*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库:https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes
pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列、多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁。
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
理解 pandas 的函数,要对函数式编程有一定的概念和理解。函数式编程,包括函数式编程思维,当然是一个很复杂的话题,但对今天介绍的 apply() 函数,只需要理解:函数作为一个对象,能作为参数传递给其它函数,也能作为函数的返回值。
现在需要遍历上面DataFrame的行。对于每一行,都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。也就是说,需要类似如下的功能:
在DataFrame自身调用一个函数,产生一个转变后的有着相同维度长度的新的DataFrame。
apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。使用时,通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算,官方上给出DataFrame的apply()用法:
在应用时,传递给函数的对象是 Series 对象,其索引是 DataFrame 的index (axis=0) 或者 DataFrame 的 columns (axis=1)。
这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据
有什么方法可以将列转换为适当的类型?例如,上面的例子,如何将列2和3转为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每列的类型?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。
由于LLM的发展, 很多的数据集都是以DF的形式发布的,所以通过Pandas操作字符串的要求变得越来越高了,所以本文将对字符串操作方法进行基准测试,看看它们是如何影响pandas的性能的。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。
需求2:连续停车小时(白色行):由于有些车是停放多于1小时才开走,统计一天中,连续停放n(1至10)小时的数量
你有没有问过数据科学家是否希望他们的代码运行得更快?询问地球是否是平的,您可能会得到更多样化的回答。它确实与技术领域的其他任何事物没有任何不同,几乎总是越快越好。显着改善处理时间的最佳方法之一是(如果您还没有的话)从 CPU 切换到 GPU。感谢 Andrew NG 和 Fei-Fei Li 等先驱,GPU 因在深度学习技术方面表现特别出色而成为头条新闻。
大家好,我是老表~今天给大家分享几个自己近期常用的Pandas数据处理技巧,主打实用,所以你肯定能用的着,建议扫一遍,然后收藏起来,下次要用的时候再查查看即可。
Pandaral·lel 的想法是将pandas计算分布在计算机上所有可用的CPU上,以显着提高速度。
这一系列的对应代码,大家可以在我共享的colab上把玩, ? https://colab.research.google.com/drive/1WhKCNkx6VnX1TS8uarTICIK2Vi
在Python中,lambda的语法形式如下: lambda argument_list: expression lambda是Python预留的关键字,argument_list和expression由用户自定义。
我最近读了一篇非常有趣的论文,叫做 Deep Transformer Models for Time Series Forecasting: The Influenza Prevalence Case。我认为这可能是一个有趣的项目,他的实现是从头开始的,并且可以帮助你了解更多关于时间序列预测。
这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据 结构传入给自己实现的函数中,我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算,返回一个结果,则apply函数 会自动遍历每一行DataFrame的数据,最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。
1、运用for循环,实现群发功能 接收方的昵称是统一的一个,可再优化一下,实现更加个性化,更加自由的发送邮件 from email.header import Header #处理邮件主题 from email.mime.text import MIMEText # 处理邮件内容 from email.utils import parseaddr, formataddr #用于构造特定格式的收发邮件地址 import smtplib #用于发送邮件 # 函数小工具 def _format_addr(s):
云朵君之前分享过不少时间序列相关文章,有时间序列基本概念介绍、有基本模型介绍、也有时间序列分析与预测实战案例。我发现,很多小伙伴私信云朵君,说的最多的就是需要案例数据。其实云朵君分享的文章,重点是介绍基本方法的使用,演示所用数据仅仅是用来演示,很多情况下并没有实际意义。这个时候,我们就不必纠结于数据本身。
pandas 提供了用于内存分析的数据结构,这使得使用 pandas 分析大于内存数据集的数据集有些棘手。即使是占用相当大内存的数据集也变得难以处理,因为一些 pandas 操作需要进行中间复制。
这篇文章中使用的数据集是一个足球球员各项技能及其身价的csv表,包含了60多个字段。数据集下载链接:数据集
上面的cumsum函数是逐列进行累加的,如果需要总累加,那么便可以使用apply函数。
上次介绍了Pandas的部分操作,包括创建Series,DataFrame以及基本索引,文件保存与读取等。今天我们介绍一下Pandas常用的其他功能。 首先我们还是随机产生一个数据表,5行3列的数据框。保存到csv文件并读取。 import pandas as pd import numpy as np sample = np.array(np.random.randint(0,100, size=15)) sample_reshape = sample.reshape((5,3)) sample_pd
Pandas是Python语言中非常好用的一种数据结构包,包含了许多有用的数据操作方法。而且很多算法相关的库函数的输入数据结构都要求是pandas数据,或者有该数据的接口。
pandas中get_dummies()函数可以将字段进行编码,转换为01形式,其中prefix可以为每个新展开的列名添加前缀。
本节演示使用 Styler 类可视化表格数据。有关使用图表进行可视化的信息,请参阅图表可视化。本文档是以 Jupyter Notebook 编写的,可在此处查看或下载这里。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
Pandas是基于Numpy的一种工具,目的是解决数据分析任务。通过纳入大量库和一些标准数据模型,提供了高效操作大型数据集所需工具;
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在利用Pandas进行数据处理的时候,我们经常需要对某行或者某列的数据、甚至是全部的元素执行某个相同的操作。
在选择电影时,如果热门电影A有 10000 人观众打分,冷门电影B有 100 个人打分,他们的豆瓣评分都是 8.0 分,怎么比较两部电影的好坏?平时我们都有一种感觉,很多人去评价,这个东西就更可信,只有一两个人说好,可能是托,那么感觉上是电影A更好。
不管是为 pandas 对象应用自定义函数,还是应用其它第三方函数,都离不开以下三种方法。用哪种方法取决于操作的对象是 DataFrame 或 Series ,是行或列,还是元素。
看到同事每天花很多时间来写测试报告,从jira里面总结数据,然后编辑各种格式,写成邮件发出来。虽然jira里面dashboard也可以看到一些,也能导出excel,但是管理人员不会去看,要看最终能得出结论的数据。 我都是每天自动发报告,通过自动调用jira接口,数据分析总结,生成报表,给自己发邮件,自己审核一下,就可以快速下班了。 先看看效果:
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一,因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上,我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
统计分析是数据分析的重要组成部分,它几乎贯穿整个数据分析的流程。运用统计方法,将定量与定性结合,进行的研究活动叫做统计分析。而pandas是统计分析的重要库。
在日常运行程序的过程中常常涉及到「循环迭代」过程,对于执行时间很短的程序来说倒无所谓,但对于运行过程有明显耗时的涉及「循环迭代」的程序,为其加上「进度条」(progress bar),是帮助我们监测代码执行进度以及处理中间异常错误非常实用的技巧。
在日常运行程序的过程中常常涉及到循环迭代过程,对于执行时间很短的程序来说倒无所谓,但对于运行过程有明显耗时的涉及循环迭代的程序,为其加上进度条(progress bar),是帮助我们监测代码执行进度以及处理中间异常错误非常实用的技巧。
与Excel相比,在Jupyter Notebook中逐行或逐组地查看数据集通常比较困难。一个有用的技巧是使用生成器并使用Ctrl + Enter而不是Shift + Enter来迭代地查看同一个单元格中的不同样本。
在本教程的这一部分中,我们将研究如何加速在 pandas 的DataFrame上操作的某些函数,使用 Cython、Numba 和pandas.eval()。通常,使用 Cython 和 Numba 可以比使用pandas.eval()提供更大的加速,但需要更多的代码。
现在,我们创建一个仅包含Jon, Bill, Maria and Emma等文本内容的DataFrame,IF 条件如下:
尝试比较不同长度的 Index 或 Series 对象将引发 ValueError:
这篇文章主要讲解DataFrame、Series对象的apply方法。 豆瓣排名前250电影数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1M5EuIQEgNfJkGPvqYczb0g 密码: mhcj
Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型。
大数据分析的必要部分是有效的总结:计算聚合,如sum(),mean(),median(),min()和max(),其中单个数字提供了大数据集的潜在本质的见解。在本节中,我们将探讨 Pandas 中的聚合,从类似于我们在 NumPy 数组中看到的简单操作,到基于groupby概念的更复杂的操作。
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