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RSS订阅原创 数据分析------python 之 pandas
2.1 手动构建Seriespd.Series([‘data=None’, ‘index=None’, ‘dtype=None’, ‘name=None’])#通过列表构建data = np.array([22, 3000, 33, 37, 40, 1500])dataarray([ 22, 3000, 33, 37, 40, 1500])3 一个Seriespd.Series(data)dict1={‘蜘蛛侠’:22, ‘灭霸’:3000, ‘奇异博士’:33, ‘钢铁侠
2021-05-12 18:28:10
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原创 python中广播机制
0.4 广播机制0.4.1 什么是广播我们都知道，Numpy中的基本运算（加、减、乘、除、求余等等）都是元素级别的，但是这仅仅局限于两个数组的形状相同的情况下。Numpy就是通过广播来进行高速的矢量化运算.广播, 具有扩散的特点.在数组中的广播,含义就是一个数组在另外一个数组中进行的某种运算的扩散.#可是大家又会发现，如果让一个数组加1的话，结果是整个数组的结果都会加1，这是什么情况呢？#形状不一样的时候，可以通过广播机制对数组进行扩散，使得其形状变成一样的规则1：如果两个数组形状中，只有其
2021-05-11 17:01:02
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原创 python 数据清洗之numpy、pandas
python 数据清洗用到两个包 numpy和pandasPandas的名称来自于Panel data和Python数据分析data analysis，是Python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，被作为金融数据分析工具，为时间序列分析提供了很好的支持，并于2009年底开源出来。NumPy是Numeric Python的缩写，是Python的一种开源的数值计算扩展，可用来存储和处理大型矩阵matrix，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，
2021-05-11 14:44:17
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原创 numpy常用功能
0.2 数组的拼接concatenate（(a1, a2, …), axis）axis指定沿着哪个轴进行拼接#一维只有一个方向x = np.array([1, 2, 3])y = np.array([3, 2, 1])np.concatenate([x,y])array([1, 2, 3, 3, 2, 1])拼接: 沿着一个指定的轴, 将两个数据拼接成一个数组拼接的过程中, 数组的维度不会发生变化#所以0轴拼接保列数相同，1轴拼接保行数相同...
2021-05-11 08:34:30
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原创 Numpy常用功能
Numpy 使用引入 ：import numpy as np0.1.1 reshape改变数组的形状arr.reshape()原始数组的大小必须和变形后数组的大小一致。只是在逻辑上改变数组的形状（相当于视图）为了确保大家都能生成一样的数组, 我们先设置随机数种子np.random.seed(0)x1 = np.random.randint(10, size=6) # 一维数组x2 = np.random.randint(10, size=(3, 4)) # 二维数组x3 = np.r
2021-05-10 18:48:08
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原创 金融贷款行业用mysql求每天的审批通过率及审批通过的平均申请金额
首先分析：审批通过率=进件通过案件数除以总的进件案件数审批通过的平均申请金额=申请通过金额除以申请通过案件数例子：申请表app_list 表中字段：申请日期apply_date/ 合同编号lonn_on / 申请金额 apply_prin 审批结果result 通过pass 不通过reject则公式应该为select apply_date,sum(result=‘pass’)/count(result) as 审批通过率,sum((result=‘pass’)*appl
2021-01-19 13:51:09
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原创 面试题 MySQL中怎么样实现 左反连接 右反连接
1。 左反连接表a： job表b：job求出现在表a却不出现在表b的job。select * from a left join b on a.job=b.jobwhere b.job is null;2。 右反连接表a： job表b：job求出现在表b却不出现在表a的job。select * from b left join a on b.job=a.jobwhere a.job is null....
2021-01-17 17:04:38
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原创 联合查询
把多条select语句的查询结果合并为一个结果集。• 被合并的结果集中字段的个数、顺序和数据类型必须完全一致union去重：select 字段1[,字段2,…] from 表名 union select 字段1[,字段2,…] from 表名;union all不去重： select 字段1[,字段2,…] from 表名 union all select 字段1[,字段2,…] from 表名;例子：加入有两张表第一张表叫做A，第二张表叫做B，则 两张表合并可以用union代码：select
2021-01-17 15:05:02
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原创 查询结果排序
– 查询结果排序– 单字段排序：查询所有员工信息按sal降序显示select * from emp order by sal desc;– 多字段排序：查询所有员工信息按deptno升序、sal降序显示select *from emp order by sal desc, deptno;限制查询结果数量：select 字段1[,字段2,…] from 表名 limit [偏移量,] 行数;limit接受一个或两个数字参数，参数必须是一个整数常量第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，第二个
2021-01-15 22:45:20
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原创 序号函数
序列函数：row_number()显示分区中不重复不间断的序号dense_rank()显示分区中重复不间断的序号rank()显示分区中重复间断的序号– 查询各部门员工基本工资排名select *,row_number() over (partition by deptno order by sal desc ) as 工资排名1,dense_rank() over (partition by deptno order by sal desc ) as 工资排名2,rank() ov
2021-01-15 21:02:40
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原创 2021-01-15
开窗函数：语法：开窗函数名([<字段名>]) over([partition by <分组字段>] [order by <排序字段> [desc]] [<滑动窗口>])partition by子句：按照指定字段进行分区，两个分区由边界分隔，开窗函数在不同的分区内分别执行，在跨越分区边界时重新初始化。order by子句：按照指定字段进行排序，开窗函数将按照排序后的记录顺序进行编号。可以和partition by子句配合使用，也可以单独使用。fra
2021-01-15 20:38:07
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原创 查询两个数值之间内容
1.between …and…查询两者之间的值例如查某一段工资内数值内容select * from emp where sal between ## （某数值）and ###（某数值）;2.-- 空值查询– 查询mgr为空的记录select * from emp where mgr is null;查询comm不为空的记录select * from emp where comm is not null;3.模糊查询： select 字段1[,字段2,…] from 表名 where 字段
2021-01-15 13:25:56
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原创 单表查询
查询结果是存储在内存中的虚拟结果集，并不是数据库中真实存在的表，所以查询不会修改数据库表中的记录• 全表查询：select * from 表名;• 查询指定列：select 字段1[,字段2,…] from 表名;• 别名的设置：select 字段名 [as] 列别名 from 原表名 [[as] 表别名];命名规则：字符（中文/英文）、数字和_，当别名中有空格或为纯数字时需要加引号• 查询不重复的记录：select distinct 字段名[,字段名2,…] from 表名;多个字段去重时，d
2021-01-14 22:44:26
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原创 mysql中别名的设置
mysql中别名的设置别名的设置：select 字段名 [as] 列别名 from 原表名 [[as] 表别名];写自定义目录标题)例如，在表明叫做 lianxi ,在lianxi中每个 (xue)学员分数基础上都加5分，则公式应该为 select *,xue +5 as 新分数 from lianxi ; 或者写成 select * ,xue+5 新分数 from lianxi;功能快捷键撤销：Ctrl/Command + Z重做：Ctrl/Command + Y加粗：Ctrl/Co
2021-01-14 13:36:36
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空空如也
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