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大数据解读教育界三大弱势群体：男教师、老教师、副科教师

一起作业联合腾讯教育开展的大数据调研《中小学教师职业现状》显示，倍感压力的教师群体中，男教师、老教师与副科教师堪称教育界三大弱势群体。...1 近一半教书“先生”欲逃离 男教师恐成校园“大熊猫” 按照社会上的职业属性划分，人们常常会对某类职业进行性别预设，如警察、护士。如今，教师职业中，男女比例也存在严重失衡的现象。...校园中的教书“先生”踪影难觅，能够坚守岗位的男教师，应该会被当作“大熊猫”重点保护起来吧？ 事实并非如此。报告显示，多数男教师背负压力，甚至有超过60%的男教师明确表示“亚历山大”，濒临崩溃边缘。...男教师身为校园中的“大熊猫”却没有享受到国宝级待遇，足够引起教育管理者的重视。只有不断提升教师的社会地位，改善教师的待遇，并抬高教师门槛，或许才能彻底撕掉男教师背后“弱势群体”的标签。...正因为上述原因，调研过程中有44%的副科教师明确表示，如果有机会从事其他职业，他们会果断放弃教师职业。 既如此，又该如何提升副科教师的职业忠诚度，发挥他们自身价值？

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    6种方式创建多层索引

    本文主要介绍在Pandas中创建多层索引的6种方式： pd.MultiIndex.from_arrays()：多维数组作为参数，高维指定高层索引，低维指定低层索引。...pd.MultiIndex.from_tuples()：元组的列表作为参数，每个元组指定每个索引(高维和低维索引)。...() In [1]: import pandas as pd import numpy as np 通过数组的方式来生成，通常指定的是列表中的元素： In [2]: # 列表元素是字符串和数字 array1...在创建的同时可以指定每个层级的名字： In [4]: # 列表元素全是字符串 array2 = [["xiaoming","guanyu","zhangfei"], ["male"...在Python中，我们使用 isinstance()函数 判断python对象是否可迭代： # 导入 collections 模块的 Iterable 对比对象 from collections import

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    pandas越来越难学，只能自己找趣味了，你该这么学，No.11

    我们可以传入一个元组列表搞定 也可以采用两个迭代中的每个元素配对 使用MultiIndex.from_product iterables = [['bar','baz','foo'],['one','two...最新的0.24版本的pandas里面 看，写就写最新的 增加了一个方法 MultiIndex.from_frame MultiIndex.from_frame(df, sortorder=None...['B','ye']], columns=['first','second']) print(df) index = pd.MultiIndex.from_frame...(df) print(index) 注意啊，这个是0.24版本以上的pandas可以用 小注意 所有的MultiIndex构造函数都接收一个names参数，该参数存储index自己的名称，如果没有传递...这要看“权限狗们”如何看待了 重点来了，画重点 它不但删你的文章，还封禁你推送的功能 一句话，你随便发，我随便封 rubbish 以后如果测试压力代码，全部往垃圾园扔 个人牢骚，不接受反驳

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    【愚公系列】2023年07月 Pandas数据分析之MultiIndex

    前言 Pandas中的多级索引（MultiIndex）是指在一个DataFrame或Series中，使用多个索引级别来组织数据。多级索引可用于存储高维数据，如时间序列数据或具有多个分类变量的数据。...在Pandas中，MultiIndex可以通过以下方式创建： 使用元组列表创建：通过传递每个级别上的唯一值列表的元组列表来创建MultiIndex。...([index1, index2]) 使用交叉索引创建：通过传递每个级别上的唯一值列表来创建MultiIndex。...([index1, index2]) 创建MultiIndex后，可以使用MultiIndex.get_level_values()方法获取每个级别的值，并使用loc()方法选择特定级别的数据。...可写的。 你可以学习如何使用slice代替冒号。

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    数据科学 IPython 笔记本 7.8 分层索引

    多重索引中的每个额外层次表示数据的额外维度；利用这个属性，我们可以更灵活地处理我们可以表示的数据类型。...具体而言，我们可能希望，每年为每个州添加另一列人口统计数据（例如，18 岁以下的人口）; 使用MultiIndex就像在DataFrame中添加另一列一样简单： pop_df = pd.DataFrame...例如，正如我们之前所做的那样，你可以从一个简单的数组列表中构造MultiIndex，提供每个层次中的索引值： pd.MultiIndex.from_arrays([['a', 'a', 'b', 'b'...，但是可以向loc或iloc中的每个索引器，传递多个索引的元组。...重排多重索引 处理多重索引数据的关键之一，是知道如何有效地转换数据。有许多操作将保留数据集中的所有信息，但为了各种计算的目的重新排列它。

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    pandas多级索引的骚操作！

    我们知道dataframe是一个二维的数据表结构，通常情况下行和列索引都只有一个。但当需要多维度分析时，我们就需要添加多层级索引了。在关系型数据库中也被叫做复合主键。...1、多层级索引创建 多级索引的创建分两种情况。一种是只有纯数据，索引需要新建立；另一种是索引可从数据中获取。 因为两种情况建立多级索引的方法不同，下面分情况来介绍。...]]) print(df) 有四种创建多级层级的方法：MultiIndex.from_arrays,MultiIndex.from_product,MultiIndex.from_tuples,MultiIndex.from_frame...# 数组 # 每个数组对应着一个层级的索引值 arrays = [['北京','北京','上海','上海'],['北大','清华','上交','复旦']] mindex = pd.MultiIndex.from_arrays...,pro], names=['年份','专业']) # 对df的行索引、列索引赋值 df.index = mindex df.columns = mcol display(df) 02 从数据中获取多级索引

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    数据分析索引总结（中）Pandas多级索引

    指定df中的列创建（set_index方法） 传入两个以上的列名时,必须以list的形式传入(tuple不行)。...df_using_mul.loc['C_1'] 如何获取次级索引为指定值的行??...第一类特殊情况：由元组构成列表 选出某几个元素，每个元组的第一个元素是第一层索引的可能取值,元组的第二个元素是第二层索引的可能取值...精确到最内层索引 df_using_mul.sort_index(...第二类特殊情况：由列表构成元组 选出第一层在‘C_2’和'C_3'中且第二层在'street_4'和'street_7'中的行。...pd.IndexSlice[df_s.sum()>4] 分解开来看--行的筛选，注意观察发现,最终结果没有第一次行索引为A的, 但下边的结果中第一层索引为A的有等于True的--这是因为前边还有个slice

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    Pandas 重置索引深度总结

    今天我们来讨论 Pandas 中的 reset_index() 方法，包括为什么我们需要在 Pandas 中重置 DataFrame 的索引，以及我们应该如何应用该方法 在本文我们将使用 Kaggle...，当我们设置 level 参数后，将其从索引中删除并作为称为 Animal ID 的公共列插入到 DataFrame 中 df_multiindex.reset_index(level='Name')...旧索引中包含的信息已完全从 DataFrame 中删除了 drop 参数也适用于具有 MultiIndex 的 DataFrame，就像我们之前创建的那样： df_multiindex Output:...，看看当我们从 DataFrame 中删除缺失值时，重置 DataFrame 索引是如何有用的 首先，让我们恢复我们最开始时创建的第一个 DataFrame，它具有默认数字索引： df = pd.read_csv...如何恢复 DataFrame 的默认数字索引 何时使用 reset_index() 方法 该方法最重要的几个参数 如何使用 MultiIndex 如何从 DataFrame 中完全删除旧索引 如何将修改直接保存到原始

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    Pandas图鉴(三)：DataFrames

    下一个选择是用NumPy向量的dict或二维NumPy数组构造一个DataFrame： 请注意第二种情况下，人口值是如何被转换为浮点数的。实际上，这发生在构建NumPy数组的早期。...还有两个创建DataFrame的选项（不太有用）： 从一个dict的列表中（每个dict代表一个行，它的键是列名，它的值是相应的单元格值）。...你不能通过标签访问行，不能通过位置索引访问不相干的行，你甚至不能引用单个单元格，因为df['x', 'y']是为MultiIndex准备的!...但每个函数的做法略有不同，因为它们是为不同的用例量身定做的。...即使不关心索引，也要尽量避免在其中有重复的值： 要么使用reset_index=True参数 调用df.reset_index(drop=True)来重新索引从0到len(df)-1的行、 使用keys

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    使用Python简单玩玩RFM用户价值模型

    在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。 目录： 0....关于RFM模型 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有3个神奇的要素，这3个要素构成了数据分析最好的指标。...R：最近一次消费间隔 (Recency)，计算用户最近一次消费记录截止当前时间的间隔天数 F：消费频率 (Frequency)，计算在统计周期内用户消费记录次数 M：消费金额 (Monetary)，计算在统计周期内用户累计消费金额或者是单次平均消费金额...RFM 为了方便划分，我们可以简单根据RFM各自的均值来判断高低： 高：大于均值 低：不大于均值 从而我们可以很好地区分出8类群体，这8类用户群体的特征如下表所示，我们可以根据自己产品的现状制定出更适合不同用户群体的业务决策...数据预览 原始数据中，@timestamp是时间、price是价格、uid是用户唯一标识符。 df.info() ?

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    【原创佳作】介绍Pandas实战中一些高端玩法

    什么是多重/分层索引 多重/分层索引(MultiIndex)可以理解为堆叠的一种索引结构，它的存在为一些相当复杂的数据分析和操作打开了大门，尤其是在处理高纬度数据的时候就显得十分地便利，我们首先来创建带有多重索引的...，分别是 pd.MultiIndex.from_arrays pd.MultiIndex.from_frame pd.MultiIndex.from_tuples pd.MultiIndex.from_product...小编这里就挑其中的一种来为大家演示如何来创建多重索引，代码如下 df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(4, 2)),...columns= ['ladies', 'gentlemen'], index=pd.MultiIndex.from_product([['English','French...' ] xs()方法的调用 小编另外推荐xs()方法来指定多重索引中的层级，例如我们只想要2019年7月1日各大城市的数据，代码如下 df.xs('2019-07-01', level='Date')

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    Pandas 高级教程——多级索引

    Python Pandas 高级教程：多级索引 Pandas 中的多级索引是一种强大的工具，用于处理具有多个维度或层次的数据。多级索引可以在行和列上创建层次结构，提供更灵活的数据表示和分析方式。...在本篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的多级索引，通过实例演示如何应用这一功能。 1. 安装 Pandas 确保你已经安装了 Pandas。...(data) df.set_index(['Year', 'Category'], inplace=True) 3.2 使用 MultiIndex 对象创建多级索引 # 使用 MultiIndex 对象创建多级索引...总结 多级索引是 Pandas 中用于处理层次化数据的强大工具，通过多级索引，你可以更灵活地组织和分析数据。在实际应用中，多级索引常用于处理时间序列、多维度数据等场景。...希望这篇博客能够帮助你更好地理解和运用 Pandas 中的多级索引。

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    Pandas高级数据处理：多级索引

    一、多级索引简介Pandas中的多级索引（MultiIndex）是用于表示更高维度数据的一种方式，它允许我们在一个轴上拥有多个层次的索引。这在处理分层数据或需要更精细控制数据访问时非常有用。...比如有一个包含订单信息的数据表，其中“客户ID”和“订单日期”两列可以组合成多级索引，以更好地分析每个客户的订单随时间的变化情况。...)# 聚合操作# 计算每个类别下的总销售额total_sales = df.groupby(level='Category').sum()print("\n每个类别下的总销售额：")print(total_sales...然后演示了如何解决索引层级混乱的问题，通过交换索引层级并重新排序数据。接着展示了如何选择特定类别的数据，以及如何对多级索引的数据进行聚合操作，计算每个类别下的总销售额。...这些操作涵盖了多级索引数据处理中的一些基本任务，有助于理解多级索引的特性和常见操作

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    【数据处理包Pandas】多级索引的创建及使用

    可以将 MultiIndex 视为一个元组对数组，其中每个元组对都是唯一的。...两级索引都放在列表中，属于花式索引的写法 a1 MultiIndex(levels=[[2016, 2017], [1, 2]], labels=[[0, 0, 1, 1], [0...： （1）当只涉及列索引元组并且其中不包含slice(None)时，行索引元组可以用冒号(:)简化，写成df.loc[:,(列索引)]；或者进一步简化成df[列索引]（即loc行选择器和表示元组的圆括号都可以省略...，例如#3处） （2）当只涉及行索引元组并且其中不包含slice(None)时，列索引元组可以用冒号(:)简化，写成df.loc[(行索引),:]；或者进一步简化成df.loc[行索引]（即表示元组的圆括号也省略了...（3）无论行/列索引，只要有一个元组中包含slice(None)，就不能使用上述简化形式，而必须使用通用形式（#1和#2处） 注意：为了在多级索引的中括号[]中可以使用切片（即使用冒号:），需要先使用

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