利用python进行数据分析之——数据规整化1（ETL）

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VIP免费原创最新推荐文章于 2026-08-03 09:07:34 发布 6.9k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

python开源的etl工具,eclat算法python 第三种方式是在计算句子概率时，不考虑重复词语出现的次数，但是在统计计算词语的概率P("词语"|S)时，却考虑重复词语的出现次数，这样的模型可以叫作混合模型。1)P(“属于某类”|“具有某特征”)=在已知某样本“具有某特征”的条件下，该样本“属于某类”的概率。所以叫做『后验概率』；如果我们考虑重复词语的情况，也就是说，重复的词语我们视为其出现多次，直接按条件独立假设的方式推导，这样的模型叫作多项式模型。2)P(“具有某特征”|“属于某类”)=在已知某样本“属于某类”的条件下，该样本“具有某特征”的概率；阅读详情

待我学有所成，结发与蕊可好。@夏瑾墨 by Jooey

合并数据集

数据库风格的DataFrame合并
索引上的合并
轴向连接

1.数据库风格的DataFrame合并

import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

#一对多
df1=DataFrame({
  
  'key':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':range(7)})
df2=DataFrame({
  
  'key':['a','b','d'],'data2':range(3)})
pd.merge(df1,df2) #merge默认inner连接,结果中的键是交集。
pd.merge(df1,df2,on='key')

这里写图片描述

df3=DataFrame({
  
  'lkey':['b','b','a','c','a','a','b'],'data1':range(7</

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#python

数据分析全链路实战：MySQL+Python+BI工具组合应用指南这类工具组合最值得关注的不是单独某个软件多强大，而是它们如何串联起来，解决从数据获取、处理到分析展示的完整链路问题。很多人学数据分析，工具学了一堆，但一到实际项目就卡壳，问题往往出在流程衔接上。FineBI和PowerBI这类敏捷BI工具，能极大提升数据清洗、建模和可视化的效率；而MySQL和Python则是处理复杂逻辑和自动化流程的利器。这套组合拳，最适合那些需要快速从原始数据中提炼业务洞察，但又不想被复杂代码和部署流程拖累的运营、产品、市场分析人员，以及希望提升效率的数据分析师。如果你手头有Excel 阅读详情

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