长沙网站制作公司报价,提升wordpress访问速度,网站域名行业动态,网站怎么做的支付本文为最近年来使用Pandas进行数据分析的实践笔记集锦#xff0c;为了便于博主与爱好者查找相关内容#xff0c;以及学习、应用过程#xff0c;进行了初步简单梳理。内容包括#xff1a;数据分析处理、可视化分析、数据库相关#xff08;ClickHouse、MongoDB、CSV、MySQL、…本文为最近年来使用Pandas进行数据分析的实践笔记集锦为了便于博主与爱好者查找相关内容以及学习、应用过程进行了初步简单梳理。内容包括数据分析处理、可视化分析、数据库相关ClickHouse、MongoDB、CSV、MySQL、HDF5、基础入门数据分析快速入门、时序数据实践、应用、问题、其他等等。 目录 1. 数据分析处理2. 可视化分析3. 数据库相关3.1. ClickHouse3.2. MongoDB3.3. CSV3.4. MySQL3.5. HDF5 4. 基础入门4.1. 数据分析快速入门4.2. 时序数据实践 5. 应用6. 问题7. 其他 1. 数据分析处理
Pandas数据中列表转换成列、随机抽样数据的方法实践经验两则. 2022.07.08 Pandas数据中列表转换成列、随机抽样数据的方法实践经验两则
Pandas大数据筛选数据经验教训一则. 2022.05.09 有经验的开发者都知道整型计算、比较是计算机软件高级编程语言、数据库里较快的对于Python及Pandas也不例外。本文通过整型数据比较筛选数据、整型数据字符串类型比较筛选数据、动态转换为整型字符串类型比较筛选数据对比实验来验证经验。
Pandas常用累计、同比、环比等统计方法实践案例. 2022-02-18 统计表中常常以本年累计、上年同期累计、当期例如当月完成、上月完成为统计数据并进行同比、环比分析。如下月报统计表所示样例本文将使用Python Pandas工具进行统计。
【精选】Pandas时间类型数据处理常用方法小结. 2021-11-19 在数据处理、特征工程时往往需要按照时间段来统计特征例如计算间隔天数、最近一个月、最近3个月、最近半年、最近一年某用户的行为数据那么如何计算筛选这些时间点呢
【精选】数据处理技术、技巧集锦Pandas、Numpy、List. 2021-03-02 基于python pandas做数据集开发所遇到的表合并横向合并与纵向合并、数据行列处理、数据分组过滤、表内数据及特征处理、Mongo数据存取等需求总结常用技术、技巧集锦。
基于Pandas实现皮尔逊相关与余弦相似度在工业大数据分析中的应用实践. 2020-08-06 获得相关系数有什么用呢简而言之有了相关系数就可以根据回归方程进行A变量到B变量的估算这就是所谓的回归分析因此相关分析是一种完整的统计研究方法它贯穿于提出假设数据研究数据分析数据研究的始终。本文基于Pandas实现相关系数及其散点图分析。
2. 可视化分析
Python使用joypy绘制峰峦图案例. 2021-12-26 本文在分析客户流失过程中采用峰峦图对各种客户状态活跃、不活跃、濒临流失、流失进行特征分析使用python语言下的Joypy工具绘制。
Pandas高级数据分析快速入门之四——数据可视化篇. 2021-08-28 本篇为第四篇基于数据表DataFrame进行数据可视化绘图包括散点图、柱状图、条形图、直方图、密度图、饼状图、热力图、雷达图等。
3. 数据库相关
3.1. ClickHouse
Python使用ClickHouse实践与踩坑记. 2021-06-17 本文为初步使用ClickHouse做OLAP数据分析实践并记录了数据库连接端口配置、接口返回值等问题。体会到ClickHouse的速度快。
3.2. MongoDB
通过Pandas批量快速读取MongoDB数据经验一则. 2020-10-12 对于处理读取大批量MongoDB数据的需求一般采用通过游标分批读取数据逐批按需求处理数据数据治理方案这样过程思维清晰缺点是大数据量时速度较慢而且需要调优游标批量处理量batch_size例如我处理读取100万条数据时耗费我大概5天时间而直接采用Pandas工具一
Pandas数据表深入应用经验小结查询、分组、上下行间计算等. 2020-08-08 分享以少量代码站在Pandas肩膀上实现大批量Mongo数据读取、数据计算处理等实践案例以及所遇到的坑。
3.3. CSV
pandas读csv数据文件问题UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec can‘t decode …. 2023-05-05 原因是CSV数据文件不是 UTF8 编码而系统默认采用 UTF8 解码。
3.4. MySQL
Pandas使用SQLAlchemy读写数据库及URL中特殊字符转义编码 . 2023.06.16 使用pandas直接对数据库进行增删改查是很方便的这里简单的总结pandas.read_sql()和pandas.DataFrame.to_sql()使用以及遇到的问题。
Pandas的to_sql()插入数据到mysql中所遇到的问题. 2023.06.09 使用pymysql驱动API出现如下错误DatabaseError: Execution failed on sql ‘SELECT name FROM sqlite_master WHERE type‘table’ AND name?;’: not all arguments converted during string formatting
3.5. HDF5
Python Pandas实践 HDF5高效二进制存储. 2020.10.13 Python大数据分析过程中使用Pandas实践 HDF5高效二进制存储以及使用vitables快速浏览H5格式二进制数据。
4. 基础入门
4.1. 数据分析快速入门
Pandas高级数据分析快速入门——全过程综述及案例集锦. 2021-10-14 Pandas高级数据分析快速入门包括开发环境、基础操作、数据挖掘与统计分析篇、数据可视化、机器学习特征工程、机器学习预测分析等培训内容综述与集成。5次课共计交流10小时内附代码案例
Pandas高级数据分析快速入门之一——Python开发环境篇. 2021-09-07 Pandas高级数据分析快速入门包括Python开发环境篇、基础篇、数据挖掘与统计分析篇、数据可视化篇、机器学习特征工程篇、机器学习预测分析篇。本篇为第一篇Python工作环境部署使用pip方式安装工具包包括Jupter、Numpymkl、scipy、Pandas、Clickhouse等。
【精选】Pandas高级数据分析快速入门之二——基础篇. 2021-08-24 本篇为第二篇数据表DataFrame读写基础操作及读写CSV、Clickhouse相关技术。 Pandas构成、从读取通用数据文件开始、对表DataFrame增减数据、把数据保存到CSV文件、DataFrame单元格操作、读取Clickhouse数据。
Pandas高级数据分析快速入门之三——数据挖掘与统计分析篇. 2021-08-27 本篇为第三篇基于数据表DataFrame进行数据挖掘和统计扩展衍生交易特征提取常用特征等简明实际案例操作。读取原数据、时序数据挖掘、数据计算、挖掘数据周期维度、表关联merge、常用特征提取——极限值与统计值、按周期统计分析数据。
Pandas高级数据分析快速入门之四——数据可视化篇. 2021-08-28 本篇为第四篇基于数据表DataFrame进行数据可视化绘图包括散点图、柱状图、条形图、直方图、密度图、饼状图、热力图、雷达图等。
【精选】Pandas高级数据分析快速入门之数据筛选——分组排序筛选实践笔记. 2021-10-08 Pandas常用分组排序筛选数据实际操作实践笔记排序、 分组筛选、按条件筛选分组。
Pandas高级数据分析快速入门之六——机器学习预测分析篇. 2021.09.09 Pandas高级数据分析快速入门包括Python开发环境篇、基础篇、数据挖掘与统计分析篇、数据可视化篇、机器学习特征工程篇、机器学习预测分析篇。本篇为第六篇通过XGBoost算法系统预测客户流失并给出预测过程分析特征重要图、AUC曲线等。
4.2. 时序数据实践
Pandas时序数据分析实践—时序数据集. 2023.08.02 通过简洁明了且高效的案例我们能够初步领略到Pandas的强大功能。在示例中我们展示了如何读取数据、构建时序数据集、进行数据分析以及将分析结果进行可视化。整个过程代码量非常少使得操作简便易行。
Pandas时序数据分析实践—概述. 2023.07.27 无论您是一位跑步爱好者还是对时序数据分析感兴趣的数据科学家本系列文章都将为您揭示时序数据分析的魅力。让我们一起踏上这段充满数据洞察力的跑步之旅用数据为您的跑步训练增色添彩。让 Pandas 引领我们探索时序数据的无限可能
5. 应用
PythonStreamlitMongoDB GridFS构建低代码文档管理应用Demo篇. 2022.04.17 基于Python和文档型数据库MongoDB使用低代码Web框架Streamlit直接在MongoDB GridFS上实现文档管理Demo篇
【精选】Python数据分析师使用低代码Streamlit实现Web数据可视化方法——Plotly可视化基础篇. 2022.01.22 Python数据分析师工作拓展助手在不用掌握复杂的HTML、JavaScript、CSS等前端技术的情况下也能快速做出来一个炫酷的Web APP把数据分析结果可视化呈现出来本文推荐Python界新秀高速发展的开源Web框架Streamlit与Python界较优秀交互式可视化工具Plotly组合搭建的“Web数据可视化低代码纯python技术解决方案”。
Python数据分析师使用低代码Streamlit实现Web数据可视化方法——入门篇. 2022.01.21 谁能帮你不用懂得复杂的HTML、JavaScript、CSS等前端技术就能快速做出来一个炫酷的Web APP把数据分析结果可视化呈现出来本文推荐Python界新秀高速发展的开源Web框架Streamlit以及Python界较优秀交互式可视化工具Plotly。
6. 问题
pandas解决数据缺失、重复的方法与实践. 2023.06.17 · 在数据预处理、数据分析过程中经常遇到数据缺失、重复等问题本文着重通过pandas解决数据缺失、重复的方法与实践
Pandas数据类型自行变换及数据类型转换失败情况分析与解决方法. 2022.08.22 Python中Pandas整型自行变换为浮点型及时间类型转换失败情况分析与解决方法
pandas读csv数据文件问题UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec can‘t decode … 2023-05-05 原因是CSV数据文件不是 UTF8 编码而系统默认采用 UTF8 解码。
Pandas缺失值inf与nan处理实践. 2022.08.09 实践Pandas对正负无穷inf、空值nan的缺失值处理。
【精选】Numpy与Pandas、Sklearn中one-hot快速编码方法. 2021-12-18 Numpy与Pandas、Sklearn中one-hot快速编码方法
pandas删除没有列名的列. 2021-11-24 pandas 没有列名一般是说原表中没有列名但在pandas读出来的时候是有列名的如何删除这样的列呢
7. 其他
Python多CPU核并行数据处理解决方案. 2022.05.13 Python 进行数据处理的时候因为有GIL锁因此多线程也只能使用一个处理器这样经常出现程序运行只使用了一个CPU核心在运算导致数据处理需要比较长的时间。如果将多个CPU核心同时参与运算可以大幅度运算速度下面讨论原则上不修改程序而发挥多CPU效率方案。
