二、实现过程 这里【ChatGPT】给出了一个思路,如下所示: 通常情况下,使用列表推导式的效率比使用apply要高。因为列表推导式是基于Python底层的循环语法实现,比apply更加高效。...在进行简单的运算时,如对某一列数据进行加减乘除等操作,可以通过以下代码使用列表推导式: df['new_col'] = [x*2 for x in df['old_col']] 如果需要进行复杂的函数操作...x): # 进行一些复杂的操作 return result df['new_col'] = df['old_col'].apply(my_function) 但需要注意的是,在处理大数据集时,
join()方法合并的结果默认以左连接的方式进行合并,默认的连接列是DataFrame的行索引,并且,合并两个DataFrame时,两个DataFrame中不能有相同的列名(不像merge()方法会自动给相同的列名加后缀...on参数指定多个列作为连接列时,这些列都要在调用join()方法的DataFrame中,此时,传入join()方法的DataFrame必须为多重行索引(MultiIndex),且与on指定的列数相等,否则会报错...lsuffix和rsuffix默认为空字符串,合并两个DataFrame时,join()方法不会自动给相同的列名加后缀进行区分,如果不给相同的列设置后缀会报错。...五合并多个DataFrame ---- ? join()方法可以用于合并多个DataFrame,传入的时候用列表或元组的方式传入。...此时不用指定lsuffix和rsuffix,即使指定了也不会生效,合并多个DataFrame时,如果有相同的列名,会自动加上_x和_y的后缀,重复多次也会循环加_x和_y。
在本文中,我将讨论处理大型CSV数据集时可以采用的一些技巧。 处理大型CSV文件时,有两个主要关注点: 加载大型CSV文件时所使用的内存量。 加载大型CSV文件所花费的时间。...将CSV文件加载到Pandas DataFrame中 首先,让我们从加载包含超过1亿行的整个CSV文件开始。...usecols = lambda column: column not in ['Country']) display(df) 现在,“Country”列将被排除在结果之外...Pandas DataFrame中。...通常情况下,没有必要将整个CSV文件加载到DataFrame中。通过仅加载所需的数据,你不仅可以节省加载所需数据的时间,还可以节省内存,因为DataFrame需要的内存更少。
Insert 当我们想要在 dataframe 里增加一列数据时,默认添加在最后。当我们需要添加在任意位置,则可以使用 insert 函数。...Pandas提供了一个易于使用的函数来计算加和,即cumsum。 如果我们只是简单使用cumsum函数,(A,B,C)组别将被忽略。...Isin 在处理数据帧时,我们经常使用过滤或选择方法。Isin是一种先进的筛选方法。例如,我们可以根据选择列表筛选数据。...Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下,将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...Select_dtypes Select_dtypes函数根据对数据类型设置的条件返回dataframe的子集。它允许使用include和exlude参数包含或排除某些数据类型。
前言 上一期介绍了将文件加载到Pandas对象,这个对象就是Pandas的数据结构。本次我们就来系统介绍一下Pandas的数据结构。 本文框架 1. 数据结构简介 2....DataFrame 4.1 根据多个字典序列创建dataframe 5. 从DataFrame中查询出Series 5.1 查询一列 5.2 查询多列 5.3 查询一行 5.4 查询多行 1....,查询多个值时返回Series对象。...DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构; 每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等) 既有行索引index,也有列索引columns,可以被看做由Series组成的字典。...从DataFrame中查询出Series 如果只查询一行、一列,返回的是pd.Series; 如果查询多行、多列,返回的是pd.DataFrame。
/test.txt") print(df) 但是,注意,这个地方读取出来的数据内容为3行1列的DataFrame类型,并没有按照我们的要求得到3行4列 import pandas as pd df =...使用 参数 skiprows.它的功能为排除某一行。...要注意的是:排除前3行是skiprows=3 排除第3行是skiprows=3 对于不规则分隔符,使用正则表达式读取文件 文件中的分隔符采用的是空格,那么我们只需要设置sep=" "来读取文件就可以了。...,数据为列名行以下的数据;若数据不含列名,则设定 header = None; names 指定列的名字,传入一个list数据 index_col 指定列为索引列,也可以使用u”strings” ,如果传递一个列表...convert_axes boolean,尝试将轴转换为正确的dtypes,默认值为True convert_dates 解析日期的列列表;如果为True,则尝试解析类似日期的列,默认值为True参考列标签
它可以采用不同类型的输入数据,例如字典、列表、ndarray等。在创建DataFrame对象之后,您可以使用各种方法和函数对数据进行操作、查询和分析。...以下是一些常用的参数:data:输入数据,可以是字典、列表、ndarray等。index:为DataFrame对象的索引指定标签。...访问列和行:使用列标签和行索引可以访问DataFrame中的特定列和行。增加和删除列:使用assign()方法可以添加新的列,使用drop()方法可以删除现有的列。...pandas.DataFrame()的缺点:内存占用大:pandas.DataFrame()会将数据完整加载到内存中,对于大规模数据集,会占用较大的内存空间,导致运行速度变慢。...不支持更高级的数据操作:pandas.DataFrame()在处理数据时,缺少一些高级的操作,如图形处理、机器学习等功能。
/test.txt") print(df) 但是,注意,这个地方读取出来的数据内容为3行1列的DataFrame类型,并没有按照我们的要求得到3行4列 import pandas as pd df =...使用 参数 skiprows.它的功能为排除某一行。...要注意的是:排除前3行是skiprows=3 排除第3行是skiprows=[3] 对于不规则分隔符,使用正则表达式读取文件 文件中的分隔符采用的是空格,那么我们只需要设置sep=" "来读取文件就可以了...,数据为列名行以下的数据;若数据不含列名,则设定 header = None; names 指定列的名字,传入一个list数据 index_col 指定列为索引列,也可以使用u”strings” ,如果传递一个列表...convert_axes boolean,尝试将轴转换为正确的dtypes,默认值为True convert_dates 解析日期的列列表;如果为True,则尝试解析类似日期的列,默认值为True参考列标签
,第3行数据将被丢弃,DataFrame的数据从第5行开始。)。...low_memory : boolean, default True 分块加载到内存,再低内存消耗中解析。但是可能出现类型混淆。确保类型不被混淆需要设置为False。..., skiprows=3 # 要注意的是:排除前3行是skiprows=3 排除第3行是skiprows=[3] ....../test.csv')读取文件时。 坑1:index列。保存文件时默认保存索引,读取文件时默认自动添加索引列,即将保存的索引作为第一列读取到DataFrame。.../test.csv', index_col=0) ---- 坑2:原本日期格式的列,保存到csv文件后仍为日期格式。但再次读取文件时将以字符串的格式读取到DataFrame。
最直接的办法是使用loc函数并传递::-1,跟Python中列表反转时使用的切片符号一致: ? 如果你还想重置索引使得它从0开始呢?...这包含了int和float型的列。 你也可以使用这个函数来选取数据类型为object的列: ? 你还可以选取多种数据类型,只需要传递一个列表即可: ? 你还可以用来排除特定的数据类型: ?...如果你想要进行相反的过滤,也就是你将吧刚才的三种类型的电影排除掉,那么你可以在过滤条件前加上破浪号: ? 这种方法能够起作用是因为在Python中,波浪号表示“not”操作。 14....最后,我们将该索引传递给isin()函数,该函数会把它当成genre列表: ? 这样,在DataFrame中只剩下Drame, Comdey, Action这三种类型的电影了。 15....将一个由列表组成的Series扩展成DataFrame 让我们创建一个新的示例DataFrame: ? 这里有两列,第二列包含了Python中的由整数元素组成的列表。
通常情况下,我们使用 Pandas 来读取 Excel 数据,可以很方便的把数据转化为 DataFrame 类型。...一般情况下,我们使用 read_excel 函数读取 Excel 数据时,都是默认从第 A 列开始读取的,但是对于某些 Excel 数据,往往不是从第 A 列就有数据的,此时我们需要参数 usecols...(src_file, header=1, usecols='B:F') 可以看到生成的 DataFrame 中只包含我们需要的数据,特意排除了 notes 列和 date 字段 usecols 可以接受一个...Excel 列的范围,例如 B:F 并仅读取这些列,header 参数需要一个定义标题列的整数,它的索引从0开始,所以我们传入 1,也就是 Excel 中的第 2 行 我们也可以将列定义为数字列表 df...] lookup_table = sheet.tables['ship_cost'] lookup_table.ref 现在我们以及知道要加载的数据范围了, 接下来就是将该范围转换为 Pandas DataFrame
无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame,获取指定一列是一种很常见的需求场景,获取指定列之后可以用于提取原数据的子集,也可以根据该列衍生其他列。...的方式,但要求该列名称符合一般变量名命名规范,包括不能以数字开头,不能包含空格等特殊字符; df['A']:即以方括号加列名的形式提取,这种方式容易理解,因为一个DataFrame本质上可以理解为Python...当方括号内用一个列名组成的列表时,则意味着提取结果是一个DataFrame子集; df.loc[:, 'A']:即通过定位符loc来提取,其中逗号前面用于定位目标行,此处用:即表示对行不限定;逗号后面用于定位目标列...,此处用单个列名即表示提取单列,提取结果为该列对应的Series,若是用一个列名组成的列表,则表示提取多列得到一个DataFrame子集; df.iloc[:, 0]:即通过索引定位符iloc实现,与loc...类似,只不过iloc中传入的为整数索引形式,且索引从0开始;仍与loc类似,此处传入单个索引整数,若传入多个索引组成的列表,则仍然提取得到一个DataFrame子集。
标签:Python与Excel,pandas 通过前面的一系列文章的学习,我们已经学习了使用pandas将数据加载到Python中的多种不同方法,例如.read_csv()或.read_excel()。...图1 从列表中创建数据框架 从列表创建数据框架,开始可能会让人困惑,但一旦你掌握了窍门,它就会慢慢变得直观。让我们看看下面的例子。有两个列表,然后创建一个这两个列表的列表[a,b]。...然而,如果你打算创建两列,第一列包含a中的值,第二列包含b中的值,该怎么办?你仍然可以使用列表,但这一次必须将其zip()。 图4 好的,但是zip对象到底是什么?...图5 还记得列表[a,b]的样子吗?现在,如果从该迭代器创建一个数据框架,那么将获得两列数据: 图6 从字典创建数据框架 最让人喜欢的创建数据框架的方法是从字典中创建,因为其可读性最好。...当我们向dataframe()提供字典时,键将自动成为列名。让我们从构建列表字典开始。 图7 于是,我们在这个字典里有两个条目,第一个条目名称是“a”,第二个条目名称是“b”。
通常情况下,我们使用 Pandas 来读取 Excel 数据,可以很方便的把数据转化为 DataFrame 类型。...一般情况下,我们使用 read_excel 函数读取 Excel 数据时,都是默认从第 A 列开始读取的,但是对于某些 Excel 数据,往往不是从第 A 列就有数据的,此时我们需要参数 usecols...(src_file, header=1, usecols='B:F') 可以看到生成的 DataFrame 中只包含我们需要的数据,特意排除了 notes 列和 date 字段 usecols 可以接受一个...Excel 列的范围,例如 B:F 并仅读取这些列,header 参数需要一个定义标题列的整数,它的索引从0开始,所以我们传入 1,也就是 Excel 中的第 2 行 我们也可以将列定义为数字列表 df...lookup_table = sheet.tables['ship_cost'] lookup_table.ref 现在我们以及知道要加载的数据范围了, 接下来就是将该范围转换为 Pandas DataFrame
map()不仅可用于一列表的输入,甚至可以用于一列表的函数。...新建一个DataFrame如下: ? 对某一列(column)进行操作 # 对C1列中的每一个元素加1 df["C1"].apply(lambda x:x+1) 运行结果: ?...对某一行(row)进行操作 # 对第1行的每一个元素加1 df.loc[1].apply(lambda x:x+1) 运行结果: image.png 当然,apply()也可对DataFrame的每一个元素进行操作...# 对df表中的每一个元素加1 df.apply(lambda x:x+1) 运行结果: ?...# 对df表中的每一个元素加1 df.applymap(lambda x:x+1) 运行结果: ?
Julia的入门非常简单,尤其是当您熟悉Python时。...然后将文件从URL下载到指定的路径。第四个也是最后一个步骤是将CSV文件读入一个名为“df”的DataFrame中。...当我们想要绘制每个国家的数据时,我们必须聚合数据。我们将通过执行split — apply — combine来做到这一点。首先,我们使用groupby函数按国家分割数据。...然后我们对每组(即每个国家)的所有日期列应用一个求和函数,因此我们需要排除第一列“国家/地区”。最后,我们将结果合并到一个df中。...我们的df现在(在写入时)有320列。但是,我们希望一列显示日期,另一列显示我们称之为“case”的值。换句话说,我们要把数据帧从宽格式转换成长格式,这里就需要使用堆栈函数。
3、 DataFrame数据结构 DataFrame表示的是矩阵数据表,每一列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。...3.1 DataFrame的构建 DataFrame有多种构建方式,最常见的是利用等长度的列表或字典构建(例如从excel或txt中读取文件就是DataFrame类型)。...3.2 DataFarme的基础操作 (*1)输出前n行 输出前n行用到了head()函数,如果不加参数,默认输出前5行,加参数,例如3,输出前3行。输出尾部n行同理,用到了tail()函数。...(*2)指定列顺序和索引列、删除、增加列 指定列的顺序可以在声明DataFrame时就指定,通过添加columns参数指定列顺序,通过添加index参数指定以哪个列作为索引;移除列可以用del frame...(3)为列、索引命名和values属性 与Series一样,DataFrame也能为列,索引命名,同时也有values属性。
最直接的办法是使用loc函数并传递::-1,跟Python中列表反转时使用的切片符号一致: In [21]: drinks.loc[::-1].head() Out[21]: country beer_servings...你也可以使用这个函数来选取数据类型为object的列: ? 你还可以选取多种数据类型,只需要传递一个列表即可: ? 你还可以用来排除特定的数据类型: ?...glob会返回任意排序的文件名,这就是我们为什么要用Python内置的sorted()函数来对列表进行排序。...按列从多个文件中构建DataFrame 上一个技巧对于数据集中每个文件包含行记录很有用。但是如果数据集中的每个文件包含的列信息呢?...现在我们的DataFrame已经有六列了。 End.
, squeeze=False, **kwargs) by :接收映射、函数、标签或标签列表;用于确定聚合的组。...匹配数据时,我们需要的数据格式是:列名都在第一行,数据行中也不能有Gender 列这样的合并单元格。因此,我们需要做一些调整,将 as_index 改为False ,默认是Ture 。...groupby.apply() 后层级索引levels上移的问题 在所见 2 中我们知道,使用参数 as_index 就可使 groupby 的结果不以组标签为索引,但是后来在使用groupby.apply() 时发现...解决办法:加一句df_apply_index = df_apply.reset_index() # 加一句df_apply_index = df_apply.reset_index() df_apply...#只对其中一列求均值,并转化为 DataFrame df_expenditure_mean = df.groupby(['Gender', 'name'], as_index=False)['income
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