摘要： 工作团队 数据分析师大多在业务团队中，而业务数据团队目标就是满足业务需求。所以业务数据团队一般没有数据中台的数据团队配置齐全，不去做完整的数据服务，主要人员有数据开发工程师、数据分析师、算法分析师，并多以数据分析师为核心。 核心业务需求 对于业务团队来说，最核心关注的就是业务需求。而对于业务自身来说 阅读全文

摘要： 报错 当HQL语句中包含tab时，将该语句复制到Hive并执行，会在复制时出现Display all 633 possibilities? (y or n)的信息，并在运行后提示FAILED: SemanticException [Error 10004] 解决方法 此时将HQL语句中的tab删除， 阅读全文

摘要： #RMF含义 R（Recency）（用户粘性，越小越好）：用户最近一次交易时间的间隔。R值越大，表示用户交易发生的日期越久，反之则表示用户交易发生的日期越近 F（Frequency）（用户忠诚度，越大越好）：用户在最近一段时间内交易的次数，F值越大，表示客户交易越频繁，反之则表示用户交易不够活跃。 阅读全文

摘要： #pivot_table() pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_na 阅读全文

摘要： 处理原因 当DataFrame使用分组聚合后，分组的规则会作为索引，如下例。为了便于后续对表格数据的处理和分析，可将索引转化为列。 ##数据样式 # 各地区分店每年的销售额 sales_area = df.groupby(['Market','Order_Year'])['Sales'].sum() 阅读全文

摘要： # 查看内置风格，平时设置风格时可不写 plt.style.available plt.style.use('ggplot') 阅读全文

摘要： #小数转百分数 ##方法一： f = 0.123 rate = '%.2f%%'%(f*100) print(rate) ##方法二：format 不用原数据*100 f = 0.123 rate = format(f,'.2%') print(rate) 或 f = 0.123 rate = '{ 阅读全文

摘要： 一个数组，其中date列为datetime类型 可使用df.info()提前确认类型，如果不是datetime可使用pd.to_datetime(df['date'])进行类型转化 df['date'].dt.day # 提取日期 df['date'].dt.month # 提取月份 df['dat 阅读全文

摘要： #查看日期列的数据类型 以下演示使用df表示DataFrame二维数组 df.info() # 查看数组中每列的数据类型和数组基本信息 #日期的类型为str时 ##1、str切片 使用切片有弊端，当日期字符串不连续的时候会造成漏选**#不推荐** # 将日期列作为索引列 df.set_index(' 阅读全文

摘要： 1、目的 获取高温小于30，低温大于20的行数据 2、分析 df['最高温度']<30返回的是一列Series对象，内容为bool类型，此时原DataFrame df[bool类型]就会获取高温小于30的数据 3、实现 df1 = df[(df['最低温度']>20) & (df['最高温度']<3 阅读全文