处理数据要用到Pandas,但是没有学过,不知道是否有直接对某一列归一化的方法调用.自己倒弄了下.感觉还是比较麻烦. 使用Pandas读取到数组之后想把其中的'MonthlyIncome'一列进行归一化,网上的栗子都是对整个dataframe进行归一化,因为我的数据有些列是类别,不能使用: import pandas as pd import numpy as np #加载数据 #cvs df = pd.read_csv("train1.csv") #规格化 s = (df['Mont

Python Dataframe 分组排序和 Modin 1.按照其中一列进行排序 在dataframe中,按照其中的一列排序:比如q值倒排 (1)rank方法 data['new_rank'] = data.groupby('house_code')['q_score_new'].rank(ascending=False, method='dense') (2)sort_values方法 data.sort_values(['q_score_new'], ascending=False).gr

无名.有名分组 (1)正则表达式—无名分组 从正则表 达式的左边开始看,看到的第一个左括号“(”表示表示第一个分组,第二个表示第二个分组, 依次类推. 需要注意的是,有一个隐含的全局分组(就是索引号为0的分组),就是整个正则 表达式匹配的结果 (2)正则表达式—有名分组 命名分组就是给具体有默认分组编号的组另外再起一个别名,方便以后的引用. 命令分组的语法格式如下: (?P<name>正则表达式) 语法格式中的字符P必须是大写的“P”,name是一个合法的标识符,表示分组的别名. s = &q

Pycharm 鼠标移动到函数上,CTRL+Q可以快速查看文档,CTR+P可以看基本的参数. apply(),applymap()和map() apply()和applymap()是DataFrame的函数,map()是Series的函数. apply()的操作对象是DataFrame的一行或者一列数据,applymap()是DataFrame的每一个元素.map()也是Series中的每一个元素. apply()对dataframe的内容进行批量处理, 这样要比循环来得快.如df.apply(

各部门的社保.公积金.全勤奖.工衣.工龄奖.罚款等名单,要统计出来,A4纸横向排版.要么发群里通知,要么打印给相应主管.部门放一列,相应部门名单放一个cell里面. 公开透明后,人头不对.人名不对,各部门及时反馈,你就可以早点发现问题. Excel中选中区域,双击运行Python文件,import pandas as pd,读取剪切板赋值给变量.点人头,groupby()后size(),再做成DataFrame.点名,groupby()后agg(','.join).有部门为共同列,两个直接mer

一.分组 1.语法 grouped= df.groupby(by='columns name') # grouped是一个DataFrameGroupBy对象,是可迭代的(遍历) # grouped中的每一个元素都是一个元祖 # 元祖: (索引(分组的值), 分组之后的DataFrame) 2.取值 grouped.count() # 获取分组中非NaN的数量 grouped.count()[['M']] # 获取M列索引的值, 注意 [['M']] 结果的type是DataFrame grou

转载自 醇酒醉影 python安装完毕后,提示找不到ssl模块: [root@localhost ~]# python2.7.5 Python 2.7.5 (default, Jun 3 2013, 11:08:43) [GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-54)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for mo

比如select gid from table group by gid 查询时使用下面的方法查询条数 select count(distinct gid) from table 使用select count(gid) from table group by gid是错误的 这样查询的是分组后 每个组内部的条数

分组后,统计记录条数: SELECT num,count(*) AS counts from test_a GROUP BY num; 查询结果如下: 对num去重后的数量的统计: SELECT count(t.counts) FROM ( SELECT num,count(*) AS counts from test_a GROUP BY num ) AS t; SELECT count(DISTINCT num) AS count FROM test_a; 它俩结果一样,都是5:只是一个是子

以前在开发的时候遇到过一个需求,就是要按照某一列进行分组后取前几条数据,今天又有同事碰到了,帮解决了之后顺便写一篇博客记录一下. 首先先建一个基础数据表,代码如下: IF OBJECT_ID(N'Test') IS NOT NULL    BEGIN        DROP TABLE Test    END CREATE TABLE Test(ID bigint IDENTITY(1,1),Name nvarchar(50),Department nvarchar(50)) INSERT IN

查询中经常遇到这种查询,分组后取每组第一条.分享下一个SQL语句: --根据 x 分组后.根据 y 排序后取第一条 select * from ( select ROW_NUMBER() over(partition by x order by y desc) RowNum ,testTable.* 注:我使用MS SQL 08 R2

本示例测试两个表联接查询后,分组并取分组后的最小行号记录 测试表: tb1表结构如下: CREATE TABLE [dbo].[tb1]( ) NOT NULL, ) NULL, ) NULL, CONSTRAINT [PK_tb1] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [a] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, AL

注意,清除Runtime,就是清除缓存,很重要,妹的,调试了一下午,总是加上Home目录分组就找不到页面,直接放到action下就行,原来是缓存搞得鬼,另外要在入口文件开启‘APP_DEBUG’ 在ThinkPHP3.0里使用分组后,按照手册路径无法正常访问的解决办法: 检查Conf目录下是否存在config.php,由于分组的原因,常常会将config.php文件放到各个分组文件夹,而忽略了Conf本身的config.php同样要求存在. 如果有公共 config 文件的话,所有的config

SQL Server 分组后取Top N(转) 近日,工作中突遇一需求:将一数据表分组,而后取出每组内按一定规则排列的前N条数据.乍想来,这本是寻常查询,无甚难处.可提笔写来,终究是困住了笔者好一会儿.冥思苦想,遍查网络,不曾想这竟然是SQL界的一个经典话题.今日将我得来的若干方法列出,抛砖引玉,以期与众位探讨. 正文之前,对示例表结构加以说明. 表SectionTransactionLog,用来记录各部门各项活动的日志表 SectionId,部门Id SectionTransactionTyp

python安装完毕后,提示找不到ssl模块: [root@localhost ~]# python2.7.5 Python 2.7.5 (default, Jun 3 2013, 11:08:43) [GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-54)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more inform

原文:Sql示例说明如何分组后求中间值--[叶子] 这里所谓的分组后求中间值是个什么概念呢? 我举个例子来说明一下: 假设我们现在有下面这样一个表: type        name price ----------- ---- ------------ 2           A    5.4 2           A    3.7 2           B    4.3 1           B    4.7 2           B    6.7 2           B   

怎样解决python dataframe loc,iloc循环处理速度很慢的问题 1.问题说明 最近用DataFrame做大数据 处理,发现处理速度特别慢,追究原因,发现是循环处理时,loc,iloc速度都特别慢,当数据量特别大得时候真的是超级慢.查很多资料,发现没有详细说明,以下为解决办法 2.问题解决 使用 Pandas.Series.apply 方法,可以对一列数据快速进行处理 Series.apply(*func*, *convert_dtype=True*, *args=()*, **

使用的示例表 学生表----student 表结构 数据 查询方法 一.第一种方法 我认为这是比较传统,比较容易理解的一种方式,使用自连接,并在连接条件中作比较,之后再对查询条件分组统计,排序. select a.id,a.class,a.source from student a left join student b on a.class=b.class and a.source<=b.source group by a.class,a.source order by a.class,a.s

MySQL 对分组后的同类数据进行拼接字符串 写后台方法时遇到个问题,需要将表内同一订单号的操作记录流水进行简单拼接输出,不想取出来再操作,找了个mysql的方法直接操作 //group_concat对组内的每一行数据拼接,内部可以排序.使用separator 进行分割 //concat_ws对一行内的各个字段进行拼接,第一项指定分隔符,后续的有null会忽略 select oid, group_concat(concat_ws('|',atime,(select `level` from pr

[Spark][Python][DataFrame][RDD]DataFrame中抽取RDD例子 sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleRDD = peopleDF.map(lambda row: (row.pcode,row.name)) peopleRDD.take(5) Out[5]: [(u'94304', u'Alice'),(u'94304', u'

[Spark][Python][DataFrame][RDD]从DataFrame得到RDD的例子 $ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&