聚合函数

Python中的“数组”主要指list和numpy.ndarray。list是内置的异构序列，支持多种数据类型和动态操作，适合小规模或非数值数据处理；而numpy.ndarray是同质多维数组，基于C实现，内存连续，支持高效数值运算和广播操作，适用于大规模科学计算。两者可通过np.array()和t…

NumPy是Python科学计算的核心库，提供高性能多维数组ndarray及向量化操作工具。通过import numpy as np导入后，可使用np.array()、np.zeros()、np.ones()、np.linspace()等函数创建数组，相比Python列表，ndarray存储同类型数…

本文介绍了如何使用 Pandas 库中的 pivot 方法以及 set_index、T（转置）和 reset_index 等方法组合，将 DataFrame 转换为期望的行列结构。通过实际示例和代码演示，详细讲解了透视操作的步骤和关键参数，帮助读者掌握 DataFrame 数据重塑的技巧。 Pand…

本文档旨在指导用户如何使用 Pandas DataFrame 的透视 (pivot) 功能，以获得特定的数据重塑结果。通过 set_index()、转置 .T 和 reset_index() 的组合运用，可以灵活地控制透视表的结构，并去除不必要的索引层级，最终得到简洁、易于使用的目标 DataFra…

本文详细介绍了如何使用 Pandas 在数据框中执行复杂的条件性分组计算，特别是当统计结果需要根据组内特定条件（如唯一月份数）进行筛选，并将计算值广播回原始行的场景。教程将重点讲解 groupby() 结合 transform() 方法，以及如何巧妙运用 where() 进行条件性赋值，最终实现高效…

本教程将详细介绍如何在Pandas DataFrame中执行高级分组聚合操作。我们将学习如何根据ID和年份对数据进行分组，并仅对满足特定条件（例如，组内数据点数量不小于2）的组计算指定统计量（如均值和中位数），然后将这些结果高效地广播回原始DataFrame的相应行中，确保数据处理的准确性和效率。 …

本文旨在提供一种使用 Pandas 的 groupby.rolling 函数，根据连续期间的状态列高效生成 Flag 的方法。针对大数据集，该方法避免了低效的循环，显著提升了性能。文章将详细介绍该函数的用法，并提供示例代码，帮助读者理解如何在实际应用中运用此方法。 在处理时间序列数据时，经常需要根据…

使用py2neo操作neo4j时常见的性能瓶颈包括：1. 大量单点操作导致频繁的网络往返和事务开销，应通过批处理或合并cypher语句来减少请求次数；2. cypher查询未使用索引或执行全图扫描，需建立索引并利用explain/profile优化查询计划；3. 缺乏事务管理，应将批量操作封装在显式…

本教程详细介绍了如何使用 PySpark 将 Oracle REST API 返回的 JSON 数组数据（其中属性名和属性值以键值对形式存在）转换为结构化的表格格式。通过 PySpark 读取 JSON 数据并结合 Spark SQL 的 MAX(CASE WHEN …) 语句，实现将动…

移动平均法在python中通过pandas的rolling().mean()实现，适用于去除短期波动、揭示长期趋势；2. 其适用场景包括金融分析、传感器数据处理、销售预测、气象研究和网站流量分析；3. 优点是简单易懂、易于实现、有效降噪和突出趋势，缺点是存在滞后性、对极端值敏感、损失数据点且无法预测…