健康平安的活着的专栏

import numpy as npfrom pandas import DataFrameimport pandas as pd#构建dataframe，二维数组df = DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=['one','two','three','four'],columns=list('abcde'))print(df) ...

R F M 聚类后类别Id 1 27 6 232.61 02 3 5 1507.11 13 4 16 817.62 24 3 11 232.81 25 14 7 1913.05 16 19 6 ...

sed -n '/2020-01-10 02:10:00/,/2020-01-10 02:11:01/p' oms_timer.log|grep 'DailyBeforeLast30DaysOrderUserTask'

DataFrame可以通过set_index方法，可以设置单索引和复合索引。set_index( ) 将 DataFrame 中的列转化为行索引。默认的，当列变成行索引之后，原来的列就没了，但是可以通过设置drop来保留原来的列。 DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrit...

数据集：代码：# -*- coding: utf-8 -*-# @File : pandas_dataframe_periodIndex_demo.py# @Date : 2020-01-07 15:59# @Author : adminimport pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltimpo...

# -*- coding: utf-8 -*-# @File : pandas_dataframe_class_datatime_total_demo.py# @Date : 2020-01-07 14:27# @Author : admin'''不同月份不同类型的统计次数'''import pandas as pdfrom matplotlib import ...

# -*- coding: utf-8 -*-# @File : pandas_dataframe_datatime_group_demo.py# @Date : 2020-01-06 21:30# @Author : adminimport pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy a...

# -*- coding: utf-8 -*-# @File : pandas_dataframe_add_new_class_demo.py# @Date : 2020-01-06 17:49# @Author : adminimport pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy as...

数据格式：目的数据：目的：获取title字段中包含物流运输业名称作为分类，统计各个分类的条数# -*- coding: utf-8 -*-# @File : pandas_dataframe_classs_sum_demo.py# @Date : 2020-01-06 16:38# @Author : admin'''获取title字段中包含物流运...

重采样：指的是将时间序列从一个频率转化为另一个频率进行处理的过程，将高频率数据转化为低频率数据为降采样，低频率转化为高频率为升采样 pandas提供了一个resample的方法来帮助我们实现频率转化#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 _*-'''@author:Administrator@file: pandas_resample_demo.p...

#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 _*-'''@author:Administrator@file: pandas_timeseries_demo.py@time: 2020-01-05 下午 5:27'''import stringimport pandas as pdimport numpy as np#默认按天a=pd.da...

#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 _*-'''@author:Administrator@file: pandas_dataframe_cases3.py@time: 2020-01-05 下午 4:101.不同年份书的数量2.不同年份书的平均评分情况'''import pandas as pdfrom matplotlib imp...

#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 _*-'''@author:Administrator@file: pandas_dataframe_cases2.py@time: 2020-01-05 下午 3:54统计中国每个城市的店铺数量'''import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as...

#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 _*-'''@author:Administrator@file: pandas_dataframe_cases1.py@time: 2020-01-05 下午 3:25本案例是统计:店铺总数排名前10的国家'''import pandas as pdfrom matplotlib import ...

#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 _*-'''@author:Administrator@file: pandas_dataframe_series_index_demo.py@time: 2020-01-05 下午 1:33'''import pandas as pd;import numpy as npa = pd.Dat...

#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 _*-'''@author:Administrator@file: pandas_dataframe_index_demo.py@time: 2020-01-05 上午 11:14'''import pandas as pd;import numpy as npdf=pd.DataFrame(np.ar...

源数据:分组后:grouped = df.groupby(by="columns_name")grouped是一个DataFrameGroupBy对象，是可迭代的grouped中的每一个元素是一个元组 ,元组里面是（索引(分组的值)，分组之后的DataFrame）#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 _*-'''@autho...

#!usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 _*-'''@author:Administrator@file: pandas_dataframe_compare_demo.py@time: 2020-01-05 上午 10:19'''import pandas as pd;import numpy as npdf=pd.DataFrame(np....

join:按行索引进行合并，行的索引名称必须一样,:默认情况下他是把行索引相同的数据合并到一起merge:按照指定的列把数据按照一定的方式合并到一起,默认的合并方式inner默认的合并方式inner，并集merge outer，交集，NaN补全merge left，左边为准，NaN补全merge right，右边为准，NaN补全#!usr/bin/env python#-*- ...

实现要求：将左边的图例转成右边矩阵的样子技术关键点：1.获取去重分类列表2.构建全0矩阵3.遍历赋值zero_array.loc[m, d_list[m]] = 1 #等同于 # zero_array.loc[m, ['Action', 'Adventure', 'Sci-Fi']] = 1#!usr/bin/env python#-*- coding:ut...

#float转换成整型d_num=d_num.astype(int);# -*- coding: utf-8 -*-# @File : pandas_dataframe_zhifang_demo.py# @Date : 2020-01-04 12:37# @Author : adminimport pandas as pdimport numpy as np...

# -*- coding: utf-8 -*-# @File : pandas_dataframe_total_demo.py# @Date : 2020-01-04 11:52# @Author : admin'''统计函数'''import pandas as pdimport numpy as npfile_path = "../../data/I...

#将第一行的2列设置为nand.iloc[1,1]=np.nan;d.iloc[3,3]=np.nan;#第二种方式#dataframe获取某行某列的数据print(df.loc[1,["Actors"]])

判断数据是否为NaN：pd.isnull(df),pd.notnull(df) 处理方式1：删除NaN所在的行列dropna (axis=0, how='any', inplace=False) 处理方式2：填充数据，t.fillna(t.mean()),t.fiallna(t.median()),t.fillna(0)# -*- coding: utf-8 -*-# @File ...

print(df["Count_AnimalName"]>10) #打印出都是true，falseprint(df[df["Count_AnimalName"]>10]) #获取数据注意这两个不同写法，代表不同功能# @File : pandas_dataframe_boolindex_demo.py# @Date : 2020-01-02 20:17#...

df.loc 通过标签索引行数据df.iloc 通过位置获取行数据# -*- coding: utf-8 -*-# @File : pandas_dataframe_ioc_demo.py# @Date : 2020-01-02 18:07# @Author : adminimport stringimport pandas as pd;import nu...

DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同类型的值。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做是由Series组成的字典（共用同一个索引），数据是以二维结构存放的。类似多维数组/表格数据 (如，excel, R中的data.frame)每列数据可以是不同的类型索引包括列索引和行索引DataFrame对象既有行索引，又有列索引 行索引，表明...

Series是一种类似一维数组的数据结构，由一组数据和与之相关的index组成，这个结构一看似乎与dict字典差不多，我们知道字典是一种无序的数据结构，而pandas中的Series的数据结构不一样，它相当于定长有序的字典，并且它的index和value之间是独立的，两者的索引还是有区别的，Series的index是可变的，而dict字典的key值是不可变的。简而言之：series对象本质上有...

Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析（data analysis）。Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了高级数据结构和数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算提供了大量能...

获取最大值最小值的位置 np.argmax(t,axis=0) np.argmin(t,axis=1)创建一个全0的数组: np.zeros((3,4))创建一个全1的数组:np.ones((3,4))创建一个对角线为1的正方形数组(方阵)：np.eye(3)# -*- coding: utf-8 -*-# @File : numpy_pingjie_demo....

抽取数据文件的部分列数据，使用直方图进行展示# -*- coding: utf-8 -*-# @File : numpy_matplot_show_demo1.py# @Date : 2020-01-01 10:22# @Author : adminfrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy as nppri...

背景要求：将矩阵中为nan的元素替换为每一列的均值：def method2(): for i in range(t.shape[1]): temp_col=t[:,i]; nan_num=np.count_nonzero(temp_col!=temp_col); #为nana的个数 print(nan_num) if nan_num &gt...

求和：t.sum(axis=None)均值：t.mean(a,axis=None) 受离群点的影响较大中值：np.median(t,axis=None)最大值：t.max(axis=None)最小值：t.min(axis=None)极值：np.ptp(t,axis=None) 即最大值和最小值只差标准差：t.std(axis=None)获取最大值最小值的位置 np.ar...

1.nan(NAN,Nan):not a number表示不是一个数字，当我们读取本地的文件为float的时候，如果有缺失，就会出现nan2.当做了一个不合适的计算的时候(比如无穷大(inf)减去无穷大)3.两个nan是不相等的4.nan与任何值计算都为nan5.判断数字是否为nan，用np.isnan(x)6.判断含有nan的个数用np.count_nonzero(e!=e)7....

# -*- coding: utf-8 -*-# @File : numpy_random_rand_demo.py# @Date : 2019-12-13 19:43# @Author : admin#https://blog.youkuaiyun.com/u012149181/article/details/78913167import numpy as np#案例一 ...

数据：代码：# -*- coding: utf-8 -*-# @File : numpy_readfile_demo.py# @Date : 2019-12-30 17:12# @Author : adminimport numpy as np'''1.delimiter 指定分隔符，不然每一行的数据合并成了一行数据，而会报错2.dtype 默认情...

Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。高性能科学计算和数据分析的基础包ndarray，多维数组（矩阵），具有矢量运算能力，快速、节省空间矩阵运算，无需循环，可完成...

应该选择那种图形来呈现数据matplotlib.plot(x,y) 折线图matplotlib.bar(x,y) 柱状图matplotlib.scatter(x,y) 散点图matplotlib.hist(data,bins,normed) 直方图xticks和yticks的设置label和titile,grid的设置绘图的大小和保存图片...