理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...>>> s = pd.Series(['1', '2', '4.7', 'pandas', '10']) >>> s 0 1 1 2 2 4.7 3 pandas...默认情况下，它不能处理字母型的字符串’pandas’： >>> pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise') ValueError: Unable...)的列将被单独保留。...另外pd.to_datetime和pd.to_timedelta可将数据转换为日期和时间戳。
CP.43: Minimize time spent in a critical section CP.43:尽量减少花费在临界区中的时间 Reason（原因） The less time is...获得mutex锁之后花费的时间越短，其他线程需要等待的机会就越小。线程阻塞和唤醒的代价太高了。...We could rewrite this to 这里，我们保持锁定的时间超出必要的限度了：我们不应该在不需要的时候获取锁，另一方面，应该在开始清理之前就释放锁。...Instead, add a block for the critical section: 但是这种做法在安全方面进行了妥协，还违反了RAII准则。...标记暴露的lock和unlock操作。
在Series中通过dt就可以获得其日期属性 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv...('ahdy-2019-03-04-data.csv', sep=',', parse_dates=['发布时间']) print(df.shape) print(df.columns) print(df.dtypes...) df = df.loc[df['发布时间'].dt.year == 2019] print(df['发布时间']) 这是其他几个可能用到的，比如变成字符串就是.str str = CachedAccessor
但是在这种情况下，传递的lambda不是可以在Cython中处理的东西，因此它在Python中调用并不是那么快。 如果我们使用apply()方法获取10年的小时数据，那么将需要大约15分钟的处理时间。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...在执行此操作之前，如果将date_time列设置为DataFrame的索引，会更方便： # 将date_time列设置为DataFrame的索引 df.set_index('date_time', inplace...到目前为止，使用pandas处理的时间上基本快达到极限了！只需要花费不到一秒的时间即可处理完整的10年的小时数据集。 但是，最后一个其它选择，就是使用 NumPy，还可以更快！
的使用类似，语法类似差不太多，立即执行就能产生结果。...模块的安装与导入 我们先来进行模块的安装，使用pip命令 pip install polars 在安装成功之后，我们分别用Pandas和Polars来读取数据，看一下各自性能上的差异，我们导入会要用到的模块...() output 可以看到用Pandas读取CSV文件总共花费了12秒的时间，数据集总共有两列，一列是用户名称，以及用户名称重复的次数“n”，我们来对数据集进行排序，调用的是sort_values...%time df.sort_values("n", ascending=False).head() output 用Polars来读取操作文件 下面我们用Polars模块来读取并操作文件，看看所需要的多久的时间...，代码如下 %%time data = pl.read_csv("users.csv") data.head() output 可以看到用polars模块来读取数据仅仅只花费了730毫秒的时间，可以说是快了不少的
可以用计算器检查一下：89乘以18也行于1602。我们通过减半、翻倍和加法完成了乘法运算，这些都不需要背诵乘法表。为了理解为什么这种方法行得通，试着将倍列改写为18的倍数（表7）。...这不是巧合；我们构造半列的方式意味着这个2的幂之和表达式中的指数，恰好总是奇数值的行号。把这些行对应的倍列值相加，其实就是18乘以2的幂之和，这个幂之和刚好等于89，即18和89。...doubling.append(max(doubling) * 2) 最后，将两个列放在一个名为half_double的数据框中： import pandas as pdhalf_double =...这两组数字（having 和 doubling）一开始是独立的列表（list），打包后转换为一个pandas数据框，然后作为两个对齐列存储在表5那样的表中。...为了某个事情学会一种算法并不意味着它就是唯一的或最好的算法——对新的、潜在的更好的方法要敞开心扉。 RPM可能比较慢，但是它不需要消耗太多内存，因为它不要求掌握乘法表的大部分知识。
而如果我们将日期作为 str 类型就会极大的影响效率。 因此，对于时间序列的数据而言，我们需要让上面的date_time列格式化为datetime对象数组（pandas称之为时间戳）。...这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在Pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算？...到目前为止，时间上基本快达到极限了，只需要花费不到一秒的时间来处理完整的10年的小时数据集。...通常，在构建复杂数据模型时，可以方便地对数据进行一些预处理。例如，如果您有10年的分钟频率耗电量数据，即使你指定格式参数，只需将日期和时间转换为日期时间可能需要20分钟。...Pandas的 HDFStore 类允许你将DataFrame存储在HDF5文件中，以便可以有效地访问它，同时仍保留列类型和其他元数据。
我们经常花费大量时间将数据精炼成对于建模有用的东西。为了使这项工作更有效，我想分享四个技巧，可以帮助你进行特征工程和预处理。...它通过观察目标的特征空间和检测最近邻来生成新的样本。然后，在相邻样本的特征空间内，简单地选择相似的样本，每次随机地改变一列。...我们可以在每对变量之间创建一些交互(例如，乘法或除法)，希望找到一个有趣的新特征。然而，这是一个漫长的过程，需要大量的编码。...在每个步骤中，选择一个特征作为输出y，其他所有特征作为输入的X。然后在X和y上训练一个回归器，用来预测y的缺失值。 让我们看一个例子。我使用的数据是著名的titanic数据集。...如果算法只需要做几次分割就能找到一个样本，那么该样本更有可能是一个异常样本。分割本身也是随机划分的，这样异常样本在树中往往很浅（节点到根节点的路径长度短）。
大多数情况下这些工具可以在没有pandas的环境中运行，但是我认为pandas和可视化工具的结合非常普遍，这是最合适的开始之处。 Matplotlib怎么样？...我敢肯定，只要人们开始阅读这篇文章，他们就能找出更好使用这些工具的方法。我的目标不是在每个示例中创建完全一致的图表，我希望以大致相同的方式可视化数据，在每个示例中也花费大致相同的时间研究解决方案。...在这个过程中，我遇到的最大挑战是格式化x轴和y轴，以及通过赋予一些大的标签使数据看起来合理。找出每种工具需要的数据格式也花费了一些时间。一旦决定了这些部分，其余都相对比较简单。...现在我们需要在图表中加入数据。这里与pandas结合得不太密切，但是我发现了这个简单用于小数据集的方法。如果行数太多，性能可能会有问题。...总结 在Python生态系统中绘制数据图是一个好消息/坏消息的故事。好消息是有很多选择，坏消息是有太多选择。试图确定哪些适合你取决于你试图完成什么。在某种程度上，你需要把玩工具。
这是 Python 进阶课的第十四节 - FR007 利率掉期定价和曲线拔靴，进阶课的目录如下： NumPy 上 NumPy 下 Pandas 上 Pandas 下 SciPy 上 SciPy 下 Pandas...时间序列 Pandas 高频数据采样 默顿模型计量经济资本 LSMC 定价美式和百慕大期权 负油价和负利率模型 Nelson-Siegel 构建债券收益率曲线 外汇交易组合保证金制定系统 之前基础版的...交换的只是不同特征的利息，没有实质本金的互换。 掉期有两端，固定端和浮动端，固定端的利率由一个固定利率决定，而浮动端的利率由若干个七天回购利率 (7D repo rate) 复合计算而得。...本次课程的知识点和代码太多，采取的方式是先展示成品，接着再从零到一来讲解如何实现，来各点击破每个环节的细节，更重要的是分享笔者处理此类问题的思路： 第二节会讲解数据处理，包括如何从中国外汇交易中心收集...FR007 的市场数据和定盘数据，如何从 excel 或 csv 中读取数据，如何用 cufflinks 来可视化数据。
但是，首先需要数据才能开始工资，这里我们主要靠pandas库，因为NumPy库比较常用，所以还是把该库导入。 （PS:除NumPy和SciPy，pandas也是Python的重要库之一） ? ?...所以先在pandas DataFrame对象上添加一个新列，用于两个趋势之间的差值。 此处的趋势策略是基于两个月（42个交易日）和一年（252个交易日）的趋势（也就是两种期间指数水平的移动平均数）。...Pandas数值运算通常以向量方式进行，这样可以取两列的全部差值： ? 在最后一个可用交易日上，42日趋势线远远高于252趋势线。...尽管两个趋势列中的项目数量不相等，pandas通过在相应的指数位置放入NaN处理这种情况： ? 现在生成我们的投资机制，此处假定信号阈值为50： ?...其中，shift方法按照所需指数输入项数量移动时间序列----这里，每移动一个交易日，就能得到每日的对数收益率： 而基于趋势的投资策略的收益，将Regime列乘以下一天的Returns列（用“昨天”的头寸得出今天的收益
大量数据的处理对于时间的要求有了很大的挑战，在Python提供很多数据处理的函数库，今天给大家介绍一个高效的数据处理函数库Python Datatable。...，pandas需要超过一分钟，但数据表只需要20多秒，Datatable的速度明显优于Pandas。...= datatable_df.to_pandas（） 下面计算一下将上面读取的Frame格式数据转换成pandas格式所需要的时间。...23.6秒，通过Datatable读取文件然后将其转换为pandas数据格式比直接使用pandas读取数据花费的时间更少。...因此，通过datatable加载大型数据文件然后将其转换为pandas数据格式更加高效。 数据排序 通过数据中某一列值对数据集进行排序来比较Datatable和Pandas的效率。
但是，要从 Dask 和 DataTable 创建 CSV，我们首先需要将给定的 Pandas DataFrame 转换为它们各自的 DataFrame，然后将它们存储在 CSV 中。...出于实验目的，我在 Python 中生成了一个随机数据集，其中包含可变行和三十列——包括字符串、浮点数和整数数据类型。 2....Dask 和 DataTable 读取 CSV 文件并生成 Pandas DataFrame 所花费的时间（以秒为单位）。...但是，当我们超过一百万行时，Dask 的性能会变差，生成 Pandas DataFrame 所花费的时间要比 Pandas 本身多得多。 3....实验 2：保存到 CSV 所需的时间 下图描述了 Pandas、Dask 和 DataTable 从给定的 Pandas DataFrame 生成 CSV 文件所花费的时间（以秒为单位）。
当你每天花费很多时间手动更新Excel工作簿，或者经常处理涉及到财务或者重要任务的工作簿时，你应该学习如何使用编程语言使流程自动化。...如今，它构成了无数科学软件包的基础，包括2008年推出的pandas软件包，这在很大程度上是Python在2010年后开始在数据科学和金融领域广泛采用的原因。...这样，这些电子表格工具经常在同一张表上混合输入、计算和输出，它们可能需要执行不明显的步骤才能正常工作，并且在没有任何安全保护的情况下完成关键内容修改。...这样，你可以在将电子表格交给用户之前检测并修复公式。 几乎所有的传统编程语言都提供了一个或多个测试框架来编写单元测试，而无需花费太多精力，但Excel却不能。...例如，你可以将一列拆分为两列，合并两个表，或者对数据进行筛选和分组。自Excel2016以来，PowerQuery不再是外接程序，而是可以在功能区数据选项卡上通过“获取数据”按钮直接访问。
标签：Python与Excel, pandas 在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。...注意，在read_cvs行中，包含了一个parse_dates参数，以指示“Transaction Date”列是日期时间类型的数据，这将使以后的处理更容易。...datetime_is_numeric参数还可以帮助pandas理解我们使用的是datetime类型的数据。 图2 添加更多信息到我们的数据中 继续为我们的交易增加两列：天数和月份。...下面的总结告诉我们，在星期五购物最多（按交易数量计算），而在星期天花费最多（以美元计）。...要更改agg()方法中的列名，我们需要执行以下操作： 关键字是新的列名 这些值是命名元组 pd.namedagh，第一个参数用于列，第二个参数用于指定操作 图6 pd.NamedAgg是一个名称元组
： 神奇的是，pandas已经将第一列作为索引了： 需要注意的是，如果你想要你的工作在未来可复制，那么read_clipboard()并不值得推荐。...或者"moives_2": 需要注意的是，这个方法在索引值不唯一的情况下不起作用。...注：该方法在机器学习或者深度学习中很有用，因为在模型训练前，我们往往需要将全部数据集按某个比例划分成训练集和测试集。该方法既简单又高效，值得学习和尝试。...，以告诉pandas保留那些至少90%的值不是缺失值的列。...请注意，还有许多其他的选项你可以用来格式化DataFrame。 额外技巧 Profile a DataFrame 假设你拿到一个新的数据集，你不想要花费太多力气，只是想快速地探索下。
在这个模型中，我们用Python构建了一个抵押计算器。 用于现金流预测的Python工具 我们可以使用列表或pandas库来预测现金流。...第一年收入是100美元，在接下来的29年里每年增长6%（30年后就没有收入了）。计算该项资产的现值，每年贴现2%。 Excel模型 Excel用户可能已经知道如何（在Excel中）对此问题建模。...这里只显示了10年，但实际的Excel文件显示了30年。 图1 使用列表建模 Python列表是一种有序的数据结构，这正是我们建模时间序列数据（即随时间变化的现金流）所需要的。...图2 我们知道，对于在zip()函数中创建的每个元组，第一个元素是收入，第二个元素是贴现率，因此我们可以将它们相乘以获得贴现现金流。让我们通过元组循环计算贴现现金流，并将其放入另一个列表中。...让我们从创建一个包含30行和2列的pandas数据框架开始——一列用于收入预测，另一列用于贴现率。 图4 一旦我们有了这两个向量，我们可以将它们相乘得到贴现现金流，然后求和sum()得到现值。
神奇的是，pandas已经将第一列作为索引了： ? 需要注意的是，如果你想要你的工作在未来可复制，那么read_clipboard()并不值得推荐。...注：该方法在机器学习或者深度学习中很有用，因为在模型训练前，我们往往需要将全部数据集按某个比例划分成训练集和测试集。该方法既简单又高效，值得学习和尝试。...该Series的nlargest()函数能够轻松地计算出Series中前3个最大值： ? 事实上我们在该Series中需要的是索引： ?...或者你想要舍弃那么缺失值占比超过10%的列，你可以给dropna()设置一个阈值： ? len(ufo)返回总行数，我们将它乘以0.9，以告诉pandas保留那些至少90%的值不是缺失值的列。...请注意，还有许多其他的选项你可以用来格式化DataFrame。 额外技巧 Profile a DataFrame 假设你拿到一个新的数据集，你不想要花费太多力气，只是想快速地探索下。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
