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使用Plotly创建带有回归趋势线的时间序列可视化图表

在一个列中，用分类聚合计数将dataframe分组。...有人想要在条形图中添加趋势线，当我们使用Plotly Express来生成趋势线时，它也会创建数据点——这些数据点可以作为普通的x、y数据访问，就像dataframe中的计数一样。...因此，我们可以将它们作为图形对象在循环中绘制出来。 注意，我们使用Graph Objects将两类数据绘制到一个图中，但使用Plotly Express为每个类别的趋势生成数据点。...因为我们在for循环中传递了分组的dataframe，所以我们可以迭代地访问组名和数据帧的元素。在这段代码的最终版本中，请注意散点对象中的line和name参数，以指定虚线。...在对数据分组之后，使用Graph Objects库在每个循环中生成数据并为回归线绘制数据。 结果是一个交互式图表，显示了每一类数据随时间变化的计数和趋势线。

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高逼格使用Pandas加速代码，向for循环说拜拜！

前言 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。...然而，当我们在Python中对大范围的值进行循环时，生成器往往要快得多。 Pandas的 .iterrows() 函数在内部实现了一个生成器函数，该函数将在每次迭代中生成一行Dataframe。...生成器（Generators） 生成器函数允许你声明一个行为类似迭代器的函数，也就是说，它可以在for循环中使用。这大大简化了代码，并且比简单的for循环更节省内存。...这是因为每次访问list值时，生成器和xrange都会重新生成它们，而range是一个静态列表，并且内存中已存在整数以便快速访问。 ?...类似地，以这种方式设计的许多库，包括Pandas，都将具有方便的内置函数，可以执行你正在寻找的精确计算，但速度更快。

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数据分析利器 pandas 系列教程（六）：合并上百万个 csv 文件，如何提速上百倍

这一年半在我的 BuyiXiao Blog 上更新了差不多 10 篇（标签是 pandas，地址如下），但是几乎都没有发布在公众号上。...回到今天的正题，加速 pandas 合并 csv ~ 在上一篇的教程 数据分析利器 pandas 系列教程（五）：合并相同结构的 csv 分享了合并的思路和代码， # -*- coding: utf-8...最开始我为什么要设计成 for 循环中读一个 csv 就合并一次呢，因为我觉得读取全部文件到内存中再合并非常吃内存，设计成这样保存每次只有一个两个 dataframe 即 df 和 all_df 驻留在内存中...for 循环中使用"+"进行字符串拼接； 我觉得今天的推送和这个心法有异曲同工之妙，我愿改个标题：为什么BuyiXiao 不建议在 for 循环中使用 append 或者 concat 进行 dataframe...拼接 或者更干脆些：为什么 BuyiXiao 不建议在 for 循环中进行 dataframe 拼接。

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向量化操作简介和Pandas、Numpy示例

向量化操作示例 1、基本算术运算 一个具有两列的DataFrame， ' a '和' B '，我们希望以元素方式添加这两列，并将结果存储在新列' C '中。...通过向量化，你可以在一行代码中实现这一点: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame...向量化的好处 在Pandas中向量化提供了几个好处: 效率:操作针对性能进行了优化，并且比传统的基于循环的操作快得多，特别是在大型数据集上。...向量化加速代码的原理 向量化为加快代码速度提供了几个优势: 减少循环开销:在传统循环中，存在与管理循环索引和检查循环条件相关的开销。通过向量化，可以消除这些开销，因为这些操作应用于整个数组。...总结 Pandas和NumPy等库中的向量化是一种强大的技术，可以提高Python中数据操作任务的效率。可以以高度优化的方式对整个列或数据集合执行操作，从而生成更快、更简洁的代码。

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一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

导读 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。 ?...Pandas中的核心数据结构是DataFrame，所以在讲解数据访问前有必要充分认清和深刻理解DataFrame这种数据结构。...通常情况下，[]常用于在DataFrame中获取单列、多列或多行信息。具体而言： 当在[]中提供单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....在Spark中，filter是where的别名算子，即二者实现相同功能；但在pandas的DataFrame中却远非如此。...在DataFrame中，filter是用来读取特定的行或列，并支持三种形式的筛选：固定列名(items)、正则表达式(regex)以及模糊查询(like)，并通过axis参数来控制是行方向或列方向的查询

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在asp.net core2.1中添加中间件以扩展Swashbuckle.AspNetCore3.0支持简单的文档访问权限控制

直接从您的路由，控制器和模型生成漂亮的 API 文档，包括用于探索和测试操作的 UI。...Readme,然后看下项目官方示例，遇到问题找找 issues 继上篇Swashbuckle.AspNetCore3.0 的二次封装与使用分享了二次封装的代码，本篇将分享如何给文档添加一个登录页，控制文档的访问权限...(文末附完整 Demo) 关于生产环境接口文档的显示 在此之前的接口项目中，若使用了 Swashbuckle.AspNetCore，都是控制其只在开发环境使用，不会就这样将其发布到生产环境(安全第一...我有两种想法 将路由前缀改得超级复杂 添加一个拦截器控制 swagger 文档的访问必须获得授权(登录) 大佬若有更好的想法，还望指点一二 下面我将介绍基于 asp.net core2.1 且使用了 Swashbuckle.AspNetCore3.0...实现思路 前面已经说到，需要一个拦截器，而这个拦截器还需要是全局的，在 asp.net core 中，自然就需要用到的是中间件了 步骤如下，在 UseSwagger 之前使用自定义的中间件 拦截所有

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最近，又发现了Pandas中三个好用的函数

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。...因此，为了在Pandas中更好的使用循环语句，本文重点介绍以下三个函数： iteritems iterrows itertuples 当然，这三个函数都是面向DataFrame这种数据结构的API，...iteritems的更多文档部分可自行查看 笔者猜测，可能是在早期items确实以列表形式返回，而后来优化升级为以迭代器形式返回了。不过在pandas文档中简单查阅，并未找到相关描述。...我个人总结为如下几个方面： 方便的以(columnName, Series)元组对的形式逐一遍历各行进行相应操作 以迭代器的形式返回，在DataFrame数据量较大时内存占用更为高效 另外，items是...namedtuple除了可以使用索引来访问各元素取值外，还支持以各位置的'name'来访问元素（类似于C语言中的结构体类型），或者说namedtuple可以很方便的无缝转换为dict。

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犹他州空气质量分析-从EPA的空气质量服务站API中抓取数据

在 EPA.gov 上注册一个账号 我们需要从环保局获取我们的空气质量数据。数据免费提供，唯一的要求是创建一个账户，用于访问空气质量数据API。...pandas：由于数据来自API，我们将使用 Pandas 将数据存储在 DataFrame 中。 稍后，我们将在操作数据时使用Pandas 的其他功能。...第2步：创建 Pandas Dataframe ? 我们将创建一个空的 DataFrame 来存储 API 的响应。 第3步： 导入配置数据 ?...第5步： 构建API调用 在我们的郡循环中，我们将构建一个 API 调用来检索给定的州 - 郡组合的空气质量数据。 ? 这里我们只是构建一个字符串，然后用于执行API调用。...然后将响应存储在 Pandas 的 DataFrame aqs_df 中。 ? 最后，我们将响应 DataFrame 合并到我们的主 DataFrame 中。

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干货：手把手教你用Python读写CSV、JSON、Excel及解析HTML

这赋予它们可移植性，易于在不同平台上共享数据。 1. 准备 要实践这个技法，你要先装好pandas模块。这些模块在Anaconda发行版Python中都有。如果你装的是这个版本，就省事了。...以’r+’模式打开文件允许数据的双向流动（读取和写入），这样你就可以在需要时往文件的末尾附加内容。你也可以指定rb或wb来处理二进制数据（而非文本）。...要了解更多关于索引的内容，可访问： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html 4....文档在 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html#io-excel 另外，你可以访问 http://www.python-excel.org...怎么做 pandas可以很方便地访问、提取、解析HTML文件。两行代码就能搞定。

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Pandas 高性能优化小技巧

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...Pandas on Ray 既可以以多线程模式运行，也可以以多进程模式运行。Ray 的默认模式是多进程，它可以从一台本地机器的多个核心扩展到一个机器集群上。...Ray 将根据可用内核的数量进行自动初始化,以一个1.8GB的全球健康数据为例 import ray.dataframe as pd import pandas as old_pd print("Pandas...基于这种存储机制，对其切片的访问是相当快的。...因为Python是一种高层、解析型语言，它没有提供很好的对内存中数据如何存储的细粒度控制。 这一限制导致了字符串以一种碎片化方式进行存储，消耗更多的内存，并且访问速度低下。

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【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

Dataframe对象的内部表示 在底层，pandas会按照数据类型将列分组形成数据块（blocks）。...选理解子类（Subtypes） 刚才我们提到，pandas在底层将数值型数据表示成Numpy数组，并在内存中连续存储。这种存储方式消耗较少的空间，并允许我们较快速地访问数据。...因为Python是一种高层、解析型语言，它没有提供很好的对内存中数据如何存储的细粒度控制。 这一限制导致了字符串以一种碎片化方式进行存储，消耗更多的内存，并且访问速度低下。...在object列中的每一个元素实际上都是存放内存中真实数据位置的指针。 下图对比展示了数值型数据怎样以Numpy数据类型存储，和字符串怎样以Python内置类型进行存储的。...dtype参数接受一个以列名（string型）为键字典、以Numpy类型对象为值的字典。 首先，我们将每一列的目标类型存储在以列名为键的字典中，开始前先删除日期列，因为它需要分开单独处理。

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

为了沿袭字典中的访问习惯，还可以用keys()访问标签信息，在series返回index标签，在dataframe中则返回columns列名；可以用items()访问键值对，但一般用处不大。...在pandas早些版本中，除一维数据结构series和二维数据结构dataframe外，还支持三维数据结构panel。...loc和iloc应该理解为是series和dataframe的属性而非函数，应用loc和iloc进行数据访问就是根据属性值访问的过程 另外，在pandas早些版本中，还存在loc和iloc的兼容结构，即...例如，以某列取值为重整后行标签，以另一列取值作为重整后的列标签，以其他列取值作为填充value，即实现了数据表的行列重整。...两种数据结构作图，区别仅在于series是绘制单个图形，而dataframe则是绘制一组图形，且在dataframe绘图结果中以列名为标签自动添加legend。

13.8K20

机器学习项目模板：ML项目的6个基本步骤

甚至pandas都有自己的内置可视化库-pandas.DataFrame.plot，其中包含条形图，散点图，直方图等。...所有这些都需要手动处理，这需要大量时间和编码技巧（主要是python和pandas：D ）！ Pandas具有各种功能来检查异常，例如pandas.DataFrame.isna以检查NaN等值。...您可能需要使用pandas.DataFrame.replace函数以整个数据框的标准格式获取它，或使用pandas.DataFrame.drop删除不相关的特征。...对每种算法的这些得分进行比较，以检查哪些算法的性能优于其余算法。 抽查算法 拆分数据并定义评估指标后，您需要在for循环中运行一组算法，以检查哪个算法表现最佳。...在训练集上创建独立模型 验证后，对整个数据集运行一次模型，以确保在训练/测试时不会遗漏任何数据点。现在，您的模型处于最佳状态。

1.2K20

pandas.DataFrame()入门

本文将介绍​​pandas.DataFrame()​​函数的基本用法，以帮助您入门使用pandas进行数据分析和处理。...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。...这只是一小部分可用的操作，pandas提供了丰富的功能和方法来处理和分析数据。结论本文介绍了​​pandas.DataFrame()​​函数的基本用法，以帮助您入门使用pandas进行数据分析和处理。...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。...Dask：Dask是一个灵活的并行计算库，使用类似于pandas.DataFrame的接口来处理分布式数据集。Dask可以运行在单台机器上，也可以部署在集群上进行大规模数据处理。

23010

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

如果您不熟悉 Pandas，您可能需要先阅读 10 Minutes的官方文档，以熟悉该库。...在 Pandas 中，您需要更多地考虑控制 DataFrame 的显示方式。 默认情况下，pandas 会截断大型 DataFrame 的输出以显示第一行和最后一行。...pandas 可以创建 Excel 文件、CSV 或许多其他格式。 数据操作 1. 列操作 在电子表格中，公式通常在单个单元格中创建，然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。...在 Pandas 中，您可以直接对整列进行操作。 pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。...在 Pandas 中，您需要在从 CSV 读取时或在 DataFrame 中读取一次时，将纯文本显式转换为日期时间对象。 解析后，Excel电子表格以默认格式显示日期，但格式可以更改。

19.5K20

Pandas图鉴(三)：DataFrames

使用DataFrame的基本操作 关于DataFrame最好的事情是你可以： 很容易访问它的列，例如，df.area返回列值（或者，df['area']-适合包含空格的列名）。...DataFrame有两种可供选择的索引模式：loc用于通过标签进行索引，iloc用于通过位置索引进行索引。 在Pandas中，引用多行/列是一种复制，而不是一种视图。...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...一列范围内的用户函数唯一可以访问的是索引，这在某些情况下是很方便的。例如，那一天，香蕉以50%的折扣出售，这可以从下面看到： 为了从自定义函数中访问group by列的值，它被事先包含在索引中。...aggfunc参数控制应该使用哪个聚合函数对行进行分组（默认为平均值）。

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Pandas profiling 生成报告并部署的一站式解决方案

导入 pandas_profiling from pandas_profiling import ProfileReport 分析DataFrame有两种方法： 可以在 Pandas DataFrame...可以将DataFrame对象传递给profiling函数，然后调用创建的函数对象以开始生成分析文件。 无论采用哪种方式，都将获得相同的输出报告。我正在使用第二种方法为导入的农业数据集生成报告。...在以表格和直方图格式呈现数据的方式方面，单词和字符选项卡与类别选项卡的作用相同，但它可以更深入地处理小写、大写、标点符号，特殊字符类别也很重要！ 3....在熊猫分析报告中，可以访问 5 种类型的相关系数：Pearson's r、Spearman's ρ、Kendall's τ、Phik (φk) 和 Cramér's V (φc)。...你可以让它像一个小部件一样易于访问并提供紧凑的视图。

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