.NET 中提供了一些线程安全的类型，如 ConcurrentDictionary，它们的 API 设计与常规设计差异很大。如果你对此觉得奇怪，那么正好阅读本文。...本文介绍为这些非常不确定的行为设计 API 时应该考虑的原则，了解这些原则之后你会体会到为什么会有这些 API 设计上的差异，然后指导你设计新的类型。...而后者，此时访问得到的字典数据，和下一时刻访问得到的字典数据将可能完全不匹配，两次的数据不能通用。...Run 方法的时候，先判断当前是否已经在跑其他的任务： isRunning 为 0 表示当前一定没有在跑其他任务，我们使用原则操作立刻将其修改为 1； isRunning 为 1 表示当前不确定是否在跑其他任务...： 这个过程我们完全没有做加锁，因为这可能是非常耗时的任务，如果我们加锁，将导致其他线程出现非常严重的资源浪费； 如果 queue 中的所有任务执行完毕，我们将进入一个 lock 区间： 在这个 lock
通过在笔记本单元格中运行ls，我们可以检查当前文件夹中的文件： ls # babynames.csv indexes_slicing_sorting.ipynb 当我们使用熊猫来读取数据时...现在，我们可以在pandas中表达这些步骤。 使用.loc切片 为了选择DataFrame的子集，我们使用.loc切片语法。...，并且学会了在pandas中表达以下操作： 操作 pandas 读取 CSV 文件 pd.read_csv() 使用标签或索引来切片 .loc和.iloc 使用谓词对行切片 在.loc中使用布尔值的序列...需要知道的重要事情是，.loc接受行索引的元组，而不是单个值： baby_pop.loc[(2000, 'F'), 'Name'] # 'Emily' 但.iloc的行为与往常一样，因为它使用索引而不是标签...但在处理文本数据时，在使用pandas内置的字符串操作函数通常会更快。
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。...你也可以在事后用append=True将现有的级别追加到MultiIndex中，正如你在下图中看到的那样： 其实更典型的是Pandas，当有一些具有某种属性的对象时，特别是当它们随着时间的推移而演变时...有许多替代的索引器，其中一些允许这样的分配，但它们都有自己的奇怪的规则： 你可以将内层与外层互换，并使用括号。...为列增加层次的一个常见方法是将现有的层次从索引中 "unstacking"出来： tack, unstack Pandas的stack与NumPy的stack非常不同。...官方Pandas文档有一个表格[4]，列出了所有~20种支持的格式。 多指标算术 在整体使用多索引DataFrame的操作中，适用与普通DataFrame相同的规则（见第三部分）。
类似下面的写法： 这是非常不好的习惯，numpy或pandas在实现append的时候，实际上对内存块进行了拷贝——当数据块逐渐变大的时候，这一操作的开销会非常大。...解决办法： 除非必须，在使用DataFrame的部分函数时，考虑将inplace=True。...当使用DataFrame作为输入的第三方库时，非常容易产生这类错误，且难以判断问题到底出现在哪儿。...对于单类型数据（全是某一类型的DataFrame）出于效率的考虑，索引操作总是返回视图，而对于多类型数据（列与列的数据类型不一样）则总是返回拷贝。...但也请不要依赖这一特性，因为根据内存布局，其行为未必总是一致。最好的方法还是明确指定——如果想要写入副本数据，就在索引时明确拷贝；如果想要修改源数据，就使用loc严格赋值。
“贷款数额”的各组均值可以以如下方式确定： ? ? # 5–多索引 如果你注意到#3的输出，它有一个奇怪的特性。每一个索引都是由3个值组合构成的。这就是所谓的多索引。它有助于快速执行运算。...多索引需要在loc中声明的定义分组的索引元组。这个元组会在函数中用到。 2. .values[0]后缀是必需的，因为默认情况下元素返回的索引与原数据框的索引不匹配。在这种情况下，直接赋值会出错。...透视表验证了成功的合并操作。请注意，“value”在这里是无关紧要的，因为在这里我们只简单计数。 # 8–数据帧排序 Pandas允许在多列之上轻松排序。可以这样做： ? ?...有些类别的频率可能非常低，把它们归为一类一般会是个好主意。 在这里，我定义了一个通用的函数，以字典的方式输入值，使用Pandas中“replace”函数来重新对值进行编码。 ? ?...◆ ◆ ◆ 结语 本文中，我们涉及了Pandas的不同函数，那是一些能让我们在探索数据和功能设计上更轻松的函数。同时，我们定义了一些通用函数，可以重复使用以在不同的数据集上达到类似的目的。
但相较于map()针对单列Series进行处理，一条apply()语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景。...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...输出多列数据 有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况，在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series，这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字
但相较于map()针对单列Series进行处理，一条apply()语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景。...譬如这里我们编写一个使用到多列数据的函数用于拼成对于每一行描述性的话，并在apply()用lambda函数传递多个值进编写好的函数中（当调用DataFrame.apply()时，apply()在串行过程中实际处理的是每一行数据...有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况，在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series，这个Series中每个元素是与apply()中传入函数的返回值顺序对应的元组...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字：
()语句可以对单列或多列进行运算，覆盖非常多的使用场景，下面我们来分别介绍： ● 单列数据 这里我们参照2.1向apply()中传入lambda函数： data.gender.apply(lambda...● 结合tqdm给apply()过程添加进度条 我们知道apply()在运算时实际上仍然是一行一行遍历的方式，因此在计算量很大时如果有一个进度条来监视运行进度就很舒服，在（数据科学学习手札53）Python...三、聚合类方法 有些时候我们需要像SQL里的聚合操作那样将原始数据按照某个或某些离散型的列进行分组再求和、平均数等聚合之后的值，在pandas中分组运算是一件非常优雅的事。...3.1 利用groupby()进行分组 要进行分组运算第一步当然就是分组，在pandas中对数据框进行分组使用到groupby()方法，其主要使用到的参数为by，这个参数用于传入分组依据的变量名称，...可以注意到虽然我们使用reset_index()将索引列还原回变量，但聚合结果的列名变成红色框中奇怪的样子，而在pandas 0.25.0以及之后的版本中，可以使用pd.NamedAgg()来为聚合后的每一列赋予新的名字
如果你对想要实现的操作有任何一丁点的疑问，关闭警告都不被推荐。有些开发者非常重视 SettingWithCopy 甚至选择将其提升为异常，这样可以避免某些超出预期的行为出现。...实际上，视图在 NumPy 中很有用，因为它们能够可预测地返回。由于 NumPy 数组是单一类型的，因此 Pandas 尝试使用最合适的 dtype 来最小化内存处理需求。...因此，包含单个 dtype 的 DataFrame 切片可以作为单个 NumPy 数组的视图返回，这是一种高效处理方法。但是，多类型的切片不能以相同的方式存储在 NumPy 中。...Pandas 兼顾多种索引功能，并且保持高效地使用其 NumPy 内核的能力。 最终，Pandas 中的索引被设计为有用且通用的方式，其核心并不完全与底层 NumPy 数组的功能相结合。...经验丰富的 Pandas 开发者通常都很满意 Pandas 的做法，因为他们可以轻松地浏览其索引行为。
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。...现在，如果要合并的列已经在右边DataFrame的索引中，请使用join（或者用right_index=True进行合并，这完全是同样的事情）： join()在默认情况下做左外连接 这一次，Pandas...例如，在平均价格时，最好使用权重。所以你可以为此提供一个自定义函数。...方法）pivot_table： 没有列参数，它的行为类似于groupby； 当没有重复的行来分组时，它的工作方式就像透视一样； 否则，它就进行分组和透视。...我们已经看到很多例子，Pandas函数返回一个多索引的DataFrame。我们仔细看一下。
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ ---- 索引的那些坑 # pandas groupby 之后都需要进行索引的重新设置 df_pifu["CNT...，或在字符串列中看到一些奇怪的符号。...在字符串的开头有一些空格是很常见的。因此，当你想要删除列中字符串开头的空格时，这种方法很实用。...例如，你希望当第一列以某些特定的字母结尾时，将第一列和第二列数据拼接在一起。根据你的需要，还可以在拼接工作完成后将结尾的字母删除掉。...%f')) 在处理时间序列数据时，你可能会遇到字符串格式的时间戳列。
因为一旦Pandas在处理数据时超过一定限制，它们的行为就会很奇怪。 我们用Faker创建了一个100,000行的测试数据。 测试方法 安装： !...原生的字符串加法C = a+b 从1000行扩展到100,000行所需的时间; 可视化对比： 所有矢量化方法都非常快，而且pandas标准的str.add对numpy数组也进行了矢量化。...能够看到Pandas的原生方法一般都是线性的。List-map似乎以N的平方根的速度增长 使用fstring: c = f " {a}{b} " 使用fstring，结果很有趣，有的结果无法解释。...2、矢量化操作在字符串操作中也是可以使用的，但是为了安全起见，使用Numpy数组。...3、列表推导式就像它的名字一样，它还是一个list 4、还有一些奇怪的无法解释的问题，但是大部分的情况都是可以解释的 如果你有更好的理解，欢迎留言 作者：Dr. Mandar Karhade
数据长宽转换是很常用的需求，特别是当是从Excel中导入的汇总表时，常常需要转换成一维表（长数据）才能提供给图表函数或者模型使用。...在tidyr包中的gather也可以非常快捷的完成宽转长的任务： data1<-gather( data=mydata, #待转换的数据集名称 key="...奇怪的是我好像没有在pandas中找到对应melt的数据长转宽函数（R语言中都是成对出现的）。...pandas中的数据透视表函数提供如同Excel原生透视表一样的使用体验，即行标签、列标签、度量值等操作，根据使用规则，行列主要操作维度指标，值主要操作度量指标。...(但是使用stack\unstack需要额外设置多索引，灰常麻烦，所以不是很推荐，有兴趣可以查看pandas中的stack/unstack方法，这里不再赘述)。
# 2.读取某一个单元格数据# 不包括表头，指定列名和行索引print(df['title'][0]) # title列，不包括表头的第一个单元格 # 3.读取多列数据print(df[["title...# 也可以使用iloc方法读取某一列print(df.iloc[:, 0])print(df.iloc[:, 1])print(df.iloc[:, -1]) # 读取多列print(df.iloc[:...pandas as pd # 读取csv文件# 方法一，使用read_csv读取，列与列之间默认以逗号分隔（推荐方法）# a.第一行为列名信息csvframe = pd.read_csv('data.log...的应用极其广泛；在大规模数据、多种类数据处理上效率非常高。...在软件测试领域也有应用，但如果仅仅用excel来存放测试数据，使用Pandas就有点 “杀鸡焉用宰牛刀” 的感觉，那么建议使用特定的模块来处理（比如 openpyxl ）
表格在数据中成为了一个绕不开的话题，因此专门处理数据的pandas库中出现DataFrame也就不显得奇怪了。 今天，给大家简单介绍一下DataFrame。 我们约定在程序开头的包引入是这种写法。...当我们不想使用默认的数字来当作索引时（比如上课老师点名，你觉得是点学号好，还是点姓名好呢？），我们可以通过转置来改变索引。...它俩的区别用一句话来概括就是，当用行号来索引时用iloc，当用行名，标签来索引的时候用iloc，而且是只能这么用。做一下对比你们就明白了。...10.png 数组里每个元素都比原来少了1，这个功能的出现使得python更加灵活。其实我对它的最大感悟就是，它使得我在for循环时解决索引溢出问题方便多了。 表格也可以进行广播操作。...而且当一张图上需要表现多组数据，比如呈现多条折线的时候，matplotlib使用起来十分麻烦。但是pandas可以几行代码非常简单的实现这些功能。
将数据导入Pandas 在我们开始挖掘与分析之前，我们首先需要导入能够处理的数据。幸好，Pandas在这一点要比Numpy更方便。 在这里我推荐你使用自己所感兴趣的数据集来使用。...你将获得类似下图的表 ? 当你在Pandas中查找列时，你通常需要使用列名。这样虽然非常便于使用，但有时候，数据可能会有特别长的列名，例如，有些列名可能是问卷表中的某整个问题。...如果你想要多个索引，你可以简单地在列表中增加另一个列名。 ? 在上面这个例子中，我们把我们的索引值全部设置为了字符串。这意味着我们不可以使用iloc索引这些列了。这种情况该如何？我们使用loc。...还记得我说数字标签索引是ix的备选吗？数字标签可能会让ix做出一些奇怪的事情，例如将一个数字解释成一个位置。而loc和iloc则为你带来了安全的、可预测的、内心的宁静。...上述代码会将你的数据存入一个csv文件以备下次使用。 到此为止，我们简单介绍了Pandas。正如我之前说的，Pandas是非常好用的库，而我们仅仅是接触了一点皮毛。
index_col参数:该参数用于指定表格的哪一列作为DataFrame的行索引,从0开始计数。 nrows参数:该参数可以控制导入的行数,该参数在导入文件体积较大时比较有用。...skipfooter参数:该参数可以在导入数据时,跳过表格底部的若干行。 header参数:当使用Pandas的read_excel方法导入Excel文件时,默认表格的第一行为字段名。...在Python中，导入CSV格式数据通过调用pandas模块的read_csv方法实现。read_csv方法的参数非常多,这里只对常用的参数进行介绍。...pandas导入JSON数据 用Pandas模块的read_json方法导入JSON数据，其中的参数为JSON文件 pandas导入txt文件 当需要导入存在于txt文件中的数据时,可以使用pandas...index：布尔型，默认值为True，行名（索引）。 index_label：字符串或序列，默认值为None。如果文件数据使用多索引，则需使用序列。
得到了一张非常清爽的DataFrame数据表。 现在我要对这张表进行简单的描述性统计： 1. 加总 .sum()是将数据纵向加总（每一列加总） ?...因为刚入行的时候在excel上犯过这类错误，所以在此记录一下。...使用 columns= 自定义变量名： ? 索引的名字也可以当变量一样命名，分别命名country和year两个索引名： ?...数据透视表 大家都用过excel的数据透视表，把行标签和列标签随意的布局，pandas也可以这么实施，使用 .unstack() 即可： ? 四、数据的导入导出 1....在实际中，更可能是某种乱码，解决这种特殊分隔符，用 sep= 即可。 ? 忽略红色背景的部分。 还有一种情况是开头带有注释的： ? 使用 skiprows= 就可以指定要跳过的行： ?
在多列上对 DataFrame 进行排序 按升序按多列排序 更改列排序顺序 按降序按多列排序 按具有不同排序顺序的多列排序 根据索引对 DataFrame 进行排序 按升序按索引排序 按索引降序排序 探索高级索引排序概念...在本教程结束时，您将知道如何： 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序 使用ascending参数更改排序顺序 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index...您可以.set_index()在 pandas 文档中阅读有关使用的更多信息。 按索引降序排序 对于下一个示例，您将按索引按降序对 DataFrame 进行排序。...您将使用此列查看na_position使用这两种排序方法时的效果。要了解有关使用 的更多信息.map()，您可以阅读Pandas 项目：使用 Python 和 Pandas 制作成绩簿。...由于索引是在您将文件读入 DataFrame 时按升序创建的，因此您可以df再次修改对象以使其恢复到初始顺序。
数据分析 1.1 数据分析的背景 随着计算机的大规模普及，网络数据有了一个爆发性地增长，驱使着人们进入了一个崭新的时代：大数据时代 思考一个问题 既然数据这么多，怎么才能快速地拿到有价值的数据呢？...数据分析就可以从海量数据中挖掘潜藏的有价值的信息，帮助企业或个人预测未来的趋势和行为。所以，不管从事什么行业，如果掌握了数据分析的能力，就会在其岗位上非常具有竞争力！...零售方面 在美国零售业曾经有这样一个传奇故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长！...网络安全方面 新型的病毒防御系统可以使用数据分析技术，建立潜在攻击识别分析模型，监测大量网络活动数据和相应的访问行为，识别可能进行入侵的可疑模式。...DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。
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