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Pandas 秘籍：6~11

也完全可以将数据帧一起添加。 将数据帧加在一起将在计算之前对齐索引和列，并产生不匹配索引的缺失值。 首先，从 2014 年棒球数据集中选择一些列。...类似地，AB，H和R列是两个数据帧中唯一出现的列。 即使我们在指定fill_value参数的情况下使用add方法，我们仍然缺少值。 这是因为在我们的输入数据中从来没有行和列的某些组合。...传递给它的第一个值表示行标签。 在步骤 2 中，names.loc[4]引用带有等于整数 4 的标签的行。此标签当前在数据帧中不存在。 赋值语句使用列表提供的数据创建新行。...步骤 16 显示了一个常见的 Pandas 习惯用法，用于在将它们与concat函数组合在一起之前，将多个类似索引的数据帧收集到一个列表中。 连接到单个数据帧后，我们应该目视检查它以确保其准确性。...如果我们将列的精度保留为纳秒，则通过使用特殊的dt访问器返回天数，x 轴将同样显示过多的精度。 至关重要的一步出现在步骤 23 中。

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    NASA数据集：水瓶座CAP 3级风速标准映射图像7天数据V5.0

    水瓶座CAP 3级风速标准映射图像7天数据V5.0 简介 5.0版Aquarius CAP Level 3产品是基于组合主动被动（CAP）算法的AQUARIUS/SAC-D绘图盐分和风速数据的第四个版本...CAP是一个私家侦探生成了由JPL开发和提供的数据集。CAP算法利用来自机载辐射计和散射计的数据，通过最小化模型和观测值之间的平方差和来同时检索盐分、风速和方向。...该仪器由三个辐射计组成，按推扫对齐，相对于轨道阴影侧的射入角为29度、38度和46度。...梁的足迹包括：76公里（沿线）x 94公里（跨轨）、84公里x 120公里和96公里x 156公里，跨轨总带为370公里。辐射计在各自的水平和垂直极化（TH和TV）下测量1.413 GHz的亮温。...工作于1.26 GHz的散射计测量每个足迹中的海洋反向散射，用于估计盐分时的表面粗糙度修正。该散射计的测量范围约为390公里。

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    程序员用python给了女友一个七夕惊喜！

    动画即是一帧一帧静态画面的连续播放，所以我们只需要将每一天都画一次图，再拼成 GIF 即可。 如下为第一天和最后一天的条形图： ? ?...进入代码环节：先按需求读取数据（读表最爱的 pandas 库又出现啦）。为了便于处理日期，将 excel 中的日期一列的值转为字符串格式，再利用 datatime 将起始日期设为时间戳格式。...import pandas as pd import datetime df = pd.read_excel("数据.xlsx") df['日期文本'] = df['日期'].apply(lambda...通过 t + datetime.timedelta(days=date) 计算需要绘制的指定天数的日期，再利用 strftime("%Y-%m-%d") 将其还原为日期文本，然后通过该日期文本取出当天的数据存入新的...只需传入模型、绘图函数、和一个 int 类型的列表即可，因此最初设计 draw 函数时所需的参数是天数 date。

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    利用Python统计连续登录N天或以上用户

    在有些时候，我们需要统计连续登录N天或以上用户，这里采用python通过分组排序、分组计数等步骤实现该功能，具体如下： 导入需要的库 import pandas as pd import numpy as...np 第一步，导入数据 原始数据是一份csv文件，我们用pandas的方法read_csv直接读取 df = pd.read_csv(r"C:\Users\Gdc\Documents\登录日志.csv...第四步，计算差值 这一步是辅助操作，使用第三步中的辅助列与用户登录日期做差值得到一个日期，若某用户某几列该值相同，则代表这几天属于连续登录 因为辅助列是float型，我们在做时间差的时候需要用到to_timedelta...第五步，分组计数 通过上一步，我们可以知道，计算每个用户date_sub列出现的次数即可算出该用户连续登录的天数 data = df.groupby(['role_id','date_sub']).count...第六步，计算每个用户连续登录最大天数 这里用到的是sort_values和first方法，对每个用户连续登录天数做组内排序（降序），再取第一个值即为该用户连续登录最大天数 data = data.sort_values

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    技术解析：如何获取全球疫情历史数据并处理

    选择第一个并进去他的API说明页面，找到我们要的历史数据API ?...默认值为subset=None表示考虑所有列。 keep='first'表示保留第一次出现的重复行，是默认值。...虽然已经成功提取到了数据但是依旧有一个问题，并不是每天数据都是完整的，在疫情刚开始的时候，很多大洲并没有数据，这会导致绘图时的不便，而在之前的缺失值处理的文章中我们已经详细的讲解了如何处理缺失值。...四、结束语&彩蛋 回顾上面的过程，本次处理数据过程中使用的语法都是pandas中比较基础的语法，当然过程中也有很多步骤可以优化。...关于pandas中其他语法我们会在以后的技术解析文章中慢慢探讨，最后彩蛋时间，有没有更省事的获取历史数据的办法？

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    pandas基础：使用Python pandas Groupby函数汇总数据，获得对数据更好地理解

    标签：Python与Excel, pandas 在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。...datetime_is_numeric参数还可以帮助pandas理解我们使用的是datetime类型的数据。 图2 添加更多信息到我们的数据中 继续为我们的交易增加两列：天数和月份。...图3 实际上，我们可以使用groupby对象的.agg()方法将上述两行代码组合成一行，只需将字典传递到agg()。字典键是我们要处理的数据列，字典值（可以是单个值或列表）是我们要执行的操作。...要更改agg()方法中的列名，我们需要执行以下操作： 关键字是新的列名 这些值是命名元组 pd.namedagh，第一个参数用于列，第二个参数用于指定操作 图6 pd.NamedAgg是一个名称元组...在元组中，第一个元素是类别名称，第二个元素是属于特定类别的子集数据。因此，这是拆分步骤。 我们也可以使用内置属性或方法访问拆分的数据集，而不是对其进行迭代。

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    python数据处理 tips

    df.head()将显示数据帧的前5行，使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用的列 根据我们的样本，有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...在本例中，我希望显示所有的重复项，因此传递False作为参数。现在我们已经看到这个数据集中存在重复项，我想删除它们并保留第一个出现项。下面的函数用于保留第一个引用。...注意：请确保映射中包含默认值male和female，否则在执行映射后它将变为nan。 处理空数据 ? 此列中缺少3个值：-、na和NaN。pandas不承认-和na为空。...解决方案1：删除样本（行）/特征（列） 如果我们确信丢失的数据是无用的，或者丢失的数据只是数据的一小部分，那么我们可以删除包含丢失值的行。 在统计学中，这种方法称为删除，它是一种处理缺失数据的方法。...现在你已经学会了如何用pandas清理Python中的数据。我希望这篇文章对你有用。如果我有任何错误或打字错误，请给我留言。

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    嘀~正则表达式快速上手指南（下篇）

    但是，数据并不总是直截了当的。常常会有意想不到的情况出现。例如，如果没有 From: 字段怎么办？脚本将报错并中断。在步骤2中可以避免这种情况。 ?...将转换完的字符串添加到 emails_dict 字典中，以便后续能极其方便地转换为pandas数据结构。 在步骤3B中，我们对 s_name 进行几乎一致的操作. ?...就像之前做的一样，我们在步骤3B中首先检查s_name 的值是否为None 。 然后，在将字符串分配给变量前，我们调用两次了 re 模块中的re.sub() 函数。...我们需要做的就是使用如下代码: ? 通过上面这行代码，使用pandas的DataFrame() 函数，我们将字典组成的 emails 转换成数据帧，并赋给变量emails_df. 就这么简单。...我们已经拥有了一个精致的Pandas数据帧，实际上它是一个简洁的表格，包含了从email中提取的所有信息。 请看下数据帧的前几行： ?

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    【数据分析】数据缺失影响模型效果？是时候需要missingno工具包来帮你了！

    数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。...数据丢失的原因很多，包括传感器故障、数据过时、数据管理不当，甚至人为错误。丢失的数据可能以单个值、一个要素中的多个值或整个要素丢失的形式出现。...Pandas 快速分析 在使用 missingno 库之前，pandas库中有一些特性可以让我们初步了解丢失了多少数据。...这将返回一个表，其中包含有关数据帧的汇总统计信息，例如平均值、最大值和最小值。在表的顶部是一个名为counts的行。在下面的示例中，我们可以看到数据帧中的每个特性都有不同的计数。...RMED位于同一个较大的分支中，这表明该列中存在的一些缺失值可以与这四列相关联。 摘要 在应用机器学习之前识别缺失是数据质量工作的一个关键组成部分。

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    基于自运动中准确估计地平面法向量方法

    在实际环境中，道路表面并非理想的平面，但靠近摄像机的一小段近似平坦。在这种情况下，可以计算在摄像机参考系统中的该段的法线向量。当车辆静止时，可以从摄像机和地平面之间的外参参数计算地平面法线向量。...观测是Tk的旋转部分，通过残差旋转（Gi）计算当前帧的法线向量（Ni）。在将当前帧的观察应用于滤波器之前，预测状态（Yi）与绝对变换（Tk）之间的差异会被计算。...对于单目设置，使用ORB-SLAM2算法从左侧RGB摄像头图像中获取自我运动信息。在纯IMU里程计方面，采用AI-IMU算法提取自我运动信息。实验中使用了LiDAR点云数据计算地平面法线的地面真实值。...在定量评估中，通过与地面真实值的比较，使用弧度制的向量误差对估计的地平面法线向量进行了评估。研究采用了两种地面真实值类型，即固定外参和平面拟合。...红线是从静态标定（静态法线向量）计算的，显然偏离了理想值。在补充视频中可以找到更好的可视化效果。为验证我们提出的方法的稳健性，我们在nuScenes数据集上进行了相同的实验。 图9. 消失线的可视化。

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    你需要的Excel常用函数都在这里！

    例如，如果区域中包含的公式返回空字符串，COUNTA 函数计算该值。COUNTA 函数不会对空单元格进行计数。 参数可以包含或引用各种类型的数据，但只有数字类型的数据才被计算在内。...如果参数为数字、日期或者代表数字的文本（例如用引号引起的数字，"1"），则将被计算在内。 如果参数为逻辑值、错误值或者不能转换为数字的文本，则不会被计算在内。...当为三个参数时，就和单条件求和一样，后面参数都是成对出现：条件区域2，条件2，条件区域3，条件3... 如果需要，可将条件应用于一个区域并对其他区域中的对应值求和。...WEEKDAY() WEEKDAY(serial_number,[return_type]) 返回对应于某个日期的一周中的第几天。默认情况下，天数是 1（星期日）到 7（星期六）范围内的整数。...start_date之前或之后不含周末及节假日的天数。 days 为正值将生成未来日期；为负值生成过去日期。 holidays 可选。

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    Python连接MIMIC-IV数据库并图表可视化

    之前我们讲解了如何提取MIMIC-IV数据数据： 这种直接SQL提取方式很直接，但是不是最好的方式也不利于数据的进一步统计分析、可视化和预测分析， 所以我们这里讲解下： 如何用python语言连接我们装好的数据库...dod:社会保障数据库中记录的死亡日期 我们可以使用pandas包自带的总结信息函数来查看数据集的统计信息，也可以使用pandas profiling来直接生成升级版的报告查看。...这里我们先用pandas自带的函数来进行数据集探索。...intime：入院时间，指患者入院的时间。 outtime：出院时间，表示患者出院的时间。 los：住院天数，表示患者在医院中的住院天数。...这里我们就用之前已经读取好的a（admission表dataframe数据）和p(icustay表dataframe数据)数据集，基于列subject_id、hadm_id进行merge操作。

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    Python连接MIMIC-IV数据库并图表可视化

    之前我们讲解了如何提取MIMIC-IV数据数据： 这种直接SQL提取方式很直接，但是不是最好的方式也不利于数据的进一步统计分析、可视化和预测分析， 所以我们这里讲解下： 如何用python语言连接我们装好的数据库...dod:社会保障数据库中记录的死亡日期 我们可以使用pandas包自带的总结信息函数来查看数据集的统计信息，也可以使用pandas profiling来直接生成升级版的报告查看。...这里我们先用pandas自带的函数来进行数据集探索。...intime：入院时间，指患者入院的时间。 outtime：出院时间，表示患者出院的时间。 los：住院天数，表示患者在医院中的住院天数。...这里我们就用之前已经读取好的a（admission表dataframe数据）和p(icustay表dataframe数据)数据集，基于列subject_id、hadm_id进行merge操作。

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    北京2021年的第一场冬雪，比以往时候来的更早一些！用Python采集历史天气数据，带你赏一赏~

    今年（2021年的冬雪是在11月6日），过去10年的第1场冬雪时间表如下： 过去10年的第1场冬雪时间表如下 我们可以看到，过去10年里有3个年头并没有冬雪，大部分年份的第1场冬雪都是在11月下旬及之后才出现...（绘图来自Excel的EasyShu插件） 注：在该网站历史数据中很多天空气质量差的算在了阴天里哈 2.2....数据处理 数据处理部分我们用到的也是pandas，以下将从处理思路和方法进行简单讲解，原始数据大家可以通过第三部分的数据采集爬虫代码运行获取或者后台回复 955 在北京历史天气文件夹中领取。...() 后几条数据 通过观察采集下来的数据，我们可以发现日期字段中带有星期信息，最高的最低气温中带有摄氏度符号，天气中存在雨夹雪等字眼。...() 每年下雪天数 snowData.groupby('年份')['日期'].count().to_frame('下雪天数').reset_index() 年份 下雪天数 2011 11 2012

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    1992-2012年美国西海岸的海面高度异常数据集

    Gridded Altimeter Fields with Enhanced Coastal Coverage 具有增强海岸覆盖范围的网格化测高场 简介 具有增强的海岸覆盖范围的网格化高度计场数据产品包含美国西海岸的海面高度异常...SSHA 和海流速度来自距离海岸 0.75 度及以上的 AVISO 1/4 度 DT UPD MSLA 3.0 版网格。海岸 0.75 度范围内的数值来自验潮仪观测数据，并内插到高度计填充区域。...它由卫星雷达测量数据和数值模型插值方法结合而成，提供了全球范围内的水面高度信息。 GANDALF 数据的主要特点是其增强的海岸线覆盖。...传统的卫星高度测量数据在海岸线附近往往存在数据缺失或误差较大的问题，而GANDALF 数据利用了附近陆地和海洋的高度信息，通过插值方法填补了这些缺失的区域，从而提供了更准确和完整的海岸线高度数据。...总之，GANDALF 数据是一种用于海洋和海岸线研究的高度观测数据集，它通过附近陆地和海洋的高度信息插值填补了海岸线附近的数据空缺，提供了更准确和完整的海岸线高度数据。

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    Python探索性数据分析，这样才容易掌握

    下面的代码显示了必要的 import 语句: ? 使用 Pandas 库，你可以将数据文件加载到容器对象(称为数据帧, dataframe)中。...我们这份数据的第一个问题是 ACT 2017 和 ACT 2018 数据集的维度不一致。让我们使用（ .head() ）来更好地查看数据，通过 Pandas 库展示了每一列的前五行，前五个标签值。...首先，让我们使用 .value_counts() 方法检查 ACT 2018 数据中 “State” 列的值，该方法按降序显示数据帧中每个特定值出现的次数: ?...请注意：“Maine” 在 2018 年 ACT 数据中出现了两次。下一步是确定这些值是重复的还是数据输入不正确引起的。我们将使用一种脱敏技术来实现这一点，它允许我们检查满足指定条件的数据帧中的行。...我的方法如下图展示: ? 函数 compare_values() 从两个不同的数据帧中获取一列，临时存储这些值，并显示仅出现在其中一个数据集中的任何值。

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    最近面试太难了。

    在面试数据分析师时，往往会考察一下SQL的掌握程度。...当然这种题变形也很多，连续打卡天数、连续学习天数，连续点击天数等等都是同一个类型，今天我们将会给大家分享SQL和Pandas的多种做法。让大家一次搞懂，下次面试不难!...作者简介 小小明，数据、Python爱好者，CSDN博客专家。个人博客地址：https://blog.csdn.net/as604049322 计算每一个用户的最大连续登录天数，由左变换到右边。...，这里以第一个为准；如果需要获取全部的最大日期可以使用rank或dense_rank窗口函数，可以保证天数一致时排名一致。...我们看看Pandas中rank函数的几种method的差异： import pandas as pd t1 = pd.DataFrame(data={'num': [2, 4, 4, 8, 8]})

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    Python批量处理Excel数据后，导入SQL Server

    首先我们要判断空值，然后设置日期天数计算起始时间，利用datetime模块的timedelta函数将时间天数转变成时间差，然后直接与起始日期进行运算即可得出其代表的日期。...，不过想明白后，其实也好算，从excel中我们可以直接将日期天数转成短日期，等式已经有了，只有一个未知数x，我们只需列一个一元一次方程即可解出未知数x。...我的想法是，首先调用pandas的sort_values函数将所有数据根据日期列进行升序排序，然后，调用drop_duplicates函数指定按SOID列进行去重，并指定keep值为last，表示重复数据中保留最后一行数据...” 可以写一个字典，来存储数据库表和对应Excel数据名称，然后一个个存储到对应的数据库表中即可（或者提前处理好数据后，再合并）。...遍历读取Excel表数据利用了列表推导式，最后利用pandas的concat函数即可将对应数据进行合并。

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    电商用户复购实战：图解 pandas 的移动函数 shift

    老样子，免费包邮送出去5本，参与方式见文末~ ---- 本文主要介绍的是pandas中的一个移动函数：shift。最后结合一个具体的电商领域中用户的复购案例来说明如何使用shift函数。...这个案例综合性很强，除了需要掌握shift函数，你还会复习到以下pandas中的多个函数使用技巧，建议认真阅读、理解并收藏，欢迎点赞呀~ 分组统计：groupby 过滤筛选数据：query 排序函数：sort_values...如果是数值型的缺失值，用np.nan；如果是时间类型的缺失值，用NaT（not a time） 模拟数据 模拟了两份数据，其中一份和时间相关。...： 参数fill_value 移动之后缺失值的填充数据 参数freq 表示移动的频率，专门用于时间序列的移动中 频率 时间序列变化频率有间隔相同的，也有不同的。...那么张三的平均复购周期：（6+3+8+10）/ 4 = 6.75 2、模拟数据 模拟了一份电商数据，多位用户购买了一次或者多次： 下面通过Pandas来求解每位用户的平均复购周期和全部的平均复购周期

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