悦光阴

摘要： 通过groupby分组数据之后，可以对每个分组的数据进行聚合运算、转换操作，或应用函数。 一，聚合操作 对拆分之后的数据进行聚合，对于DataFrame进行聚合操作，主要使用aggregate()函数，可以简写为agg()： DataFrameGroupBy.aggregate(func=None, 阅读全文

摘要： 在清理文本数据时，对pandas Series（序列）可以使用map函数，所有的字符串都可以应用字符串函数或正则表达式，但是如果存在NA，就会报错。为了解决这个问题，Series有一些可以跳过NA值的字符串操作方法，这可以通过Series的str属性来访问。 s1 = pd.Series(['Mou 阅读全文

摘要： merge是按照列值或索引值进行连接，concat是按照轴进行拼接。 一，merge 数据库风格的连接是merge， DataFrame.merge(right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, 阅读全文

摘要： 操纵索引包括：重索引、设置索引、替换轴的索引、重置索引 一，重索引 （reindex） 重索引是指数据框按照新的索引进行排列，如果已存的索引和新索引不匹配，那么使用NA来填充。 DataFrame.reindex(labels=None, index=None, columns=None, axis 阅读全文

摘要： Series和DataFrame可以按照索引进行排序，也可以按照值来排序，对值也可以进行排名。 一，按照索引排序（sort by index) 对于一个Series或DataFrame，可以按照索引进行排序，使用sort_index()函数来实现索引的排序： DataFrame.sort_index 阅读全文

摘要： pandas的pivot和pivot_table 用于表格数据的行列互换，而melt用于unpivot 表格数据。 1，pivot 有如下数据集： import pandas as pd import numpy as np table = {"Item":['Item0','Item0','Ite 阅读全文

摘要： 在使用pandas进行数据整理时，经常会用到stack和unstack两个函数。stack直译过来是堆叠，堆积，unstack是展开，解释为把列索引和行索引的互换，如下图所示，stack用于把列索引转换为行索引，而unstack用于把行索引转换为列索引。因此，可以把stack和unstack的功能解 阅读全文

摘要： 对DataFrame 和 Series 进行分组之后，会返回一个数据类型为GroupBy的对象。对数据进行分组之后，能够得到一个分组键和一个分组数据，一个分组对应的分组键是唯一的，分组是具有相同分组键的行或列的列表。 分组运算分为三个过程： 分组：根据一个或多个字段把数据集（DataFrame或Se 阅读全文

摘要： 异常检测通过自动检测时间序列数据中的异常来增强折线图，并且提供了异常解释，以帮助用户进行根本原因的分析。异常检测只能用于Line Chart中，并且必须有Date字段作为X坐标轴，实际上，PowerBI按照时间序列，用SR-CNN算法来检测数据的异常，即微软的时序异常检测服务（Time-Series 阅读全文

摘要： 关键因素（Key Influencer）图表能够帮助用户分析KPI的因素，并按照因素的重要性进行排名，也就是说，该图表可以查看哪些因素会影响到KPI，并计算出因素的相对重要性。使用Key Influencer Visual，不仅可以查看单个因素的影响，还可以查看多个因素构成的组合（称作Segment 阅读全文

摘要： 原文：【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC 作者：xiaoyu 微信公众号：Python数据科学 知乎：python数据分析师 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。其实，理解它并不是非常难，但是 阅读全文

摘要： 函数ADDCOLUMNS和SELECTCOLUMNS的功能相似，都是迭代函数，在行下文中计算表达式，并返回一个表。当需要切换到过滤器上下文时，需要用到CALCULATE函数。 从数据沿袭的角度来看： ADDCOLUMNS函数：新添加的列不具有数据沿袭的能力。 SELECTCOLUMNS函数：SELE 阅读全文

摘要： 自动存在是 DAX 中内置的一项技术，其唯一的目标是避免无用计算，换句话说，它是 DAX 的过滤机制使用的一种优化技术，目的是减少计算值的工作量。 例如，假设有人构建了一份按大陆和国家/地区划分的报告。 在一个数据库中，一个人可能有两大洲和五个国家： 在这些数据上，可以运行一个简单的查询，如下所示： 阅读全文

摘要： 数据沿袭实际上存在DAX中的每个角落，它的设计如此好，以至于很多开发人员在不知情的情况使用。 DAX使用数据沿袭来维护关于列值来源的信息。数据沿袭实际上是一个标签（Tag），分配给表中的每一列，此Tag用于标识数据模型中的原始列，即列的值源自于该列。通过数据沿袭，DAX可以利用现有的关系来过滤数据模 阅读全文

摘要： 在筛选上下文中，一列可能是由于应用了过滤器而被直接筛选，也可能是由于关系的传递，其他列被筛选而导致该列被间接筛选。因此，可以把数据模型中的筛选分为直接过滤和交叉过滤。 一，判断直接过滤和交叉过滤 直接过滤：当过滤器直接作用到表中的一列上时，该列是被直接过滤的。直接过滤是由外部的切片器和查询上下文中的 阅读全文

摘要： 表值函数 VALUES, DISTINCT 都用于返回一列的唯一值，唯一的区别是：VALUES()会额外添加一个BLANK。当使用VALUES函数从一个关联表中获取唯一值时，如果某一个值在关系中缺失，那么VALUES()函数会返回BLANK()。 当关系代表的约束无效时，数据模型会再关系的“一”端的 阅读全文

摘要： 按照以下的步骤来启用远程桌面连接，可以允许同时连接多人。 Step1：登录Windows 服务器“”，打开“Start”（按下Windows键），输入“Edit group policy” 或 “gpedit.msc”来加载“Local Group Policy Editor” Step2：导航到C 阅读全文

摘要： 在表格数据模型中，用户可以创建关系，并可以沿着关系的方向自动进行交叉过滤。但是在计算列中，必须通过RELATED 和 RELATEDTABLE函数来检索相关联的表。当使用CALCULATE函数时，可以直接使用现有的活跃关系来进行过滤，并不需要显示调用RELATED 和 RELATEDTABLE函数来 阅读全文

摘要： Power BI报表的用户，肯定会被Q&A的功能惊艳到，在查看报表时，仅仅通过输入文本就可以探索数据，并且结果是可视化的，更令人惊艳的时，结果几乎是实时显示出来的。这使得Q&A Visual就像一个搜索引擎，输入你想查询的问题，Q&A返回一个可视化的结果。 在用户开始输入问题之前，Q&A会显示一些建 阅读全文

摘要： numpy使用save(), savez()和load()函数来保存和加载numpy的二进制文件。 一，保存文件 save()和savez()的区别是前者是非压缩的，而后者是压缩存储。 1，save()函数 def save(file, arr, allow_pickle=True, fix_imp 阅读全文