介绍：https://redstonewill.com/2372/ 项目网址：https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets数据科学速查手册（包括机器学习，概率，微积分，线性代数，python，pandas，numpy，数据可视化，SQL，大数据等方向）标签：com bsp nump 机器 das red ref ova 数据可视化 本文系统来源：https://www.cnblogs.com/HuZihu/p/10939603.html
coding:utf-8from sqlalchemy import create_engineclass connet_databases:def __init__(self):‘‘‘# 初始化数据库连接，使用pymysql模块# MySQL的用户：root, 密码:147369, 端口：3306,数据库：mydb‘‘‘_host = ‘39.108.131.88‘_port = 3306_databases = ‘san_jin_sq‘ # ‘produce‘ # _username = ‘wuzaipei‘_password = ‘wuzaipei‘self._connect = r‘mysql+pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{data...
先上个图看下网页版数据、mysql结构化数据 通过Python读写mysql执行时间为：1477s，而通过Pandas读写mysql执行时间为：47s，方法2速度几乎是方法1的30倍。在于IO读写上，Python多线程显得非常鸡肋，具体分析可参考：https://cuiqingcai.com/3325.html 1、Python读写Mysql# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import tushare as ts import pymysql import time import requests import json from multiprocessing ...
Python中pandas是什么?Pandas是基于numpy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 Pandas是Python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出...
文章目录 遇到的问题解决方法参考遇到的问题 解决方法 运行 pip install pandas之后遇到问题如下： PS D:\user\文档\python\python_work\data_visualization> pip install pandas Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'SSLError(SSLEOFError(8, 'EOF occurred i...
Python 中的 numpy 包 和 pandas 包都能够计算均值、方差等，本文总结一下它们的用法。 1. Numpy 计算均值、方差、标准差 一般的均值可以用 numpy 中的 mean 方法求得： >>> import numpy as np >>> a = [5, 6, 16, 9] >>> np.mean(a) 9.0 numpy 中的 average 方法不仅能求得简单平均数，也可以求出加权平均数。average 里面可以跟一个 weights 参数，里面是一个权数的数组，例如： >>> np.average(a) >>> 9.0 >>> np.average(a, w...
文章目录pandas数据可视化 线形图条形图 堆积条形图水平条形图直方图箱型图区域图散点图饼状图plotly数据可视化 激活backend：Plotly backend简介if Jupyter数据集选取开始绘图 散点图条形辉度图散点分类图资料推荐 pandas数据可视化 其实，pandas作图是个什么效果大家心里应该有数，不然也不会有那么多其他的库来作图，或者说，pandas本身是一个做数据分析的库，作图的话，可能并不是它的本职工作。 但是呢，既然人家有，那我就放...
转换数据 （1）哑变量处理 类别型 数据 （2）使用等宽法、等频法和聚类分析方法 离散化 连续型 数据 1.哑变量处理类别型数据 import pandas as pd import numpy as np detail=pd.read_csv('../数据分析/detail.csv',encoding='gbk') data=detail.loc[0:5,'dishes_name'] print('哑变量处理之前：\n',data) print('哑变量处理之后：\n',pd.get_dummies(data))2.离散化连续型数据 ① 等宽法离散化 price=pd.cut(detail['amounts'],5)...
用 Python 编程，使用不同的方法来完成同一个目标，有时候是一件很有意思的事情。这让我想起鲁迅笔下的孔乙己。孔乙己对于茴香豆的茴字的四种写法颇有研究。我不敢自比孔乙己，这里搜集一些 Python 的茴香豆，以飨各位码农。 首先准备一个函数，用来生成用于测试的 DataFrame 。这个 DataFrame 有 3 列，名称分别为 a 、 b 和 c 。 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd茴香豆一： to_numeric() 这个函数可以把 scalar ...
如何让仪表盘结论先行 # 导入工具包 import pandas as pd import numpy as np import pandas_bokeh # 导入工具包 import pandas as pd import numpy as np import pandas_bokeh data = pd.read_excel('./data/青岛短租数据整理.xlsx',index_col=0)data = pd.read_excel('./data/青岛短租数据整理.xlsx',index_col=0) data.head()result1 = data.groupby('房间数').agg({'价格':'mean','名称':'count'}).round(0) result1.columns=[...
在Excel中，通过分列功能，可以实现单元格数据按照指定分隔符分列。pandas 中可以通过str.split()函数实现类似的分列效果。 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(["健康|王三","亚健康|潘光|45岁","疾病|张思","重疾|刘武"],index=["one","two","three","four"],columns=["record"])#以"|"为分割符分列，返回Series df["record"].str.split("|")#如果需要实现分列效果，可以通过expand=True参数返回DataFrame ...
昨天在外网找到一个比较dataframe的好库，叫datacompy，它的优点有： 1、可以把对比后的信息详情打印出来，比如列是否相等，行是否相等； 2、在数据中如果有不相等列，那么就只比较相同的列； 3、可以设置绝对差值和相对差值，比如我们比较有浮点数的数据时，设置下绝对差值为0.01，后面的一系列微小的值就忽略了； 4、在数据报告中，每一列的数据类型、不相等数量、最大差值和空值都详细列出来了； 5、可以把不相等的列单独取出来...
近期有个计算春天的需求，网上搜了下大多是用MATLAB中的smooth函数的思路写的。正好学到pandas几个强大的数据处理方法，想着自己试试. pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，什么深度学习，推荐，分类啊都挺好用。本次处理主要应用的就是窗口函数rolling,算滑动平均气温刚刚好。 ** 1.数据准备 中国气象数据网上找的站点日平均气温，txt。为了方便，就取了站名、月、日、日平均气温。 2.相关概念 ， 直接上图，...
数据类型 pandas中最基本的数据类型是DataFrame，二维的表格 其中每一列的数据类型是Series，列表 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name':['Kang','Xi','Pei'],'age':[18,22,23]}) #可以将字典类型的数据作为参数创建DataFramesr = df['name'] #通过每列的label来得到每列的数据seriessr1 = pd.Series([18,22,23],name='age') #创建series，name即设定标签显示相关信息 #有许多的方法 df.head()#默认显示前四行数据 df.he...
pandas中很多函数都有inplace参数，他们都作是否修改传入数据的意思，为True时就是修改。但inplace还封装了一个作用，就是复制，在赋值的时候，其实赋值就是一种复制，inplace为True的时候，不进行复制操作。inplace还有一个意义就是原对象不迁移，属于不将映射转到其他变量或对象上。但为false的时候可以复制，赋值到的那个对象保留了原对象执行函数的一种映射，但不会改变原对象。所以这种方式就是为了保留原来数据的一种便捷方式...