pandas
Pandas实现Hive中的窗口函数
1、Hive窗口函数 我们先来介绍一下Hive中几个常见的窗口函数，row_number(),lag()和lead()。 1.1 row_number() 该函数的格式如下： row_Number() OVER (partition by 分组字段 ORDER BY 排序字段 排序方式asc/des ......
Pandas50个高级操作， 转载
转自：机器学习杂货店 在数据分析和数据建模的过程中需要对数据进行清洗和整理等工作，有时需要对数据增删字段。下面为大家介绍Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。 01、复杂查询 实际业务需求往往需要按照一定的条件甚至复杂的组合条件来查询数据,接下来为 ......
Pandas 2.0 vs Polars:速度的全面对比
前几天的文章，我们已经简单的介绍过Pandas 和Polars的速度对比。刚刚发布的Pandas 2.0速度得到了显著的提升。但是本次测试发现NumPy数组上的一些基本操作仍然更快。并且Polars 0.17.0，也在上周发布，并且也提到了性能的改善，所以我们这里做一个更详细的关于速度方面的评测。 ......
pandas中的时间特征索引
时间特征索引 import pandas as pd filepath = r"E:\Desktop\配套代码和数据集\配套代码和数据集\第3章：Pandas\Pandas代码\data\flowdata.csv" df = pd.read_csv(filepath,index_col=0,pars ......
Pandas Query 方法深度总结，你学会了吗？
[Pandas Query 方法深度总结，你学会了吗？-51CTO.COM](https://www.51cto.com/article/714736.html) 数据库其他数据库 事实证明实际上可以使用 query() 方法做到这一点。因此，在今天的文章中，我们将展示如何使用 query() 方 ......
利用pandas 和 ttk.Treeviews制作xlsx视图工具
import tkinter as tk from tkinter import ttk import pandas as pd import tkinter.messagebox as msgbox def Start(): msgbox.showinfo('提示', 'OK') fp = pd. ......
pandas数据透视表pivot
pivot数据透视表 filepath = r"E:\Desktop\配套代码和数据集\配套代码和数据集\第3章：Pandas\Pandas代码\data\titanic.csv" df = pd.read_csv(filepath) df.pivot_table(index="Sex",colum ......
每日学习记录20230221_purr包 GSEA pandas
20230221:purr包 GSEA pandas purr的map_*函数的使用 DF = List1 %>% names %>% map_dfr(function(x){ #把List1转化成DataFrame的格式, map_dfr是把结果都按行合并起来. return (data.fram ......
Pandas模块实现向Excel写入数据
Pandas模块实现向Excel写入数据 import pandas as pd dfData = { # 用字典设置DataFrame所需数据 '序号':data[0], '项目':data[1], '数据':data[2] } # 创建DataFrame df = pd.DataFrame(df ......
Pycharm中安装了pandas模块，但在引入该模块时提示No module named 'pandas'
之前遇到一个问题，先放上问题截图 pandas模块是安装在site-packages目录下的一个文件，但是引用时可以看到有红色的波浪线提示没有该模块，我们可以这样试试将project structure添加site-packages目录，步骤： （1）选择File—>settings—>projec ......
Pandas - 1
1. Pandas pandas是一个专门用于数据分析的开源Python库。 2. 安装 pip install pandas 3. pandas的数据结构 Series 存放一维数据，由索引和数据组成 DataFrame 存放多维数据， 是一个表格型的数据结构。有行索引，也有列索引。 3.1 Se ......
pandas的突出显示（style.highlight方法）
pandas的突出显示（style.highlight方法） Pandas提供了一些常用的内置样式，可快速对表格数据进行格式化展示，要记住的是该方法只能在jupyter notebook中显示出来，并不能在pycharm中显示，并且不可用print打印，但是可以将筛选出的文件保存至文件中 空值高亮 ......
pandas数据保存至Mysql数据库,表创建成功,数据未能插入
准备：连接MySQL数据库所需的第三方包pymysql、sqlalchemy（pip安装即可） 方法一： from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine("mysql+pymysql://{}:{}@{}/{}?charset= ......
C, cython和pandas dataframe交互int64, int32的选择
cython调用C代码的一个错误 expected 'int' but got 'long'，原因不复杂，C code的int为32bit, 而pandas df缺省为np.int64 (64bit)，有个参数传递了数组，指针类型就不符了。 两个解决方案 C代码里面所有相关的int改为long lo ......
Pandas的DataFrame使用
import numpy as np import pandas as pd #DataFrame创建 #1.通过字典创建三行两列，使用默认索引 d = {"code":[1,2,3],"name":['zhangsan','lisi','wangwu']} pd.DataFrame(data=d) ......
Pandas 2.0正式版发布： Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 速度对比测试
Pandas 2.0正式版在4月3日已经发布了，以后我们pip install默认安装的就是2.0版了，Polars 是最近比较火的一个DataFrame 库，最近在kaggle上经常使用，所以这里我们将对比下 Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 。看看在速度上 Pandas ......
Python __ Pandas __ Dataframe 实验课
基于Dataframe实现以下功能： 导入directory.csv import numpy as np import pandas as pd fdata=pd.read_csv('F:\\directory.csv') dfx=pd.DataFrame(fdata) starbucks=pd. ......
（数据科学学习手札151）速通pandas2.0新版本干货内容
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，前两天pandas正式发布了其2.0.0版本，作为一次大版本更新，pandas针对底层进行了大量的重构以优化性能和稳定性，其有关这 ......
python-torch numpy matploit pandas
title: 深度学习基础 torch numpy pandas matplotlib numpy 数组对象是 NumPy 中最核心的组成部分，这个数组叫做 ndarray，是“N-dimensional array”的缩写。其中的 N 是一个数字，指代维度. 在 NumPy 中，数组是由 nump ......
Python __ Pandas
简介 可以看做是Excel 是基于Numpy的. 优点：处理表格数据（混杂数据） 需要引用：import pandas as pd Series（无用） 类似于Numpy的一维数组 优点：相较于Nump索引功能强大 输出默认带索引：（当为字典是，，默认键是索引） s4 = pd.Series([9. ......
【Pandas快餐教程】read_csv方法的基本用法
当csv文件有表头且为第一行时，直接使用即可。 daily = pd.read_csv('.\daily_2010_2019.csv') 当csv文件有表头但不是第一行时，可以指定header参数，表头为第二行时header为1，第三行时header为2，以此类推。 daily = pd.read_ ......
pandas dataframe使用方法
使用 Pandas DataFrame 的步骤如下： 导入 Pandas 模块 python import pandas as pd 创建 DataFrame python df = pd.DataFrame({ '姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [18, 25, 30 ......
pandas中多重索引
多重索引 参考来源：Pandas基础教程五_多重索引 - 知乎 (zhihu.com) 1.多重索引的构建 #待完善 2.多重索引值得获取 创建测试数据集 import pandas as pd import numpy as np iterables = [['1', '2', '3'], ['b ......
Pandas中的文本处理
Pandas中的文本处理 #参考来源：Pandas玩转文本处理！ (qq.com) 向量化的字符串处理方法 Pandas的字符串属的方法几乎包括了大部分Python的内置字符串方法（内置共有45个方法）,下面将列举一些常见的方法的用法 只能用于series，不能直接用于整个数据框 | 方法 | 说明 ......
pandas写入数据库
import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import numpy as np w=np.array([1,2,3]) datas = pd.DataFrame(w) print(datas) engine = create_e ......
pandas中数据的删除
数据的删除 #删除空值所在的行 df = df.dropna(axis = 0,subset = ['测温探头编码'])#删除空值的行，不加subset就是删除所有的行或列 #del #使用del, 一次只能删除一列，不能一次删除多列 import pandas as pd data = pd.re ......
pandas中的inplace参数，将变量值赋给inplace= True 的结果，输出为none
pandas中的inplace参数，将变量值赋给inplace= True 的结果，输出为none #在学习drop函数是遇见将变量值赋给inplace= True 的结果，输出为none import pandas as pd import numpy as np city = pd.DataFr ......
时间序列特征提取的Python和Pandas代码示例
使用Pandas和Python从时间序列数据中提取有意义的特征，包括移动平均，自相关和傅里叶变换。 前言 时间序列分析是理解和预测各个行业(如金融、经济、医疗保健等)趋势的强大工具。特征提取是这一过程中的关键步骤，它涉及将原始数据转换为有意义的特征，可用于训练模型进行预测和分析。在本文中，我们将探索 ......
pandas dataframe取一列复制到另一个dataframe的列的问题
df = fkline.find('ETHUSDT','1h') p1 = df[:-1] p2 = df[1:].copy() # 下面的index reset要有，否则不是你需要的数据 p1 = p1.reset_index(drop=True) p2 = p2.reset_index(drop ......