> 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
本文介绍在Anaconda的环境中，安装Python语言中，常用的一个绘图库seaborn模块的方法。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
小小明，「凹凸数据」专栏作者，Pandas数据处理专家，致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。
pandas学到分组迭代，那么基础的pandas系列就学的差不多了，自我感觉不错，知识追寻者用pandas处理过一些数据，蛮好用的；
df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)
本文是【统计师的Python日记】第10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。 第8天接着学习数据清洗，一些常见的数据处理技巧，如分列、去除空白等被我一一攻破 第9天学习了正则表达式处理文本数据 原文复习（点击
数据透视表是一种分类汇总数据的方法。本文章将会介绍如何用Pandas完成数据透视表的制作和常用操作。
Pandas是当前Python数据分析中最为重要的工具，其提供了功能强大且灵活多样的API，可以满足使用者在数据分析和处理中的多种选择和实现方式。今天本文以Pandas中实现分组计数这个最基础的聚合统计功能为例，分享多种实现方案，最后一种应该算是一个骚操作了……
今天我将带大家分别使用MySQL、Excel、Pandas、VBA和Python来实现这个需求。
相信有不少朋友日常工作会用到 Excel 处理各式表格文件，更有甚者可能要花大把时间来做繁琐耗时的表格整理工作。最近有朋友问可否编程来减轻表格整理工作量，今儿我们就通过实例来实现 Python 对表格的自动化整理。
在第一第二课已经讲了notebook的基础使用，python的基础语法及常用的数据结构及其运算，包括:
大家还记得那本狂销20多万册，横扫各大畅销榜单的“对比Excel”系列图书吗？ 是的，它又出姊妹篇啦！ 统计是大数据的三大基础学科之一，换句话讲统计学是数据分析的理论支撑！一切用数据说话，避免之前的“一拍脑袋决定，二拍胸脯保证，三拍屁股走人”的主观误判。 但对于刚入门的数据分析师来说，晦涩难懂的公式，庞杂的知识点，深奥的统计理论，不禁让人头脑发胀。这种时候，尤其是对新手来说，学什么？怎么学？却变得尤为重要。 这本适合新手的统计学小书，从“面试常考”的角度帮你划定了统计学重点！ 01 入行新手学什么？业务
Python数据分析pandas之分组统计透视表
Pandas 是数据分析领域中广泛使用的库，它提供了丰富的功能来对数据进行处理和分析。在实际数据分析中，数据分组与聚合是常见而又重要的操作，用于对数据集中的子集进行统计、汇总等操作。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据分组与聚合技术，帮助你更好地理解和运用这些功能。
每月一次的 Power BI 更新如期而至，本月更新个人认为是很有意义的。本文将详细描述这些内容。
上一篇主要介绍了MongoDB的基本操作，包括创建、插入、保存、更新和查询等，链接为MongoDB基本操作。 在本文中主要介绍MongoDB的聚合以及与Python的交互。
引言：在数据分析时，对大量信息进行归纳是最基本的任务，而这就需要用到描述统计方法。
每当有人发布关于 python 处理 Excel 数据的文章，总会有人只看了标题就评论：
初次接触变量分箱是在做评分卡模型的时候，SAS软件里有一段宏可以直接进行连续变量的最优分箱，但如果搬到Python的话，又如何实现同样或者说类似的操作呢，今天就在这里简单介绍一个办法——卡方分箱算法。
玩转Pandas系列已经连续推送5篇，尽量贴近Pandas的本质原理，结合工作实践，按照使用Pandas的逻辑步骤，系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能，已经推送的5篇文章：
pandas是用python进行数据分析最好用的工具包，没有之一！从数据读写到预处理、从数据分析到可视化，pandas提供了一站式服务。而其中的几个聚合统计函数，不仅常用更富有辩证思想，细品之下不禁让人拍手称快、直呼叫好！
当数据量比较大的时候，千万别用 select * from student；会占用太多内存；因此采用条件查询；
python 连续值分组统计
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
最近在用python做数据统计，这里总结了一些最近使用时查找和总结的一些小技巧，希望能帮助在做这方面时的一些童鞋。有些技巧是很平常的用法，平时我们没有注意，但是在特定场景，这些小方法还是能带来很大的帮
Excel中的数据透视表可以设置行（index），列(columns)，值（values），并通过值字段设置选择聚合函数。图形界面操作相对简单，但不够灵活和强大。
在数字化时代，日志数据成为了企业、机构乃至个人分析行为、优化服务的重要工具。尤其对于互联网企业，日志数据记录了用户的每一次点击、每一次访问，是了解用户行为、分析网站性能的关键。那么，如何从海量的日志数据中提取出某日访问百度次数最多的IP地址呢？本文将为您一一揭晓。
森林中的兔子。每个兔子都有颜色，其中一些兔子（可能全部）告诉你还有多少其他的兔子和自己有相同的颜色，将它们的回答放在 answers 数组里。返回森林中兔子的最少数量。
学Pandas有一年多了，用Pandas做数据分析也快一年了，常常在总结梳理一些Pandas中好用的方法。例如三个最爱函数、计数、数据透视表、索引变换、聚合统计以及时间序列等等，每一个都称得上是认知的升华、实践的结晶。今天，延承这一系列，再分享三个函数，堪称是个人日常在数据处理环节中应用频率较高的3个函数：apply、map和applymap，其中apply是主角，map和applymap为赠送。
通常在拿到一份数据进行相关的模型训练之前，我们需要进行数据清洗以便得到干净的数据。进一步需要找到与问题有关的特征信息，并把这些特征转换成特征矩阵的数值，这也就是机器学习实践中的重要步骤之一，特征工程。本系列文章将从数据特征的分布分析、对比分析、统计分析、贡献度分析(帕累托分析)、和特征的相关性分析来识别数据集整体上的一些重要性质。
今天还是讲一下金融风控的相关知识，上一次我们有讲到，如果我们需要计算变量的IV值，从而判断变量的预测能力强弱，是需要对变量进行离散化的，也就是分箱处理。那么，今天就来给大家解释一下其中一种分箱方式 —— 卡方分箱处理。
可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同
Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？
C3=SUMPRODUCT((明细表!$B$2:$B$31=统计!B3)*(明细表!$E$2:$E$31=12)*1)
在用Python做数据分析的过程中，有一些操作步骤和逻辑框架是很固定的，只需要记住其用法即可。本节内容介绍Pandas模块在数据分析中的常用方法。
本文介绍在Anaconda环境中，安装Python语言pandas模块的方法。
有人问我，“你在大数据和Hadoop方面有多少经验？”我告诉他们，我一直在使用Hadoop，但是我处理的数据集很少有大于几个TB的。 他们又问我，“你能使用Hadoop做简单的分组和统计吗？”我说当然可以，我只是告诉他们我需要看一些文件格式的例子。 他们递给我一个包含600MB数据的闪盘，看起来这些数据并非样本数据，由于一些我不能理解的原因，当我的解决方案涉及到pandas.read_csv文件，而不是Hadoop，他们很不愉快。 Hadoop实际上是有很多局限的。Hadoop允许你运行一个通用的计算，
RDD#reduceByKey 方法 是 PySpark 中 提供的计算方法 ,
直方图（Histogram），形状类似柱状图却有着与柱状图完全不同的含义。直方图牵涉统计学概念，首先要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的数量。在平面直角坐标系中，横轴标出每个组的端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，这样的统计图称为频数分布直方图。
前几天看到一篇文章，给大家列出了Pandas的常用100函数，并将这100个函数分成了6类：统计汇总函数、数据清洗函数、数据筛选、绘图与元素级运算函数、时间序列函数和其他函数。
前言 在jmeter中逻辑控制器主要分类两类： 控制jmeter测试计划中节点的逻辑执行顺序等等 对jmeter的节点进行分组，方便结果统计等等 进一步简化下，笔者把逻辑控制器分为 逻辑控制类 分组控
对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。
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