访问数据是使用本书所介绍的这些工具的第一步。我会着重介绍pandas的数据输入与输出,虽然别的库中也有不少以此为目的的工具。 输入输出通常可以划分为几个大类:读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式,加
其中pandas和numpy中的数组格式 以及Series DataFrame都是基于此之上而得到的。其中比R要多:Tuple、Dictionary两种类型。
在平常工作中,难免要和大数据打交道,而有时需要读取本地文件然后存储到Hive中,本文接下来将具体讲解。
pkl文件是python里面保存文件的一种格式,如果直接打开会显示一堆序列化的东西(二进制文件)。 常用于保存神经网络训练的模型或者各种需要存储的数据。
大家好,今天小编来为大家介绍几个Pandas读取数据以及保存数据的方法,毕竟我们很多时候需要读取各种形式的数据,以及将我们需要将所做的统计分析保存成特定的格式。
这可是个新功能,能直接为指定的聚合输出列命名。先创建一个 DataFrame 示例。
Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库,近年来一直位居编程语言热度头部位置,而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者,使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。
python种关于json有很多,simplejson,cjson,还有ujson(详细内容可见:http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/details/6567408). cjson模块只支持string/unicode的key JSON(JavaScript Object Notation)编码格式的数据。
Pandas 支持多种存储格式,在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。
未压缩的CSV可能很慢,而且最大,但是当需要将数据发送到另一个系统时,它非常容易。
import pickle pickle.dump(data,open(‘file_path’,’wb’)) #后缀.pkl可加可不加 若文件过大 pickle.dump(data,open(‘file_path’, ‘wb’),protocol=4) 读取该文件: data= pickle.load(open(‘file_path’,’rb’))
read 函数不带参数使用时会一次读入文件的全部内容,因为会占用系统的内存,可以选择分块读入再进行拼接:
读取和写入文件 读取 写入 read_csv to_csv read_excel to_excel read_hdf to_hdf read_sql to_sql read_json to_json read_msgpack (experimental) to_msgpack (experimental) read_html to_html read_gbq(experimental) to_gbq (experimental) read_stata to_stata read_sas ro_sas rea
来说下pandas用于读取的文件格式有那些吧,这些读取方法获取文件的速度超级快,很实用。
新手刚刚开始学习python,如有写错或者写的不好的地方,请大家多多指导! python元组相加 a = (1,2) b = (3,4) a + b 元组运用乘法 (1,2) * 4 #在这里边,元组不会被当成数字来计算,而是输出4次 给字母类型的元组拍 t = ('bb,','dd','aa','cc') tm = list(t) tm.sort() #然后输出tm t = tuple(tm) 用for的方式运算 t = (1,2,3,4,5) l = [x + 20 for x in t] 替换元组 t = (1,[2,3],4) t[1][0] = 'spa' #t元组中第二个数值之后紧挨着的数值 python文件操作 常见的文件运算 output = open(r'd:\a.py', 'w') 创建输出文件(w是指写入) input = open('date', 'r') 创建输入文件(r是指读写) input = open('date') 与上一行想同(r是默认值) input.read() 把整个文件读取进单一字符串 input.read(N) 读取之后的N个字节,到一个字符串 input.readline() 逐行读取,第一次读取第一行,第二次读取下一行 alist = input.readlines() 读取整个文件到字符串列表 output.write(as) 写入字节字符串到文件 output.writelines(alist) 把列表内所有字符串写入文件 output.close() 手动关闭(当文件收集完成是会替你关闭文件) output.flush() 把输出缓冲区刷到硬盘中,但不关闭文件 anyFile.seek(N) 修改文件位置到偏移量N处以便进行下一个操作 for line in open('data'): use line 文件迭代器一行一行的读取 open('f.txt', encoding='latin-1') python3.0unicode文本文件(str字符串) open('f.bin', 'rb') python3.0二进制byte文件(bytes字符串) 实例应用 myfile = open('myfile.txt', 'w') #创建一个myfile.txt文件,并打开进行写入 myfile.write('hello,world\n') myfile.write('good bye'\n) #\n表示转行 myfile.close() #关闭文件 然后打开本地目录,看看文件内容是否一样 读取文件 myfile = open('myfile.txt') #打开文件,默认是只读 myfile.readline() #读取第一行 myfile.readline() #读取下一行 把整个文件读取进单一字符串 open('myfile.txt').read() #把所以文件一次性读取完,\n之后的表示下一行 使用打印的方式来读取 print(open('myfile.txt').read()) #这样处理的结果比较清晰,隔行分开 用for的方式来逐行读取文件 for line in open('myfile.txt'): print(line,end='') 以二进制的方法打开文件 data = open('myfile.txt', 'rb').read() #这样的话效果不太明显,可以创建文本写入数字开看看 data[4:8] data[0] bin(data[0]) #二进制的方式显示一个文件 文件存储 x, y, z = 43, 44, 45 s = 'spam' d = {'a': 1,'b': 2} l = [1,2,3] f = open('data.txt', 'w') f.write(s + '\n') #直接将s插入然后转行 f.write('%s,%s,%s\n' % (x,y,z)) f.write(str(l) + '$' str(d) + '\n') #str输出l + str输出的d 然后读取看下结果 a = open('data.txt').read() print(a) 去掉多余的行 f = open('data
一、元组介绍 元组(tuple)是无法修改的其他对象的结合.元组由简单的对象构成,元组与列表类似,不过元组不能在原处修改。通常写成圆括号中的一系列项。 1、元组的属性 *任意对象的有序集合 与字符串和列表类似,元组是一个位置有序的对象集合。与列表相同,可以嵌入任何类别的对象到其中,可以嵌套元组,列表,字典。 *通过偏移存取 同字符串,列表一样,在元组中的元素通过偏移来访问。支持所有基于偏移的操作,如果索引和分片 *属于不可变序列类型 类似于字符串,元组不可变,不支持在原处修改。与字符串和列表类似,元组有序列. 注意:元组的不可变性只使用与元组本身顶层而非其内容,元组的内部的列表,字典可以像往常那样修改。 *对象引用的数组 与列表类似,元组最好被认为是对象引用的数组。元组存储指向其他对象的存取点(引用),并且对元组进行索引操作的速度相对较快。 2、常见的元组操作 运算 解释 () 空元组 t1=(0,) 单个元组的元组(非表达式) t2=(0,'A',1.3,4) 四个元素的元组 t2=0,'A',1.3,4 四个元素的元组 t3=(1,('A','B')) 嵌套元组 t4=(1,('A', 'B'),[4,5,6],{'name':'diege','age':18}) 元组嵌套元组,列表,字典 t1[i] 索引 t1[i][j] 嵌套的索引 t1[i:j] 分片 len(t1) 长度,每一个元素算一个,不过元素是列表还是字典 len(t4)+len(t4[1])+len(t4[2])+len(t4[3]) t1+t2 合并 t2*3 重复 for x in t1: 迭代 'diege' i t2 成员关系 二、实际应用中的元组 1、元组的特殊语法,逗号和圆括号 >>> x=(40) >>> x 40 >>> x=(40,) >>> x (40,) 在不引起语法冲突的情况下,python允许忽略元组的圆括号,仅当元组做为文字传递给函数调用(圆括号很重要)以及当元组在print语句中列出(逗号很重要)的特殊情况时,圆括号才是必不可少的。 2、转换以及不可变性 除了常量语法不同外,元组的操作和字符串以及列表是一致的,值得注意的区别在于+ *以及分片操作应用于元组后将返回新的元组。并且元组不提供字符串,列表,字典中的方法。例如像对元组进行排序,通常先得将它转换为列表才能获得使用排序方法调用的权限将它变成一个可变的对象。 >>> T=('cc','aa','dd','bb') >>> temp=list(T) >>> temp.sort() >>> temp ['aa', 'bb', 'cc', 'dd'] >>> T=tuple(temp) >>> T ('aa', 'bb', 'cc', 'dd') 注意:元组的不可变性只使用与元组本身顶层而非其内容,元组的内部的列表,字典可以像往常那样修改。 >>> T=('a',[8,9],3.14) >>> T[1]=10 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'tuple' object does not support item assignment >>> T[1][1]=10 >>> T ('a', [8, 10], 3.14) 3、为什么有了列表还要元组? Python的创造者,提到过把元组看作是简单的对象组合,把列表看成是随时间改变的数据结构。最佳答案似乎是元组的不可改变性提供了某种完整性,保证了数据的完整性。列表是定序集合的选择工具,可能需要进行修改。而元组能够处理其他固定关系的情况。 三、文件介绍 文件这个主要内置对象类型提供了一种可以存取Python程序内部文件的方法。 内置open函数会创建一个Python文件对象,可以作为计算机上的一个文件连接,在调用open之后,可以通过调用返回文件对象的方法来读写相关外部文件。文件可以通过调用open或file来打开。open通常比file更常用,因为file几乎都是为面向对象程序设计量身打造的。文件对象只是常见文件处理任务输出模块。多数文件方法都是执行外部文件的相关文件对象的输如输出有关,但其他文件方法可让查找文件中新位置,刷新输出缓冲等。 1、打开文件 处理模式没没有指定则默认为'r'。代表输入打开文件。'w'代表输出生成并打开文件,'a'代表为在文件尾部追加内容而打开文件。 "+"意味着同时为输入输出打开文件(也就是
数据分析过程中,需要对获取到的数据进行分析,往往第一步就是导入数据。导入数据有很多方式,不同的数据文件需要用到不同的导入方式,相同的文件也会有几种不同的导入方式。下面总结几种常用的文件导入方法。
序列化和反序列化是指用于将对象或数据结构转换为字节流的过程,以便在不同系统之间进行传输或存储,并在需要时重新构造。
json:用于字符串和Python数据类型间进行转换 pickle: 用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换 json提供四个功能:dumps,dump,loads,load pickle提供四个功能:dumps,dump,loads,load
Polars[2]是Pandas最近的转世(用Rust编写,因此速度更快,它不再使用NumPy的引擎,但语法却非常相似,所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
文章首发于跳跳糖社区https://tttang.com/archive/1782/
用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够,Pandas是必须要掌握的一个重点,numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够,很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等,比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。
本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境,掌握这些,可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”,重点却是Python编程、库,以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。
模块 pickle 实现了对一个 Python 对象结构的二进制序列化和反序列化。 “Pickling” 是将 Python 对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流的过程,而 “unpickling” 是相反的操作,会将(来自一个 binary file 或者 bytes-like object 的)字节流转化回一个对象层次结构。Pickling(和 unpickling)也被称为“序列化”, “编组” 1 或者 “平面化”。而为了避免混乱,此处采用术语 “pickling” 和 “unpickling”。
一个数据分析师,最怕的一件事情莫过于在没有数据的情况下,让你去做一个详细的数据分析报告。确实,巧妇难为无米之炊,数据是数据分析、数据挖掘乃至数据可视化最最基础的元素。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者:Avi Chawla 翻译:欧阳锦 校对:和中华 Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的,这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间,但遗憾的是,Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV(请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954
不再维护写老格式xls的xlwt包,xlrd包仅用来读取旧格式xls文件。 之前,read_excel()使用默认参数engine=None会默认使用xlrd的引擎,即使是Excel2007+的xlsx文件。 如果安装了openpyxl,那现在一般会先使用。更多细节参考read_excel()文档。 因此,强烈推荐安装openpyxl读取xlxs文件。如果io.excel.xls.writer没有设置成xlwt,那么使用wlwt引擎会有一个警告FutureWarning。现在这个设置被弃用了,还会出现相同的警告,建议用户使用openpyxl读取。
Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的,这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间,但遗憾的是,Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV(请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954c410f8f了解原因),但我知道在某些情况下,除了使用 CSV 之外别无选择。
我们已经知道了什么是 Series,在使用 Series 之前,我们得知道如何创建 Series。
jieba中文叫做结巴,是一款中文分词工具,官方文档链接:https://github.com/fxsjy/jieba TfidfVectorizer中文叫做___ 词频逆文档频率向量化模型,是用来文章内容向量化的工具,官方文档链接:http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html LogisticRegression中文叫做逻辑回归模型___,是一种基础、常用的分类方法。
这是发表在跳跳糖上的文章https://www.tttang.com/archive/1294/,如需转载,请联系跳跳糖。
官方文档: https://docs.python.org/2/library/collections.html#collections.Counter
概念: 序列化(Serialization): 将对象的状态信息转换为可以存储或可以通过网络传输的过程,传输的格式可以是JSON,XML等。反序列化就是从存储区域(JSON,XML)读取反序列化对象的状态,重新创建该对象。 JSON(Java Script Object Notation):一种轻量级数据交互格式,相对于XML而言更简单,也易于阅读和编写,机器也方便解析和生成,Json是JavaScript中的一个子集。 python2.6版本开始加入了JSON模块,python的json模块序列化与反序列
在美团初赛一个pickle反序列化中R i o c的过滤直接把我搞头大了,去翻了一便源码学了一下才把题目解出, 比赛结束之后我就直接熬了一夜直接把全部操作的源码看了一遍并且后面部分操作我自己测试了一遍, 然后将每个操作的实现过程以及操作demo都写了注释,在这里挂我作为笔记本的博客分享一下吧(主要看操作注释部分就行,后面的内容就是我把整个pickle.py文件按照作用和行号分段列了一下)
Python序列化是将Python对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流的过程,反序列化是将字节流转化回一个对象层次结构。
在上一篇文章中已经介绍过pandas中两种重要类型的数据结构:Series类型和DataFrame类型,以及详细讲解了如何创建Series的数据。
序列化是将复杂的数据结构(如对象及其字段)转换为“更平坦”格式的过程 这种格式可以作为连续的字节流发送和接收 序列化数据使以下操作更简单:
数据是数据科学家的基础,因此了解许多加载数据进行分析的方法至关重要。在这里,我们将介绍五种Python数据输入技术,并提供代码示例供您参考。
CPU: Intel® Core™ i7-10700F 磁盘: ST1000DM010-2EP102 系统:windows10
本文介绍了如何在 Spark 中使用 DataFrame 和 Dataset 进行数据操作,包括数据读取、数据转换、数据聚合、数据排序和数据分组等操作。同时,还介绍了如何使用 Spark Streaming 进行实时数据处理,以及如何使用 Spark SQL 进行 SQL 查询。
在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格。 DataFrame与RDD的主要区别在于,前者带有schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。
今日来谈谈数据分析的pandas使用,本来今天出cs231n的全连接网络更新的,结果没写成文章,太长了,至少2000-3000字,今晚有课,所以就没写成,明天继续搞,而且这个题难度有点大,所以消化一下,在分享! 今天主要是学习pandas,下面一起来实战吧!
Pandas是Python语言中非常好用的一种数据结构包,包含了许多有用的数据操作方法。而且很多算法相关的库函数的输入数据结构都要求是pandas数据,或者有该数据的接口。
KNN是我们最常见的聚类算法,但是因为神经网络技术的发展出现了很多神经网络架构的聚类算法,例如 一种称为HNSW的ANN算法与sklearn的KNN相比,具有380倍的速度,同时提供了99.3%的相同结果。
使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息,从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行针对性的优化,最终达到大幅提升运行时效率
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”(面板数据,一个计量经济学名词)两个单词拼成的。简单地说,你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
接触python已有一段时间了,下面针对python基础知识的使用做一完整梳理: 1)避免‘\n’等特殊字符的两种方式: a)利用转义字符‘\’ b)利用原始字符‘r’ print r'c:\now' 2)单行注释,使用一个#,如: #hello Python 多行注释,使用三个单引号(或三个双引号),如: '''hello python hello world''' 或 """hello python hello world""" 另外跨越多行的字符串。也可以使用三个单引号或三个双引号,如
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