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。
这篇文章尝试通过一个简单的例子来为读者讲明白怎样使用Python实现数据插值。总共分3部分来介绍:
1. while循环 在给定条件为真时,重复一个语句或一组语句。它在执行循环体之前测试状态。 语法 MATLAB中while循环的语法是 : while <expression> <statements> end 只要表达式(expression)为true,while循环将重复执行程序语句(statements)。 当结果为非空并且包含所有非零元素(逻辑或实数)时,表达式(expression)为true。 否则,表达式(expression)为false。 栗子: a = 10; % while loop execution while( a < 20 ) fprintf(‘value of a: %d\n’, a); a = a + 1; end 执行上面示例代码,得到以下结果 – value of a: 10 value of a: 11 value of a: 12 value of a: 13 value of a: 14 value of a: 15 value of a: 16 value of a: 17 value of a: 18 value of a: 19 2. for循环 多次执行一系列语句,并缩写管理循环变量的代码。 for循环是一种重复控制结构,可以让您有效地编写一个需要执行特定次数的循环。 语法 MATLAB中for循环的语法是 for index = values <program statements> … End 值(values)具有以下格式 – 值格式 描述 initval:endval index变量从initval到endval每次递增1,并重复程序语句 的执行,直到index大于endval。 initval:step:endval 通过每次迭代值步长(step)增加索引(index)的值,或者 当step为负时递减。 valArray 在每个迭代中从数组valArray的后续列创建列向量索 引。 例如,在第一次迭代中,index = valArray(:,1)。 循环最多执行n次,其中n是由numel(valArray,1,:)给出的valArray的列数。valArray可以是任何MATLAB数据类型,包括字符串,单元格数组或结构体。 前两种挺简单的,所以在此值对于第三种语法进行举例子说明: X=rand(5,1); for i=X i end X=rand(1,5); for i=X i end 运行结果是: i = 0.4898 0.4456 0.6463 0.7094 0.7547 i = 0.2760 i = 0.6797 i = 0.6551 i = 0.1626 i = 0.1190 注意:对于向量建立的是列向量索引!! X=magic(3); X for i=X i end 运行输出
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗?当然有可能 ,关键在于你如何操作!
在金融风控领域,我们经常会使用到json格式的数据,例如运营商数据、第三方数据等。而这些数据往往不能直接作为结构化数据进行分析和建模。本文将介绍一种简单的、可复用性高的基于pandas的方法,可以快速地将json数据转化为结构化数据,以供分析和建模使用。
除了函数,减少重复代码的另一种工具是迭代,它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理,比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
while语句,提供了编写通用循环的一种方法,而for语句是用来遍历序列对象内的元素,并对每个元素运行一个代码块。break,continue用在循环内,跳出整个循环或者跳出一次循环。 一、while循环 1、一般格式 格式:首行以及测试表达式,有一列或多列缩进语句的主体以及一个选用的else部分(控制权离开循环时而没有碰到break语句时会执行) python会一直计算开投的测试,然后执行循环主体内的语句,直到测试返回假值为止。 while <test>: <statements1> else: <statements2> 2、例子 >>> while True: ... print "Type Ctrl+C to stop!" >>> while x: ... print x, ... x=x[1:] ... diege iege ege ge e 注意 print末尾的逗号,会使所有输出都出现在同一行。 >>> a,b=0,10 >>> while a<b: ... print a, ... a+=1 ... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Python并没有其他语言中所谓的"do until”循环语句,不过我们可以在循环主体底部以一个测试和break来实现类似的功能。 while True: do something if exitTest():break 3、对比shell的while语句 while 命令 do 命令1 命令2 done 在系统管理时常用与逐行读取一个文件并处理。 while read line do echo $line done < /etc/rc.conf shell中还有一个类似while的循环until until 条件 do 命令1 命令2 done EG: IS_ROOT=`who |grep root` until [ "$IS_ROOT" ] do echo 'root online' sleep 2 done 二、 break continue pass和循环的else break 跳出最近所在的循环(跳出整个循环语句) continue 跳到最近所在循环的开头处(来到循环的首行,跳过本次循环) pass 什么事也不做,只是空占位语句 循环else块 只有当循环正常离开时才会执行(也就是没有碰到break语句) 1、一般循环格式 加入break和continue语句后,while循环的一般格式如下: while <test>: <statements1> if <test2>:break if <test3>:continue if <test4>:pass else: <statements2> break和continue可以出现在while(或for)循环主体的任何地方,但通常会进一步嵌套在if语句中,根据某些条件来采取对应的操作。 2、列子 pass >>> while 1:pass ... pass可用于空类,有时有指的是"以后会填上”,只是暂时用于填充函数主体而已: >>> def func1(): ... pass continue continue语句会立即跳到循环的顶端,开始下一次循环。 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2!=0:continue ... print x, ... 8 6 4 2 0 这个例子中,如果是奇数就返回循环顶部,不会打印.是偶数就打印。 这个下面这个结果一样 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2==0: ... print x, ... 8 6 4 2 0 注意这两个例子的print位置,第一个print是属于while块的,测试不通过下执行,测试通过就回到循环顶端,第二个是属于if块的,只有测试通过才打印 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2==0: ... print x, ...break break语句会
很多同学抱怨自己很想学好Python,但学了好久,书也买不少,视频课程也看了不少,但是总是学了一段时间,感觉还是没什么收获,碰到问题没思路,有思路写不出多少行代码,遇到报错时也不知道怎么处理。
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。
接触过Python的小伙伴儿肯定都知道,Python中关于迭代器和可迭代对象运用的很广泛。迭代器可以以一种非常友好的方式使用在循环中,不仅节省内存,还能优化代码。 在R语言中,其实也有迭代的概念,但是需要借助第三方包的辅助。 今天要介绍的包是iterators和itertools,这两个包在最新开发的软件包工具中使用的非常频繁。迭代器作为一种特殊的容器,生成之后,只能按照顺序迭代完内部对象之后,便失效了,要想重新迭代就必须重新生成一个迭代器。 而我们在普通场景下构造的循环,一般都利用R语言内部的现有的数据结
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。
时隔十日,终于决心把它写出来。大多数实验都是3.29日做的,结合3.29日写的日记完成了这篇实战。 01 数据集准备 数据集使用上篇提到的Movielens电影评分数据(https://grouple
机器学习的日益普及导致了一些工具的开发,旨在使这种方法的应用易于机器学习新手。这些努力已经产生了PRoNTo和NeuroMiner这样的工具,这并不需要任何编程技能。然而,尽管这些工具可能非常有用,但它们的简单性是以透明度和灵活性为代价的。学习如何编程一个机器学习管道(即使是一个简单的)是一个很好的方式来洞察这种分析方法的优势,以及沿着机器学习管道可能发生的扭曲。此外,它还允许更大的灵活性,如使用任何机器学习算法或感兴趣的数据模式。尽管学习如何为机器学习管道编程有明显的好处,但许多研究人员发现这样做很有挑战性,而且不知道如何着手。
基于协同过滤的推荐引擎(理论部分) 时隔十日,终于决心把它写出来。大多数实验都是3.29日做的,结合3.29日写的日记完成了这篇实战。 数据集准备 数据集使用上篇提到的Movielens电影评分数据里
当大家谈到数据分析时,提及最多的语言就是Python和SQL。Python之所以适合数据分析,是因为它有很多第三方强大的库来协助,pandas就是其中之一。pandas的文档中是这样描述的:
作者:xiaoyu 知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 介绍:一个半路转行的数据挖掘工程师
在Rust源代码中的clippy_lints/src/transmute/mod.rs文件是Clippy工具的一部分,旨在提供有关transmute操作的静态代码分析。
这段代码是一个简单的PCA(主成分分析)算法实现,用于对图像数据进行降维处理。下面是对代码进行逐行分析:
上述例子中直接将结果进行print,在实际应用中基本不会这么做。一般会将输出结果以向量或其他形式储存。如下:
1.在Python中,字典用放在花括号{}中的一些列的键-值对表示。每个键都与一个值相关联,可以使用键来访问与之相关联的值。可将任何Python对象用作字典中的值。
虽然我们在StackOverflow或其他网站上查找答案是很正常的事情,但这样做确实比较花时间,也让人怀疑你是否完全理解了这门编程语言。
再过几个月我就得离开我租的公寓去找一个新的了。尽管这段经历可能会很痛苦,特别是在房地产泡沫即将出现时,我决定将其作为提高Python技能的另一种激励!当一切完成时,我想做到两件事:
这道题最简单的解法,相信大部分用过pandas的朋友都会,林胖也马上发出了自己的答案:
感谢水友们积极的提问,大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总,我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区,在此出一期关于该问题的解读。
文章目录 1、循环介绍 2、while循环的使用 3、continue和break 4、死循环 5、循环嵌套 6、循环嵌套案例: 7、for循环 8、for循环中的break 和continue 9、for循环嵌套 1、循环介绍 有条件的重复做相似的事情 Python中循环分为while 和for 2、while循环的使用 格式: while 条件: 循环体 while 循环的三个必要元素 while 关键字 循环条件 循环体 构造循环要想的四件事 初始状态 循环条件 要重复做的事情 循环
Python的条件和循环语句,决定了程序的控制流程,体现结构的多样性。须重要理解,if、while、for以及与它们相搭配的 else、 elif、break、continue和pass语句
现在,有人忍不了了。他是一位来自德国的数据分析师,名叫Benedikt Droste。
导读:本文主要介绍使用Python进行数据分析时必备的编程基础知识,主要涉及Python的基本数据类型、数据结构、程序控制、读写数据等内容。
clc;clearall;closeall;t0=[11];a=[12;34]t=t0;t(1,:)=t0’\an=10;fori=2:nt(i,:)=t(i-1,:)’\a;endt
Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻,而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式,包括范围读取和条件查询等。
今天给大家分享一篇内容,介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识,今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍,通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
而对于特征集合\mathbf{X},预测值\mathbf{\hat y} \in \mathbb{R}^n可以通过矩阵-向量的乘法表示为:
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度!」,本篇分享一个更常用的加速骚操作。
解释:i从1到100,每次增加一个,该共循环100次 注意:分号的位置;不能使用“+=”符号;每写一层循环,必须以end结尾
在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,python计算IV值的代码如下:
一、玩转字符串 stringr包 图片 1.str_length() 检测字符串长度 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数 图片 图片 2. str_split 字符串拆分 x <- "The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 2.字符串拆分 str_sp
厌倦了定义用不了几次的函数? Lambda表达式是你的救星! Lambda表达式用于在Python中创建小型,一次性和匿名函数对象。 它能替你创建一个函数。
不管是参加Kaggle比赛,还是开发一个深度学习应用,第一步总是数据分析,这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法,不仅能够提升运行效率,还能够使代码更加“优美”。
其中1:4代表一个行向量1 2 3 4,在matlab中,行向量的另外一个表示方法是[1 2 3 4],即for i=1:4等价于for i=[1 2 3 4],编写程序时牢记一个点:对于某次固定的迭代,i会从这个向量中取一个值,该值可以参与循环中的计算。
日常编码过程中,我们常常需要重复执行同一段代码,这时我们就需要循环结构来帮助我们控制程序的执行顺序。一个循环结构会执行循环体中的代码直到结尾,然后回到开头继续执行。 主流编程语言都提供了对循环结构的支持,绝大多数主流语言,比如:Python 提供了不止一种的循环语句,但 Go 却只有一种,也就是 for 语句。
作为数据科学家,使用正确的工具和技术来最大限度地利用数据是很重要的。Pandas是数据操作、分析和可视化的重要工具,有效地使用Pandas可能具有挑战性,从使用向量化操作到利用内置函数,这些最佳实践可以帮助数据科学家使用Pandas快速准确地分析和可视化数据。
在R中,一个object可以是任何可以赋值给变量的东西(数据结构、函数、甚至是graph),一个object有两个重要的东西叫mode和class,前者决定这个object的存储方式(numeric,character,logical),后者决定函数如何处理这个object。虽然有object的概念,但是R本身仍然是一种自顶向下式的编程方式,大部分功能都是通过各式各样的函数来实现的。
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一,也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说,NumPy的大量运算方法非常难记。
2、在进行矩阵之间的运算时,假设a,b表示两个矩阵,a*b表示矩阵a与矩阵b进行矩阵相乘,a.*b表示矩阵a中的元素与矩阵b中的元素按位置依次相乘,得到的结果作为新矩阵相同位置的元素。
发送端发送的是一连串离散而随机的二进制比特流,使用PSK载波相位调制的方法,这样发送端发送的消息便包含在了相位中,此种调制方法可以十分有效地节约带宽。
如果你使用Python和Pandas进行数据分析,循环是不可避免要使用的。然而,即使对于较小的DataFrame来说,使用标准循环也是非常耗时的,对于较大的DataFrame来说,你懂的
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