Pandas 是数据科学和分析领域中使用最广泛的库之一,但在处理大型数据集时,性能可能成为一个挑战。本篇博客将介绍一些高级技巧,帮助你优化 Pandas 操作,提高代码执行效率。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
笔者早先学习Python以及数据分析相关知识时,对Pandas投入了很多精力,自认掌握的还算扎实,期间也总结分享了很多Pandas相关技巧和心得(点击上方“Pandas”标签可以查看系列文章)。近日,在github中查看一些他人提交的代码时,发现了Pandas中这三个函数,在特定场景中着实好用,遂成此文以作分享。
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库,numpy是Python的数值计算扩展,专门用来处理矩阵,它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具,能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是,随着数据量的剧增,有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去,编写Python for循环,然后希望在合理的时间内处理数据。
2020年6月18日,开发了近两年(自2018年10月份至今)的Apache Spark 3.0.0正式发布!
2020年6月18日,开发了近两年(自2018年10月份至今)的Apache SparkTM 3.0.0正式发布!
Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库,我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方,如果你没有合适的使用,那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧,主要是用来节约内存和提高代码速度。
Pandas 对于Pythoner的搞数据分析的来说是常用的数据操作库,对于很多刚接触Pandas的人来说会发现它是一个很方便而且好用的库,它提供了各种数据变化、查询和操作,它的dataframe数据结构和R语言、Spark的dataframe的API基本一样,因此上手起来也非常简单。但是很多新手在使用过程中会发现pandas的dataframe的性能并不是很高,而且有时候占用大量内存,并且总喜欢将罪名归于Python身上(lll¬ω¬),今天我这里给大家总结了在使用Pandas的一些技巧和代码优化方法。
cuDF (Pandas GPU 平替),用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。
当许多人开始踏足数据分析领域时,他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代,为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢?这个问题似乎简单,但背后涉及了许多关键因素。在探究这个问题之前,让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。
随着其功能的不断优化与扩充,pandas已然成为数据分析领域最受欢迎的工具之一,但其仍然有着一个不容忽视的短板——难以快速处理大型数据集,这是由于pandas中的工作流往往是建立在单进程的基础上,使得其只能利用单个处理器核心来实现各种计算操作,这就使得pandas在处理百万级、千万级甚至更大数据量时,出现了明显的性能瓶颈。
检查数据 在练习的第一部分,我们的任务是利用简单的线性回归去预测食品交易的利润。假设你是一个餐厅的CEO,最近考虑在其他城市开一家新的分店。连锁店已经在各个城市有交易,并且你有各个城市的收益和人口数据,你想知道城市的人口对一个新的食品交易的预期利润影响有多大。 首先检查“ex1data1”文件中的数据。“txt”在“我的存储库”的“数据”目录中。首先导入一些库。 import os import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyp
本文我们讨论 pandas 的内存使用,展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型,就能够减少 dataframe 近 90% 的内存占用。
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库,它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列,从而消除了显式循环的需要。在本文中,我们将探讨什么是向量化,以及它如何简化数据分析任务。
如果需要训练的数据大小不大,例如不到1G,那么可以直接全部读入内存中进行训练,这样一般效率最高。
迭代DataFrame 迭代DataFrame - 遍历数据帧 iteritems()示例 iterrows()示例 itertuples()示例 Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。当迭代一个系列时,它被视为数组式,基本迭代产生这些值 注意: 不要尝试在迭代时修改任何对象。迭代是用于读取,迭代器返回原始对象(视图)的副本,因此更改将不会反映在原始对象上。 迭代DataFrame import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.Data
当使用 pandas 操作小规模数据(低于 100 MB)时,性能一般不是问题。而当面对更大规模的数据(100 MB 到数 GB)时,性能问题会让运行时间变得更漫长,而且会因为内存不足导致运行完全失败。
编译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 周翔 注:Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外,Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy,Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据, 可以存储混合的数据结构,同时使用 NaN 来表示缺失的数据,而不用像 Numpy 一样要手工处理
请注意,本文编写于 325 天前,最后修改于 325 天前,其中某些信息可能已经过时。
选自DATAQUEST 作者:Josh Devlin 机器之心编译 参与:Panda pandas 是一个 Python 软件库,可用于数据操作和分析。数据科学博客 Dataquest.io 发布了一篇关于如何优化 pandas 内存占用的教程:仅需进行简单的数据类型转换,就能够将一个棒球比赛数据集的内存占用减少了近 90%,机器之心对本教程进行了编译介绍。 当使用 pandas 操作小规模数据(低于 100 MB)时,性能一般不是问题。而当面对更大规模的数据(100 MB 到数 GB)时,性能问题会让运行
作者 | 王清 TensorFlow基础使用 环境准备 TensorFlow安装 常用Python库介绍 实例解析 Kaggle平台及Titanic题目介绍 代码解析 TensorBoard 可视化 传统机器学习的优化技巧 数据可视化 特征工程 经典机器学习算法模型 TFLearnKeras介绍及示例程序解析 环境准备 TensorFlow安装 官方文档:https://www.tensorflow.org/install/ 常用Python库介绍 NumPy (http://www.numpy.org
在数据处理和分析中,经常需要对数据进行遍历和操作。Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库,提供了多种迭代方法来处理数据。本文将介绍Pandas中的迭代方法,并展示它们在数据处理中的应用。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具,其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力,Pandas 离这个目标已经越来越近了。
Pandas对象之间的底本迭代的行为取决于类型,当迭代一个Series时,它被视为数组,基本迭代产生值。DataFrame和Panel迭代对象的键。 基本迭代(对于i对象)产生:
呆鸟云:“看了好久 Pandas 代码,先简单了解一下,到底什么是 Pandas 吧,看看它到底能干什么?如果想了解更多 Pandas,请关注 pypandas.cn,查看最新版的 Pandas 中文官档。”
在了解了pandas数据结构之后,我们来了解一下pandas的统计功能,数据的迭代,排序等
在日常运行程序的过程中常常涉及到「循环迭代」过程,对于执行时间很短的程序来说倒无所谓,但对于运行过程有明显耗时的涉及「循环迭代」的程序,为其加上「进度条」(progress bar),是帮助我们监测代码执行进度以及处理中间异常错误非常实用的技巧。
在日常运行程序的过程中常常涉及到循环迭代过程,对于执行时间很短的程序来说倒无所谓,但对于运行过程有明显耗时的涉及循环迭代的程序,为其加上进度条(progress bar),是帮助我们监测代码执行进度以及处理中间异常错误非常实用的技巧。
Python 是开源的,它很棒,但是也无法避免开源的一些固有问题:很多包都在做(或者在尝试做)同样的事情。如果你是 Python 新手,那么你很难知道某个特定任务的最佳包是哪个,你需要有经验的人告诉你。有一个用于数据科学的包绝对是必需的,它就是 pandas。
这是 Python 进阶课的第十二节 - 负油价和负利率模型,进阶课的目录如下:
Python 之于机器学习,可以说是最为锋利的武器;而机器学习之于 Python,则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成,以至于一提到机器学习,人们自然而然的就想到了 Python,虽然有些狭隘,但是背后也有其存在的必然性!
来源:大数据与机器学习文摘本文约2600字,建议阅读9分钟本文为你介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库。 Python 之于机器学习,可以说是最为锋利的武器;而机器学习之于 Python,则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成,以至于一提到机器学习,人们自然而然地就想到了 Python,虽然有些狭隘,但是背后也有其存在的必然性! 今天我们就来介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库,不要错过哦 一、TensorFlow 1. 什么 Tenso
度量的最终结果不是一个可视化的图表,而是一个问题改进的清单及改进方案,关注这些度量数据给我们带来的信息,获取当前团队的改进重点,持续优化,才是重中之重。同时,度量是动态变化的,在持持续改进的进程中,我们需要逐步提高标准
在本文中,我们将探讨如何使用Python和Pandas库来提取出租车行程数据。这个过程涉及到数据清洗、行程识别、以及行程信息提取等多个步骤。我们的目标是从原始的出租车定位数据中提取出每个行程的起始和结束时间、地点以及行程距离等信息。
reindex() 是 pandas 里实现数据对齐的基本方法,该方法执行几乎所有功能都要用到的标签对齐功能。 reindex 指的是沿着指定轴,让数据与给定的一组标签进行匹配。该功能完成以下几项操作:
现在有一张很大的数据表(格式.csv)。内容量很多,记录着往年所有的历年时间和温度,并且升序存储。
会写python不难,写好却需要下一番功夫,上篇文章写了for循环的简单优化方法,原本想一鼓作气,梳理一下for循环优化的高级方法,但是梳理过程中发现for循环优化需要比较多的python基础知识,如果了解不透彻很难达到优化的效果,因此,笔者想用几个短篇先介绍一下python的常用包和方法,方便后续优化使用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云