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用ODPS中的DataFrame的语法是不是和pandas里的基本一致？或者二者速度哪个快一点啊？

【Python数据分析 - 11】：DataFrame索引操作（pandas篇）

DataFrame索引操作数据准备准备的数据重置索引 - reset_index()获得新的index，原来的index变为数据列，保留下来若不想保留原来的index，使用参数drop=True，默认为False构建一个DataFramedf = pd.DataFrame( {'水果':['苹...

Python 数据分析库 Pandas 快速入门

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【Python数据分析 - 9】：DataFrame结构中自定义行列索引（Pandas篇）

pandas设置行列索引本次以股票的数据为例数据准备&DataFrame结构模块导入import pandas as pd import numpy as npnumpy准备数据stock = np.random.normal(0, 1, [500, 504])使用pd.DataFrame(...

DataFrame(14)：对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)（五）

2）直接针对分组对象，调用agg()函数(很重要) 下面知识的讲解，涉及到“聚合函数字符串”，这是我自己起的名字，类似于"sum"、“mean”、“count”、“max”、“min”，都叫做“聚合函数字符串”。同时还需要注意一点，agg（)函数中还有一个axis参数...

DataFrame(14)：对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)（四）

④ Series：分组排序(很重要)df = pd.DataFrame({"部门":["A", "A", "A", "B", "B", "B"], "利润":[10, 32, 20, 15, 28, 10], ...

DataFrame(14)：对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)（三）

3）使用for循环打印groupby()分组对象中每一组的具体数据x = {"name":["a","a","b","b","c","c","c"],"num":[2,4,0,5,5,10,15]} df = pd.Data...

DataFrame(14)：对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)（二）

2、groupby分组聚合的原理说明1）原理图2）原理说明split：按照指定规则分组，由groupby实现；apply：针对每个小组，使用函数进行操作，得到结果，由agg()函数实现；combine：将每一组得到的结果，汇总起来...

DataFrame(14)：对比MySQL学习“Pandas的groupby分组聚合”(超详细)（一）

1、MySQL和Pandas做分组聚合的对比说明1）都是用来处理表格数据不管是mysql，还是pandas，都是处理像excel那样的二维表格数据的。对于一个二维表，每一行都可以看作是一条记录，每一列都可以看作是字段。2）分组聚合的风格不同学过mysql的人都知道，mys...

在PyODPS DataFrame自定义函数中使用pandas、scipy和scikit-learn

背景 PyODPS DataFrame 提供了类似 pandas 的接口，来操作 ODPS 数据，同时也支持在本地使用 pandas，和使用数据库来执行。 PyODPS DataFrame 除了支持类似 pandas 的 map 和 apply 方法，也提供了 MapReduce API 来扩展 p...

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更新时间 2024-03-04 10:00:57

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