描述性统计分析（DescriptionStatistics）是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。提到用python来进行描述性统计分析，第一反应就是用：dataframe.describe()，我们不妨用一组数据来展示：

熟练掌握pandas函数都能帮我们在数据分析过程中节省时间。pandas还有很多让人舒适的用法，这次就为大家介绍5个pandas函数！本文来源towardsdatascience，作者SonerYıldırım，由Python大数据分析编译。1\.explodeexplode用于将一行数据展开成多行。比如说dataframe中某一行其中一个元素包含多个同

总所周知，Spark在内存计算领域非常强势，是未来计算的方向。Spark支持类Sql的语法，方便我们对DataFrame的数据进行统计操作。但是，作为初学者，我们今天暂且不讨论Spark的用法。我给自己提出了一个有意思的思维游戏：Java里面的随机数算法真的是随机的吗？好，思路如下：1\.取样，利用Java代码随机生成2000万条01

1.文档编写目的在前面Fayson介绍了在Python2的环境下《如何使用PythonImpyla客户端连接Hive和Impala》，本篇文章Fayson主要介绍在Python3的环境下使用Impyla访问非Kerberos环境下的Hive以及将获取到的结果集转换为Pandas的DataFrame。内容

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂是豆子～】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。大佬们请问下这个数据怎么实现存在n个dataframe数据，想把数据写到同一个工作簿同一个sheet里面的，但是一直数据追加不

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下：原始数据：pythontempdict()temp这里他自己给了一个思路，使用pd.DataFrame(之后再进行转置一下即可。得到如下预期

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