上期文章：pandas每天一题-题目7：批量列计算 后台回复"数据"，可以下载本题数据集 如下数据： 数据描述： 此数据是订单明细表。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 需求：数据中共有多少个订单？...---- 方式2 之所以说上一种方式是不准确，是因为没有考虑到空值的问题。 len 函数不会忽略空值(nan) ，因此如果列中有空值，那么就比正确结果数量多。...本身有提供一个忽略 nan 的计数方法： df.order_id.drop_duplicates().count() 点评： 这种方式个人认为最合适 ---- 方式4 pandas 为列(Series...)提供了一个快速汇总计数方法： df.order_id.value_counts() Series.value_counts() 相当于 根据 order id 分组，统计数量。
默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...Pandas value_counts() 可用于使用 bin 参数将连续数据分入离散区间。...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。
当谈到数据分析和理解数据结构时，Pandas value_counts() 是最受欢迎的函数之一。该函数返回一个包含唯一值计数的系列。...1、默认参数 2、按升序对结果进行排序 3、按字母顺序排列结果 4、结果中包含空值 5、 以百分比计数显示结果 6、将连续数据分入离散区间 7、分组并调用 value_counts() 8、将结果系列转换为...例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。...Pandas value_counts() 可用于使用 bin 参数将连续数据分入离散区间。...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。
默认参数 按升序对结果进行排序 按字母顺序排列结果 结果中包含空值 以百分比计数显示结果 将连续数据分入离散区间 分组并调用 value_counts() 将结果系列转换为 DataFrame 应用于DataFrame...1、默认参数 Pandas value_counts() 函数返回一个包含唯一值计数的系列。...例如，让我们从 Titanic 数据集中获取“Embarked”列的计数。 ...Pandas value_counts() 可用于使用 bin 参数将连续数据分入离散区间。...一个常见的用例是按某个列分组，然后获取另一列的唯一值的计数。例如，让我们按“Embarked”列分组并获取不同“Sex”值的计数。
数据可以在公众号后台回复“对比”获取，你将得到本文所有的excel数据和SQL脚本数据以及本文的清晰PDF版本，便于实操和查看。...例如我们查询uid为10003或者金额大于50的记录。(点击图片可以查看大图) ? 这里需要特别说明的是有一种情况是需要判断某字段是否为空值。...pandas的空值用nan表示，其判断条件需要写成isna()，或者notna()。...例如 #查找uid不为空的记录 order_data[order_data['uid'].notna()] #查找uid为空的记录 order_data[order_data['uid'].isna(...前面提到的count是一种聚合函数，表示计数，除此外还有sum表示求和，max,min表示最大最小值等。pandas和SQL都支持聚合操作。例如我们求每个uid有多少订单量。
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。...}-\\d{2}-\\d{2}).*', 1) as dt3 from t_order; #我们的目标同样是在小括号里，1表示取第一个匹配的结果 3.假设我们要去掉ts中的横杠，即替换ts中的“-”为空...实际中，经常会遇到二者嵌套的情况，例如，我们想统计：ts中含有‘2019-08-01’的不重复订单有多少，ts中含有‘2019-08-02’的不重复订单有多少，这在Hive SQL中比较容易，代码和得到的结果为...四、窗口函数 row_number hive中的row_number函数通常用来分组计数，每组内的序号从1开始增加，且没有重复值。比如我们对每个uid的订单按照订单时间倒序排列，获取其排序的序号。...for _ , row in order_group.iterrows()]).reset_index() order_group1 这样的结果中会有一个空行，这是因为用逗号分隔的时候，最后一个元素为空
；一个是返回当前时刻所在的周在全年的周里面是第几周。...（1）返回周几 weekday() weekday(): ''' 功能: 当前时刻是一周中的**周几**。...-5-21'] #获取2020年5月20日的数据 data['2020-5-20':'2020-5-20'] 上述的索引方法适用于索引是时间的情况下，但是并不是所有情况下时间都可以做索引，比如订单表中订单号是索引...-5-20的订单 df[df["成交时间"] == datetime(2020,5,20) ] #选取成交时间为2020-5-20以后的订单 df[df["成交时间"] > datetime(2020,5,20...) ] #选取成交时间为2020-5-20以前的订单 df[df["成交时间"] < datetime(2020,5,20) ] #选取成交时间为2020-5-20到2020-5-22之间的订单 df
Pandas 透视表概述 数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。...之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。...Pandas pivot_table函数介绍：pandas有两个pivot_table函数 pandas.pivot_table pandas.DataFrame.pivot_table pandas.pivot_table...') all_orders=pd.read_excel('data/全国销售订单数量表.xlsx') custom_consume.head() all_orders.head() 为会员消费报表添加年月列... 统计消费商品数量 计算连带率 会员复购率分析 上面计算的数据为所有数据的复购率，我们要统计每年的复购率，所以要先对数据进行订单日期筛选，这里我们定义一个函数 统计2018年01月~2018
数据准备 SQL计算周同比和日环比 pandas计算周同比和日环比 在之前的三篇系列文章中，我们对比了pandas和SQL在数据方面的多项操作。...具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。...第三篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（三）围绕日期操作展开，主要讨论了日期获取，日期转换，日期计算等内容。 本篇文章一起来学习常见的应用实例：如何在SQL和pandas中计算同环比。...同比是指和上个周期内同期数据的对比，可以是年同比，月同比，周同比等。环比是指连续两个统计周期内数据的对比，可以是日环比，周环比，月环比等。工作中常见的是周同比和日环比。...以上面的代码为基础，稍加修改，增加计算百分比的代码，就可以分别得到周同比和日环比。
你可以网上搜索"用户消费分析 pandas" 查阅其他同类文章作为对比学习 ---- 数据背景 案例数据为 CDNow 平台上某段时间的订单数据，定义加载数据的函数： 行3：数据源是文本文件，每列数据由多个空格分隔...，能看出一些基本信息与问题 订单时间范围从1997年1月到1998年6月 金额最小值为0，这是赠品？...这里不再展开 ---- 再看看订单金额为0的情况： 共80笔消费金额为0的记录 ---- 啰嗦的汇总代码 数据分析中的数据处理操作，大部分集中在分组统计中，因为需要变换数据颗粒做统计运算。..."那么每个月的消费人数走势如何呢"： 注意数据颗粒是订单，统计人数时是不能直接对记录计数，如果同一个人在分组范围内出现多笔，应该视为一笔，因此需要对 user id 去重后再计数。..."每月的销售额"： "每月消费人数"： "每月客单价"： 行3：多个度量，只需要分别传入即可 "每月平均订单单价"： 本次涉及的并非一些 pandas 的方法，而是使用 pandas 的一种模式
传统的数据库SQL和实时SQL处理的差别还是很大的，这里简单列出一些区别： 传统数据库SQL处理 实时SQL处理 传统数据库的表数据是有界限的 实时数据无界限的 在批处理数据的查询是需要获取全量数据 无法获取全量数据...连续查询 在动态表上执行连续查询，并生成新的动态表作为结果表。与批处理查询不同，连续查询绝不会终止，而且会根据输入表的更新来更新它的结果表。...假设当查询启动的事以后，clicks表为空。当第一行数据插入clicks表的时候，查询开始计算产生结果表。当[Mary, ./home]插入的时候，查询会在结果表上产生一行[Mary, 1]。...状态大小：连续查询在无界流上执行，通常应该运行数周或数月，甚至7*24小时。因此，连续查询处理的数据总量可能非常大。为了更新先前生成的结果，可能需要维护所有输出的行。...例如，第一个示例查询需要存储每个用户的URL计数，以便能够增加计数，并在输入表收到新行时发出新结果。如果仅统计注册用户，则要维护的计数可能不会太高。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...上期文章：pandas每天一题-题目5：统计空值数量也有多种实现方式 后台回复"数据"，可以下载本题数据集 如下数据： 数据描述： 此数据是订单明细表。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 需求：将价格列转成数值 下面是答案了 ---- 方式1 这是源项目的解决方式...x[1:-1] 是 python 的切片，从第二个字符取到最后，实际作用就是去掉 $ 符号 用 float 函数转成数值 点评： 这种方式不是 pandas 的风格 ---- 方式2 pandas 为文本列提供了切片方式...此时该列的每个值都被传入函数中处理 点评： 有时候我们必须在数据转成 DataFrame 之前做正确的处理，比如身份证号码，如果加载后已经变成科学计数法，那么你是没有机会转回正确的文本。
合约量化APP的简单模块介绍： 1.订单复制模块：能同时实现多个真实订单账户向交易子账户的正向，反向和多重复制效果。 2.合约参数模块：能为单个交易者设置不同的合约保证金和交易费用。 ...4.动态损益模块：您可以控制每个真实市场的当日损失，也就是说，您可以控制每日损失，还可以在大趋势市场中添加止盈。 5.日志模块：您可以发布交易的实时风险信息。 ...position_long = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long) # 获取空仓仓位...根据不同情况，表现为数量多少，具体的统计数字，范围衡量，时间长度等等。所谓量化就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。...而每个样本灰度值还是一个由无穷多个取值的连续变化量，必须将其转化为有限个离散值，赋予不同码字才能真正成为数字图像。这种转化称为量化。
（1484） 将调用 minute_to_session_label 的次数减少高达 75%（1492） 加快连续会话中分钟数计数速度（1497） 移除/推迟了对大型索引的 get_loc...增强功能 始终处理新订单，即在handle_data未被调用的 bar 上，但存在‘clock’数据，例如一致的基准，处理订单。 现在从投资组合容器中过滤掉空仓位。...(1538) 增加了连续期货的历史记录。(1539) 为连续期货增加了调整后的历史记录。(1548) 增加了考虑未来合约成交量的滚动风格，特别针对连续期货。...（1484） 最多节省了 75%的 minute_to_session_label 调用（1492） 加快了连续会话中分钟数的计数（1497） 移除或推迟对大型索引的 get_loc...增强功能 始终处理新订单，即在handle_data未被调用的条形图上，但存在“时钟”数据（例如，一致的基准），处理订单。 现在从投资组合容器中过滤掉空仓位。
定期找些简单练习作为 pandas 专栏的练习题 知识点 DataFrame.apply 以及 axis 的理解 分组计数 DataFrame.iloc 切片 如下一份停车场数据： 每行表示某时间段...1 同理，"连续停车2小时"结果是2(分别是"AA"与"FF") ---- 导入库与加载数据： ---- 需求1 按理解，可以描述为"不同车牌数量"，相当于去重复后的车牌数。...() 做到一样的效果 基于这个结果，统计每一种次数的计数即可： 行3：按之前的处理，统计次数 注意此时结果是一个 Series，index(上图红框) 是"连续n小时停车"。...value(上图蓝框) 是连续n小时停车出现的次数 把这个过程定义为一个函数： 行6：选出一列执行看看效果 最后，通过 apply 就能处理所有的列： 注意 行索引(蓝框) 是"连续n小时停车" 但是...reindex 就是为了这种场景而设计： 行4：顺手把空值填成 0 结果： 之后只是合并2个需求结果输出 Excel 即可，具体看源码 但是，结果真的对吗？！！！
pandas具有简单的语法和快速的操作。它可以轻松处理多达1万条数据。使用pandas Dataframe，可以轻松添加/删除列，切片，建立索引以及处理空值。...估算这些缺失的值超出了我们的讨论范围，我们将只关注使用pandas函数来设计一些新特性。 用于标签编码的replace() pandas中的replace函数动态地将当前值替换为给定值。...用于独热编码的get_dummies() 获取虚拟变量是pandas中的一项功能，可帮助将分类变量转换为独热变量。 独热编码方法是将类别自变量转换为多个二进制列，其中1表示属于该类别的观察结果。...从第一行，我们可以理解，如果Item_Identifier为FD22，Item_Type为Snack Foods，则平均销售额将为3232.54。 这就是我们如何创建多个列的方式。...但是，如果你强调日期，则会发现你还可以计算一周中的某天，一年中的某个季度，一年中的某周，一年中的某天等等。我们可以通过这一日期时间变量创建的新变量的数量没有限制。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...上期文章：pandas每天一题-题目6：文本转数值 后台回复"数据"，可以下载本题数据集 如下数据： 数据描述： 此数据是订单明细表。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 需求：请计算总收入(单价乘以数量的总和) 下面是答案了 ---- 方式1 以下是原项目解法...item_price').sum() print('Revenue was: $' + str(np.round(revenue,2))) Revenue was: $39237.02 行1：df.eval 可以动态解析表达式...点评： pandas 官方测试中，当数据量较大时(10万行以上)，这种方式会得到一定优化加速(使用numba) 推荐阅读： Python数据处理，pandas 统计连续停车时长
今天的案例是电商的订单记录分析，挖掘出订单量和产品种类，价格，以及下单时间的特点。...获取数据, 公号回复：DT18 02 数据观察 可以用文本编辑器，打开数据观察一下。...index=df[df.createTime > df.payTime].index, inplace=True) # 处理16年之后的数据 df[df.createTime > endTime] # 为空...# 看下支付时间有没有16年以前的 df[df.payTime < startTime] # 为空 # 看下支付时间在16年以后的，为空，支付时间不用处理 df[df.payTime > endTime...清洗的一个技巧是“重复数据后删除”，如果前几列的数据出现几十上百行重复或者有多行值为0，空值，这可能并不是真的重复或异常，而是有一行数据前几列重复后几列不同，因而不要盲目的将重复的数据删除，所有列都清洗后
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