pandas 数据类型转换

一场pandas与SQL的巅峰大战(五)

本文目录：数据准备MySQL计算累计百分比1.不分组情况2.分组情况HiveSQL计算累计百分比1.不分组情况2.分组情况pandas计算累计百分比1.不分组情况cumsum函数expanding函数rolling函数2.分组情况cumsum函数expanding函数r...

实战Pandas 按时间区间分组处理数据

客户EXCEL表，里面都包含时间及其它数据，见下图：要求以24秒为一组对后面数据进行求平均，分组信息见下图：分析：时间没有规则，不能恰好按24秒进行分组，只能小于等于24秒，可以使用Pandas的pd.to_timedelta函数将时间字符串转换为timedelta类型，然后使用pd....

Python能做出BI软件的联动图表效果?这可能是目前唯一的选择

此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙>数据可视化>py转发本文并私信我"python"，即可获得Python资料以及各种心得(持续更新的)江湖流传一句话："字不如表，表不如图"，在Python中数据可视化有许多选择，但是大多数的库在语法简洁与灵...

基于自组织映射的检索增强生成(RAG)

大量数据用于训练大型语言模型(LLM)，该模型包含数百万和数十亿个模型参数，目的是生成文本，例如文本补全、文本摘要、语言翻译和回答问题。虽然LLM从训练数据源中开发知识库，但总有一个训练截止日期，在此日期之后LLM将不会知道任何新生成的数据。例如，训练OpenAI的GPT-3.5-t...

使用PandasGUI进行探索性数据分析

Pandasgui是一个开源的python模块，它为pandas创建了一个GUI界面，我们可以在其中使用pandas的功能分析数据和使用不同的功能，以便可视化和分析数据，并执行探索性数据分析。探索性数据分析是最关键的部分，无论何时我们使用数据集时都要首先进行分析。它允许我们分析数据，探索数据的初始结...

Python Pandas 库:解锁 combine、update 和compare函数的强大功能

在Python的数据处理领域，Pandas库提供了丰富且实用的函数，帮助我们高效地处理和分析数据。今天，咱们就来深入探索Pandas库中四个功能独特的函数：combine、combine_first、update和compare。掌握了它们，我们在数据处理的道路上将会如虎添翼！一、combi...

五大实用技巧:将混乱的真实数据转化为可靠分析基础

在实际工作中，数据往往杂乱无章、不完整且不一致，仅靠简单的数据清洗方法很难彻底解决问题。有经验的数据专业人士都知道，真正高效的数据清洗远不止删除几个空值或去除重复行那么简单。本文将探讨五个实用的技巧和方法，帮助你将混乱的真实世界数据转变为可靠的分析基础。让我们开始吧。利用“上下文感知”的缺失值处理策...

面对复杂数据，Pandas 如何助力数据清洗工作?

在数据分析和机器学习领域，数据清洗是至关重要的前置环节。高质量的数据是得出准确分析结论和构建有效模型的基石，而原始数据往往包含缺失值、重复值、异常值以及错误的数据格式等问题。Pandas作为Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数...

3 个不常见但非常实用的Pandas 使用技巧

在本文中，将演示一些不常见，但是却非常有用的Pandas函数。创建一个示例DataFrame来处理。importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame({"date":pd.date_range(start=...

Pandas中更改列类型的方法

技术背景在数据处理过程中，经常需要对数据框（DataFrame）中的列进行类型转换。例如，从网络抓取的数据或者从文件中读取的数据，其列类型可能不符合后续分析的需求，需要将某些列转换为特定的数据类型，如将字符串类型转换为数值类型。在Python的Pandas库中，提供了多种方法来实现列类型的转换。实现...