> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
前几天在学习【麦叔】Python自动化书本中案例的时候,偶然想对数据分列多一些操作,但是遇到了问题,如下图所示。
python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit介绍(一) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 重要组件介绍(二) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 展示组件(三) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit lay-out布局(四) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 缓存(五) python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit 数据探索案例(六) streamlit + opencv/YOLOv3 快速构建自己的图像目标检测demo网页(七)
前几天在Python白银群【灰崽】问了一个Python自动化办公的问题,一起来看看吧。
前几天在Python最强王者交流群【wen】问了一个Pandas数据处理的问题,一起来看看吧,下图是他的代码。
在Excel中,我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列,可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
这步使用正则提取出每个日期字符串,[\d.]+表示连续的数字或.用于匹配时间字符串,两个时间之间的连接字符可能是到或至。
Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上,并提供了一套全面的向量化字符串操作,它们成为处理(阅读“清理”部分)实际数据时所需的重要部分。在本节中,我们将介绍一些 Pandas 字符串操作,然后使用它们来部分清理从互联网收集的,非常混乱的食谱数据集。
这道题最简单的解法,相信大部分用过pandas的朋友都会,林胖也马上发出了自己的答案:
作者 CDA 数据分析师 我一直很欣赏 EXCEL 蕴藏的巨大能量。这款软件不仅具备基本的数据运算,还能使用它对数据进行分析。EXCEL 被广泛运用到很多领域,例如:金融建模和商业预测。对于刚进入数据分析行业新手来说,EXCEL 可以被当做一款入门的软件。 甚至在学习R或Python前,对于新入门的小白来说,事先掌握一定的EXCEL知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能,使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。 但与此同时,EXCEL也有它
介绍 我一直很欣赏EXCEL蕴藏的巨大能量。这款软件不仅具备基本的数据运算,还能使用它对数据进行分析。EXCEL被广泛运用到很多领域,例如:金融建模和商业预测。对于刚进入数据分析行业新手来说,EXCEL可以被当做一款入门的软件。 甚至在学习R或Python前,对于新入门的小白来说,事先掌握一定的EXCEL知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能,使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。 但与此同时,EXCEL也有它的一些不足之处,即它无法非常有
本文是【统计师的Python日记】第8天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗,着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 【第
前几天在Python白银交流群有个叫【꯭】的粉丝问了一个Python网络爬虫中爬到的数据怎么分列分行写入csv文件中的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习下。
如果你平常做数据分析用 Excel,想要用 Python 做还不太会?那这篇系统的文章一定能帮到你!建议先收藏后食用
今天在粉丝交流群里有群友询问了一个已知每个货品的库存,求组合商品(就是多个货品捆绑组合成一个组合商品)的库存量。逻辑上讲,应该是组合商品里货品库存最低的那个货品存量决定整个组合商品的库存量(水桶原理),那么如何实现呢?
Excel与Python都是数据分析中常用的工具,本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作!
前几天在才哥交流群里边遇到一个叫【上海-数据分析-小粒】的粉丝提了一个小问题,如下:
本文涉及pandas最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作。
经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 。
Python的安装在这里并不想多少,目前网络上的教程都是正确的。 自从用了PyChram的编译器,世界更加美好了。编译环境可以根据每个项目不一样而不同。
在一个python交流学习群里看到的一个问题, 这里之所以单独拿出来写一下是因为:我一开始也犯过这个错,而且很多人都犯过
Python 3.7.0 版本于 6 月 27 号正式发布,该版本有多项重大的更新和改进,主要内容如下如下:
df 中RSRP<=-110占比字段为 str ,需要先转换为 float 再除以100,最后用1-该值得到RSRP覆盖率
虽然Excel中分列能解决大部分的情况,但是有些情况是解决不了的。那我们可以看下在Power Query中对分列可以实现哪些效果。
📷 python模块openpyxl pip install openpyxl 使用load_workbook函数读取一个已有的excel文件。 使用Workbook的get_sheet_by_name方法获取Worksheet对象。 使用Worksheet的cell方法获取Cell对象。 类 Workbook Workbook对应Excel工作簿 Workbook对象的部分属性: active:获取活跃的Worksheet; read_only:是否以read_only模式打开excel文件; encod
今天给大家分享excel数据分列技巧! ▽ 虽说是用的不太频繁的冷门技巧 但是一旦遇到数据分列的需求 如果不知道这个技能 手动重新录入 不知道要浪费多少时间 走多少弯路 看下本案例的源数据 可是更多的
Excel作为操作平台上的电子制表软件的霸主,其丰富的函数:sum、average、vlookup等;丰富的快捷键:ctrl+A、ctrl+T、ctrl +E、ctrl+\等,大大提升了我们的办公效率。
随着关注Power Query的人越来越多,很多人发现用Power Query处理一些比较复杂的问题的时候,步骤比较多,但胜在分成多个步骤之后,操作起来就比较简单了——这也是我大力推荐普通用户去使用Power Query的原因。
大海:嗯。这个直接操作的方法是有点儿问题,主要是因为,操作分列的时候,PQ会直接生成固定的列名,原来最多只要3个内容,就只生成了3列,所以以后有更多的数据时,就没有地方放了。你看原来生成的代码:
最近,来自美国求职公司 Indeed 的一份报告显示:在全美工作技能需求中,数据库语言 SQL、编程语言 Java 分列前两位。虽然 Python 和 AWS 分别位列第三和第六,但根据趋势来看,二者很有可能成长为未来几年最受欢迎的技能。
大海:这种情况就不能直接用分隔符分列实现了。但实现起来也不复杂。我们先按分隔符拆分列到行:
Excel日常操作中最怕的不是不会公式啥的,而是被一些疑难杂症搞怕了,这些疑难杂症往往有一个共同点,那就是:看起来什么都没错,但就是报错了。
我们在处理SQL里的数据时候,时不时会遇到对字符串进行分割的情况。类似Excel中按指定字符进行分列,今天给大家介绍两种处理方法。
算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源 时间复杂度用“O(数量级)”来表示 常见的时间复杂度有: O(1)常数阶; 问题规模越大效率越高,时间不变, a = [1,2,3] a[0]=1,a增加无影响
这幅图是用Python的可视化库Altair绘制的,Altair可以使用强大而简洁的可视化语法快速开发各种统计可视化图表。用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接,例如x轴,y轴,颜色等,其余的绘图细节它会自动处理。
一般情况下,选数据分列,填入ABCD 用分隔符分列,但是后面混淆有apple,会把apple也拆分了。
上一篇文章我们使用了Python来实现数据的导入和分列处理,最终可以得到符合预期的结果,不过还可以继续深挖优化下,这一篇文章一起来看看吧。优化的背景如下图所示:
今天我们来学习一个简单的功能,就是一行转多行,本文将介绍如何通过Excel实现,下一篇将介绍Hive中的实现方法。
大海:你看!PowerQuery都自动识别出来可能要分列的符号是#(00A0)了,你自己多手把它改成空格了吧?
在Power Query里,拆分列的功能非常强大,除了按分隔符、字符数等基本拆分功能外,还支持如从大写到小写或相反,从数据到非数字或相反等等特殊方式,相信很多朋友也都使用过:
前面的文章《这样的数据分列也一键搞定!真是太Power了!》里,提到了Power BI的分裂功能里有新的“按从非数字到数字的转换”分列功能,可以轻松实现如下分列:
数据转化成更直观的图片,对于理解数据背后的真相很有帮助。如果你有这方面的需求,而且还在使用Python,那么强烈推荐你试一试Altair。
作者 CDA志愿者团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 2018年学什么技术好? 2018年什么行业有前途? 数据分析师如何在2018年占领职场高地? 2018年最新的雇主所需技能清单有哪些? 近日,Coding Dojo分析了Indeed的编程语言堆栈和框架的数据,发布了前七名工作机会最多,最符合雇主需求的编程语言。其中Java与Python分列前两名。 根据数据显示,Java是2017年最受欢迎的语言,这也从某种程度上奠定了2018年Java的地位;而Python因其主要用于
小勤:大海,有个按最右侧某个符号为标志提取两边数据的问题,为什么Excel里的find函数不支持从右侧查起啊?写公式好麻烦,比如这个,按最右侧的星号(*)将前面的内容和后面的数量分开:
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