图片本文详细介绍了Vaex这个强大的工具库，能够每秒处理数亿甚至数十亿行数据，而无需将整个数据集加载到内存中。对于大型数据的分析任务，Vaex的效率更简单，对硬件/环境的要求更少！pandas升级版！...那么对于大型数据集，是否有一个工具，既可以像 pandas 一样便捷操作 Dataframe，又有极高的效率，同时也没有 spark 那样复杂的用法和硬件环境要求呢？有！大家可以试试 Vaex。...图片Vaex 是一个非常强大的 Python DataFrame 库，能够每秒处理数亿甚至数十亿行，而无需将整个数据集加载到内存中。...② 指定输出列的名称，然后显式实现vaex聚合统计方法。下面我们看下如何实际操作。本文后续部分，我们将使用 NYC Taxi 数据集的一个子集，包含10亿+条数据记录。...下例中，我们定义了一个函数来计算球体上两点之间的弧距。这是一个相当复杂的数学运算，涉及大量的计算。
NumExpr的使用及其简单，只需要将原来的numpy语句使用双引号框起来，并使用numexpr中的evaluate方法调用即可。...在新版的pandas中，提供了一个更快的itertuples函数，如下可以看到速度快了几十倍。...优化 对于某列将进行聚合后，使用内置的函数比自定义函数效率更高，如下示例速度加速3倍 %timeit df.groupby("x")['a'].agg(lambda x:x.sum()) %timeit...df.groupby("x")['a'].agg(sum) %timeit df.groupby("x")['a'].agg(np.sum) 4.4 文件操作 pandas读取文件，pkl格式的数据的读取速度最快...考虑大部分人可能都不太了解复杂的cython语句，下面介绍下Cython的简易版使用技巧。通过在Ipython加入 Cython 魔术函数%load_ext Cython，如下示例就可以加速了一倍。
然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。最后,所有这些函数的执行结果会被合并(combine)到最终的结果对象中。结果对象的形式一般取决于数据上所执行的操作。...【例9】采用agg()函数对数据集进行聚合操作。 关键技术:采用agg()函数进行聚合操作。agg函数也是我们使用pandas进行数据分析过程中,针对数据分组常用的一条函数。...关键技术: groupby函数和agg函数的联用。在我们用pandas对数据进 行分组聚合的实际操作中,很多时候会同时使用groupby函数和agg函数。...具体的办法是向agg传入一个从列名映射到函数的字典: 只有将多个函数应用到至少一列时，DataFrame才会拥有层次化的列 2.3.返回不含行索引的聚合数据 到目前为止，所有例中的聚合数据都有由唯一的分组键组成的索引...数据透视表 pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果，相当的直观。
对于一个二维表，每一行都可以看作是一条记录，每一列都可以看作是字段。...首先from相当于取出MySQL中的一张表，对比pandas就是得到了一个df表对象。...然后就是执行where筛选，对比pandas就相当于写一个condition1过滤条件，做一个分组前的筛选筛选。...① groups属性：返回一个字典，key表示组名，value表示这一组中的所有记录； ② size()方法：返回每个分组的记录数； x = {"name":["a","a","b","b","c","...04 agg()聚合操作的相关说明 当使用了groupby()分组的时候，得到的就是一个分组对象。当没有使用groupby()分组的时候，整张表可以看成是一个组，也相当于是一个分组对象。
2.2 agg 聚合操作 聚合统计操作是groupby后最常见的操作，类比于SQL中我们会对数据按照group做聚合，pandas中通过agg来完成。...] 2.3 transform变换 transform是另外一个pandas分组后会使用到的方法，我们举例来说明它的用法。...： [b10752e2580008a36aceff9bea71c61c.png] 注意图中大方框，展示了transform和agg不一样的计算过程： agg：会计算得到A，B，C公司对应的均值并直接返回...加入我们需要获取各个公司年龄最大的员工的数据，可以通过以下代码实现： def get_oldest_staff(x): df = x.sort_values(by = 'age',ascending...相比于agg和transform，apply方法拥有更大的灵活性，但它的运行效率会比agg和transform慢。
在内部，Pandas 将数据框存储为不同类型的 numpy 数组（比如一个 float64 矩阵，一个 int32 矩阵）。 有两种可以大幅降低内存消耗的方法。...加速 20 倍？ 你要问自己了，创建这个多索引要多长时间？...下一个方法 pipe 是最通用的方法之一。这种方法允许管道运算（就像在 shell 脚本中）执行比链更多的运算。 管道的一个简单但强大的用法是记录不同的信息。...还有一些本文没有涉及到的有用的方法和数据结构，这些方法和数据结构都很值得花时间去理解： 数据透视表：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference...熟能生巧，所以继续修炼技能，并帮助我们建立一个更好的世界吧。 PS：有时候纯用 Numpy 会更快。
v=hK6o_TDXXN8 用一句话来总结，Pandas v1.0 主要改善了稳定性（如时间序列）并删除了未使用的代码库（如 SparseDataFrame）。 数据 让我们开始吧！...加速 20 倍？ 你要问自己了，创建这个多索引要多长时间？...在现在的 Pandas 版本中，使用方法链是为了不存储中间变量并避免出现如下情况： import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({'...下一个方法 pipe 是最通用的方法之一。这种方法允许管道运算（就像在 shell 脚本中）执行比链更多的运算。 管道的一个简单但强大的用法是记录不同的信息。...还有一些本文没有涉及到的有用的方法和数据结构，这些方法和数据结构都很值得花时间去理解： 数据透视表：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference
按列分组 加入这里按照city这一列进行分组： g = df.groupby(df['city']) 12 g = df.groupby(df['city']) 得到一个DataFrameGroupBy...类型的对象： 查看分组信息 g.groups 12 g.groups ?...g.get_group('BJ') # 查看某一个分组 12 g.get_group('BJ') # 查看某一个分组 他相当于把city为BJ的行都过滤出来，并形成了一个新的...() # 将北京的行求平均g.mean() # 对整个表求平均g.max() # 对整个表求最大值g.min() # 对整个表求最小值...数据聚合Aggregation 可以通过agg方法传入需要使用的聚合的函数，来对数据进行聚合： g.agg('min') g.agg('max') g.agg('describe') 1234 g.agg
('a',inplace=True,ascending=True) ， inplace 表示排序的时候是否生成一个新的 dataFrame ， ascending=True 表示升序，默认为升序，如果存在缺失的补值...how='right') # 右联表 df_outer = pd.merge(df, df1, how='outer') # 并集 设置索引列 df.set_index('id') 按照特定列的值排序...) & (df['pr'] >= 4000), 'sign'] = 1 对 category 字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值 df 的索引列，列名称为 category 和 size pd.DataFrame...，然后将符合条件的数据提取出来pd.DataFrame(category.str[:3])提取前三个字符，并生成数据表 数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和...= df.groupby('Country').agg(['min', 'mean', 'max']) print(df_agg) 对分组后的部分列进行聚合 import pandas as pd
yhd-pandas分类统计个数与和 ◆【解决问题】 在一次工作中遇到这样一个问题： 1.按条件“全年”统计人数与求和， 2.按“非全年”统计人数与求和 3.最后再统计合计人数与合计总和 如下明细表...要统计如下 四个方框表示四个要统计的问题 ◆【Excel函数解决问题】 这里只列出所用到的关键函数 C3=SUMPRODUCT((明细表!...B3)*(明细表!$E$2:$E$31=12)*1) D3=SUMPRODUCT((明细表!$B$2:$B$31=统计!B3)*(明细表!$E$2:$E$31=12)*(明细表!...（月数==12）的数据，并分组groupby再用agg不再的数据列用不同的统计方式 步骤3：读出条件“非全年”（月数<12）的数据，并分组groupby再用agg不再的数据列用不同的统计方式 步骤4...：读出列“单位”并去重 步骤5：把，“单位”数据，“全年”数据，“非全年”数据进行合并拼接，再计算两合计，再输出为excel文件 ===完成===
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。 我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。 计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...如果对你有帮助，记得转发推荐给你的好友！ 上期文章：pandas每天一题-题目1、2、3 后台回复"数据"，可以下载本题数据集 如下数据： 数据描述： 此数据是订单明细表。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 请找出数量最多的明细项(并列最多，全部列出)，要求列出其所有信息(上表中的列...因为是倒序排序，这个值就是最大值 行9：把等于最大值的行保留即可 这种方式比较繁琐，如果只是求n大记录，建议使用 nlargest 推荐阅读： python 方法太多了，怎么记住？
写在开头 在机器学习中，我们除了关注模型的性能外，数据处理更是必不可少，本文将介绍一个重要的数据处理库pandas，将随着我的学习过程不断增加内容 基本数据格式 pandas提供了两种数据类型：Series...，包含行与列的信息 数据选取 iloc 我觉得pandas里面选取数据的一个很通用的方法是iloc pd.iloc[行序号, 列序号] iloc的参数用逗号隔开，前面是行序号，后面是列序号 import...，我们想把这两个表通过员工姓名合在一起，怎么实现呢 表合并函数merge merge函数可以指定以某一列来合并表格 import pandas as pd # 创建两个示例 DataFrame df1...，一个表中每行记录了某个员工某日的工作时长，如下 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'str': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],...，我们使用list函数把它转化成列表然后打印出来，可以看到成功分组了，我们接下来会讲解如何使用聚合函数求和 聚合函数agg 在上面的例子中我们已经分好了组，接下来我们使用agg函数来进行求和，agg函数接收的参数是一个函数
这是一个微妙但重要的观点：pandas表操作不会发生在原地。调用df.drop(...)将输出一个删除感兴趣的行/列的副本df，而不会修改原始的df表。...一旦应用了聚合，pandas将返回一个正常的（现在是分组的）DataFrame。 我们将考虑的第一种聚合方法是.agg。....agg()可以接受任何将多个值聚合为一个摘要值的函数。 因为这个相当广泛的要求，pandas提供了许多计算聚合的方法。 pandas会自动识别内置的 Python 操作。...：虽然.size()返回一个Series并计算包括缺失值在内的条目数，.count()返回一个DataFrame并计算每列中不包括缺失值的条目数。...让我们回到我们最初的目标，即对每个年份和性别组合的名字总数进行求和。我们将调用pandas的.pivot_table方法来创建一个新表。
Python和R是数据科学生态系统中的两种主要语言。它们都提供了丰富的功能选择并且能够加速和改进数据科学工作流程。...在这篇文章中，我们将比较Pandas 和data.table，这两个库是Python和R最长用的数据分析包。我们不会说那个一个更好，我们这里的重点是演示这两个库如何为数据处理提供高效和灵活的方法。...我将使用谷歌Colab(Pandas )和RStudio(data.table)作为开环境。让我们首先导入库并读取数据集。...# pandas melb[melb.Type == "u"].groupby("Regionname").agg( avg_price = ("Price", "mean") ) #...它使用三个参数，分别是表名，要更改的列名和新列名。 总结 我们比较了pandas和data.table在数据分析操作过程中常见的5个示例。这两个库都提供了简单有效的方法来完成这些任务。
一、数据读取的优化 读取数据是进行数据分析前的一个必经环节，pandas中也内置了许多数据读取的函数，最常见的就是用pd.read_csv()函数从csv文件读取数据，那不同格式的文件读取起来有什么区别呢...（数据用的还是上面的测试用例） 1、agg+Python内置函数 2、agg+非内置函数 可以看到对 agg 方法，使用内置函数时运行效率提升了60%。...三、对数据进行逐行操作时的优化 假设我们现在有这样一个电力消耗数据集，以及对应时段的电费价格，如下图所示： 数据集记录着每小时的电力消耗，如第一行代表2001年1月13日零点消耗了0.586kwh的电...这里简单画了个图，大家可以结合这个图和代码好好体会是一个一个处理快，还是把能进行相同操作的分开然后批量处理快。...四、使用numba进行加速 如果在你的数据处理过程涉及到了大量的数值计算，那么使用numba可以大大加快代码的运行效率，numba使用起来也很简单，下面给大家演示一下。
一、数据读取的优化 读取数据是进行数据分析前的一个必经环节，pandas中也内置了许多数据读取的函数，最常见的就是用pd.read_csv()函数从csv文件读取数据，那不同格式的文件读取起来有什么区别呢...（数据用的还是上面的测试用例） 1、agg+Python内置函数 ? 2、agg+非内置函数 ? 可以看到对 agg 方法，使用内置函数时运行效率提升了60%。...数据集记录着每小时的电力消耗，如第一行代表2001年1月13日零点消耗了0.586kwh的电。不同使用时段的电费价格不一样，我们现在的目的是求出总的电费，那么就需要将对应时段的单位电费×消耗电量。...这里简单画了个图，大家可以结合这个图和代码好好体会是一个一个处理快，还是把能进行相同操作的分开然后批量处理快。 ?...四、使用numba进行加速 如果在你的数据处理过程涉及到了大量的数值计算，那么使用numba可以大大加快代码的运行效率，numba使用起来也很简单，下面给大家演示一下。
前言 本号之前已经分享过关于如何使用 Python 中的数据处理分析包 pandas 处理 Excel 的数据，本文继续分享一个小案例，此案例源于上周末帮朋友做的一个需求，并且是以 vba 编写解决...- 每个销售员单独生成一个表输出 - 最后再输出一个所有货品的汇总表 vba 的方案简短分析 本文的核心不是 vba ，因此这里只做简单的讲解，如果你是 vba 用户，可以获取源码查看。...这次我们直接使用 pandas 读写 excel 数据，而无需使用 xlwings 库 首先定义需要的列与每列的统计方式： - 其中核心是 g_agg_funcs 字典，他定义了每个输出列的统计方法...(g_agg_funcs) ，按销售员与货品分组并统计结果，pandas 中就是这么简单 但是，我们需要每个销售员单独一个 sheet 输出结果。...总结 pandas 使用总结如下： - 理解好 pandas 中的索引(特别是多层索引)可以大大提升你的数据处理能力 - pandas 中如果需要多次输出同一个 excel 文件，可以使用 ExcelWriter
由大家的CPU通常有8个或更少的核，因此达到的加速是有限的。我们的数据集可能有多达数百万、数十亿甚至数万亿个，8核不足以解决这个问题。...向GPU的转移允许大规模的加速，因为GPU比CPU拥有更多的内核。 cuDF的API是Pandas的一面镜子，在大多数情况下可以直接替代Pandas。...，并比较不同Pandas操作的速度与使用cuDF在GPU上执行相同操作的速度。...我们得到了将近16倍的加速！ 现在，做一些更复杂的事情，比如做一个大合并。将Dataframe本身合并到数据Dataframe的b列上。...这里的合并是一个非常大的操作，因为Pandas将不得不寻找并匹配公共值，对于一个有1亿行的数据集来说，这是一个非常耗时的操作！GPU加速将使这变得容易，因为我们有更多的并行进程可以一起工作。
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