储格式(收藏)

背景随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive.Spark SQL.Impala.Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile.ORC.Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试. 列式存储由于OLAP查

使用Visifire+ArcGIS API for Silverlight实现Graphic信息的动态图表显示

原文:使用Visifire+ArcGIS API for Silverlight实现Graphic信息的动态图表显示首先来看一看实现的效果: PS:原始的程序中更新曲线数据时添加了过渡的效果,具体可查看官网的示例: http://www.visifire.com/silverlight_spline_charts_gallery.php 点击其中的一个例子,然后点击Live Updates,就可看到数据更新时的过渡效果.但是蛋疼的博客园,不知道为什么,我插入了我原始的xap文件,过渡效果却没有

Pyspark-SQL 官方 API 的一些梳理（上）

在 Pyspark 操纵 spark-SQL 的世界里借助 session 这个客户端来对内容进行操作和计算.里面涉及到非常多常见常用的方法,本篇文章回来梳理一下这些方法和操作. class pyspark.sql.SparkSession 类下面是一个初始化 spark session 的方法,接下来我会依次来介绍相关函数代表的意义. >>> spark = SparkSession.builder \ ... .master("local") \ ... .ap

大数据：Parquet文件存储格式

一.Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言.平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式. 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch

大数据：Parquet文件存储格式【转】

一.Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言.平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式. 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch

Echarts(一)

echarts3.61. <div id="barMain" style="height:400px"></div> function loadEcharts(){ //初始化 var myChart = echarts.init(document.getElementById('barMain')); //指定图表的配置项和数据 var option = { ti

Parquet 格式文件

Apache Parquet是Hadoop生态圈中一种新型列式存储格式,它可以兼容Hadoop生态圈中大多数计算框架(Hadoop.Spark等),被多种查询引擎支持(Hive.Impala.Drill等),并且它是语言和平台无关的.Parquet最初是由Twitter和Cloudera(由于Impala的缘故)合作开发完成并开源,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目,最新的版本是1.8.1. Parquet是什么 Parquet的灵感来自于2010年Google发

echarts 饼状图改变折线长度

$(function (){ //ups部分 var myChart = echarts.init(document.getElementById('result')) var option = { title : { text: '实验结果评测', x:'center', y:'top', top:'7%', textAlign:'left', textStyle:{ fontWeight:'normal', color:'#000', fontSize:'15' } }, grid: { t

echarts页面中多图自适应

$(function (){ //ups部分 var myChart = echarts.init(document.getElementById('result')) var option = { title : { text: '实验结果评测', x:'center', y:'top', top:'6%', textAlign:'left', textStyle:{ fontWeight:'normal', color:'#000' } }, grid: { top: '20%', left

C# 绘制图表（柱状图，线性图，饼状图）

http://blog.csdn.net/gisfarmer/article/details/3736452 Chart饼状图,每根柱子的宽度: int a = Chart1.Series["Series1"].Points.Count; Chart1.Series["Series1"].CustomProperties = "PointWidth=0.5"; Chart1.Width = Unit.Pixel(25 * a); 如果有多个S

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