数据分析工具PANDAS技巧-如何过滤数据
在本文中,我们将介绍在Python中过滤pandas数据帧的各种方法。 数据过滤是最常见的数据操作操作之一。 它类似于SQL中的WHERE子句,或者必须在MS Excel中使用过滤器根据某些条件选择特定行。 就速度而言,python执行过滤和聚合更佳。 它有很棒的库:pandas。 Pandas是在numpy包之上构建的,它是用C语言编写的,这是一种低级语言。 因此,使用pandas包进行数据操作是处理大型数据集的快速而智能的方法。
数据过滤的示例
它是预测建模或任何报告项目的数据准备的最初步骤之一。 它也被称为“子集数据”。 请参阅下面的一些数据过滤示例。
- 选择在2019年1月1日之后开立帐户的所有活跃客户
- 提取过去6个月内进行超过3笔交易的所有客户的详细信息
- 获取在组织中工作超过3年且在过去两年中获得最高评级的员工的信息
- 分析投诉数据并确
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多线程基础
需要了解的概念 并发和并行 并发侧重于任务的交替执行,同一时间只能执行一个任务;而并行是任务的同时执行,统一时间可以有多个任务被执行。 单核CPU与多核CPU下任务表现分别为并发与并行。 临界区 临界区用于表示一种公共资源或是共享数据,可以被多个线程使用,但是同一时间内,只能有一个线程在使用它。一旦临界区资源被占用,其他线程要想使用这个资源,则必须等待。 死锁、饥饿和活锁 死锁 指两个或两个以上的进程(或线程)在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 饥饿 饥饿是指线程因为种种原因无法获取所需要的资源,导致一直无法执行。比如它的线程优先级可能太低,而高优先级的线程不断抢占他需要的资源。 活锁 当其他线程要使用临界资源时,如果线程主动放弃资源供其他线程使用,而其它线程也主动放弃来使其他线程使用。这样你让我,我让你,最后无论哪个线程都无法使用资源。 线程的状态 Java 线程有6种状态,其定义在Thread.State中: public class Thread implements Runnable { /** * A thread can...
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Python自然语言处理工具小结
作者:伏草惟存 来源:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html Python 的几个自然语言处理工具 NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口,还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。 Pattern:Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger),N元搜索(n-gram search),情感分析(sentiment analysis),WordNet。支持机器学习的向量空间模型,聚类,向量机。 TextBlob:TextBlob 是一个处理文本数据的 Python 库。提供了一些简单的api解决一些自然语言处理的任务,例如词性标注、名词短语抽取、情感分析、分类、翻译等等。 Gensim:Gensim 提供了对大型语料库的主题建模、文件索引、相似度检索的功能。它可以处理大于RAM内存的数据。作者说它是“实现无干预从纯文本语义建模的最强大、最高效、最无障碍的软件。 PyNLPI:它的全称是:Pyt...
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