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numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨

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图解pandas模块21个常用操作

如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ? 4、序列数据的访问 通过各种方式访问Series数据，系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。 ?...11、返回指定行列 pandas的DataFrame非常方便的提取数据框内的数据。 ? 12、条件查询 对各类数值型、文本型，单条件和多条件进行行选择 ? ?...16、透视表 透视表是pandas的一个强大的操作，大量的参数完全能满足你个性化的需求。 ? 17、处理缺失值 pandas对缺失值有多种处理办法，满足各类需求。 ?...19、数据合并 两个DataFrame的合并，pandas会自动按照索引对齐，可以指定两个DataFrame的对齐方式，如内连接外连接等，也可以指定对齐的索引列。 ?...21、apply函数 这是pandas的一个强大的函数，可以针对每一个记录进行单值运算而不需要像其他语言一样循环处理。 ? ? 整理这个pandas可视化资料不易

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4 款 Pandas 自动数据分析神器，yyds！

如果你现在做EDA还在用pandas一行行写代码，那么福音来了！ 目前已经有很多EDA工具可以自动产出基础的统计数据和图表，能为我们节省大量时间。...=True) profile Pandas Profiling操作界面 每列的详情包括：缺失值统计、去重计数、最值、平均值等统计指标和取值分布的柱状图。...sv sv_report = sv.analyze(iris) sv_report.show_html() Sweetviz操作界面 Sweetviz还有有一个非常好的特性是支持不同数据集的对比，如：...Summarize Data 上图是Actions菜单中Summarize Data的功能，它提供了对数据集汇总操作的接口。...Describe 上图是Visualize菜单中Describe的功能，它可以统计每列的最值、均值、标准差等指标，并提供图表展示。 右侧的Code Export可以查看生成这些数据的代码。

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太赞了，这4款Pandas自动数据分析神器

如果你现在做EDA还在用pandas一行行写代码，那么福音来了！ 目前已经有很多EDA工具可以自动产出基础的统计数据和图表，能为我们节省大量时间。...=True) profile Pandas Profiling操作界面 每列的详情包括：缺失值统计、去重计数、最值、平均值等统计指标和取值分布的柱状图。...sv sv_report = sv.analyze(iris) sv_report.show_html() Sweetviz操作界面 Sweetviz还有有一个非常好的特性是支持不同数据集的对比，如：...Summarize Data 上图是Actions菜单中Summarize Data的功能，它提供了对数据集汇总操作的接口。...Describe 上图是Visualize菜单中Describe的功能，它可以统计每列的最值、均值、标准差等指标，并提供图表展示。 右侧的Code Export可以查看生成这些数据的代码。

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Python 中的 pandas 快速上手之:概念初识

你可以把它想象成一个数据魔术师,能将各种数据如 excel表格、数据库、网页数据等变成Python可以理解和操作的形式。...有了 Pandas ,我们不用手动一行一行地读取数据,也不用手动将数据装进 Python 可以使用的数据结构中。Pandas 可以自动帮我们完成这些重复的工作,节省了大量时间和精力。...你需要根据给定的一个目标时间,从这 10万 行数据里找到最接近这个目标时间的那一行,并返回对应的 gas_pedal 值。听起来是不是有点麻烦?...如果只用Python内置的库,你得自己先把整个 csv 文件读进内存,然后一行行遍历所有数据,计算每个时间戳与目标时间的差值，使用二分查找定位找到需要的值, 找出差值最小的那一行。...Pandas 可以几行代码就把 csv 读进来,存在一个类似 Excel 表格的数据结构中。

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如何在Python中实现高效的数据处理与分析

本文将为您介绍如何在Python中实现高效的数据处理与分析，以提升工作效率和数据洞察力。 1、数据预处理： 数据预处理是数据分析的重要步骤，它包括数据清洗、缺失值处理、数据转换等操作。...在Python中，数据分析常常借助pandas、NumPy和SciPy等库进行。...['age'].describe() print(statistics) 数据聚合：使用pandas库的groupby()函数可以根据某个变量进行分组，并进行聚合操作，如求和、平均值等。...'age': [25, 30, 35], 'salary': [5000, 6000, 7000]}) # 根据姓名分组，并计算平均工资 grouped_data...在本文中，我们介绍了如何在Python中实现高效的数据处理与分析。从数据预处理、数据分析和数据可视化三个方面展开，我们学习了一些常见的技巧和操作。

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如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本教程将有所帮助。...使用一行代码，我们已经将这些数据分配并保存到 Pandas dataframe 中 - 事实证明是这种情况，字典是要转换为 dataframe 的完美数据格式。 ?...现在，可以对我们以前不能做的人均 GDP 列进行各种计算，包括通过不同的值过滤列，并确定列的百分位数值。 选择/过滤数据 任何数据分析师的基本需求是将大型数据集分割成有价值的结果。...使用相同的逻辑，我们可以计算各种的值 -- 完整列表位于左侧菜单栏下的计算/描述性统计部分的 Pandas 文档。...这应该让你了解 Python 中数据可视化的强大功能。如果你感到不知所措，你可以使用一些解决方案，如Plot.ly，这可能更直观地掌握。

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用Python执行SQL、Excel常见任务？10个方法全搞定！

有关数据结构，如列表和词典，如何在 Python 中的运行的更多信息，本篇将有所帮助。...使用一行代码，我们已经将这些数据分配并保存到 Pandas dataframe 中 —— 事实证明是这种情况，字典是要转换为 dataframe 的完美数据格式。 ?...现在，可以对我们以前不能做的人均 GDP 列进行各种计算，包括通过不同的值过滤列，并确定列的百分位数值。 07 选择/过滤数据 任何数据分析师的基本需求是将大型数据集分割成有价值的结果。...使用相同的逻辑，我们可以计算各种的值 — 完整列表位于左侧菜单栏下的计算/描述性统计部分的 Pandas 文档。...这应该让你了解 Python 中数据可视化的强大功能。如果你感到不知所措，你可以使用一些解决方案，如Plot.ly，这可能更直观地掌握。

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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

)方法来获得我们dataframe的一些高level信息，譬如数据量、数据类型和内存使用量。...由此我们可以进一步了解我们应该如何减少内存占用，下面我们来看一看pandas如何在内存中存储数据。...对于包含数值型数据（比如整型和浮点型）的数据块，pandas会合并这些列，并把它们存储为一个Numpy数组（ndarray）。Numpy数组是在C数组的基础上创建的，其值在内存中是连续存储的。...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。...选用类别（categoricalas）类型优化object类型 Pandas在0.15版本中引入类别类型。category类型在底层使用整型数值来表示该列的值，而不是用原值。

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解决TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘parse_cols or ‘she

upgrade pandas更新代码如果我们的​​pandas​​版本是最新的，但仍然遇到​​TypeError​​错误，那么我们需要检查我们的代码，并更改使用了被弃用参数的地方。...我们希望使用pandas读取该文件并选择姓名和年龄两列进行处理。...通过这个示例，我们可以了解如何在实际应用中使用pandas来处理Excel文件，并且避免了​​TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument...数据清洗：Pandas提供了丰富的功能来处理数据中的缺失值、重复值和异常值。通过使用Pandas的函数和方法，可以轻松地删除缺失值、去除重复值、填充缺失值等。...数据分析：Pandas提供了丰富的统计和分析方法，如描述性统计、聚合操作、透视表和时间序列分析等。这些方法可以帮助用户更好地了解和分析数据。

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Python与Excel协同应用初学者指南

标签：Python与Excel协同 本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。...准备好开始加载文件并分析它们了。 将Excel文件作为Pandas数据框架加载 Pandas包是导入数据集并以表格行-列格式呈现数据集的最佳方法之一。...如果已经通过Anaconda获得了Pandas，那么可以使用pd.Excelfile（）函数将Excel文件加载到数据框架（DataFrames）中，如下图所示。...图17 至此，还看到了如何在Python中使用openpyxl读取数据并检索数据。很多人可能会觉得这是一种非常困难的处理这些文件的方法，当还没有研究如何操作数据时，这肯定会更加复杂。...可以使用save_as()函数来获得这个值，并将数组和目标文件名传递给dest_file_name参数，如下所示： 图28 注意，如果要指定分隔符，可以添加dest_delimiter参数，并在两者之间传递要用作分隔符的符号

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增强学习Q-learning分析与演示（入门）

在机器人实际选择路径时，按照该表中的最大值选择，最终走到24号位置，并避开了红色方块。...表示一个贪婪系数，在这里的公式中，就是说，如果它的数值比较大，则更倾向于对远方的未来奖赏。 （该式子在很多网页文本中并没有固定的格式，如贪婪系数，在有些时候是随着步数的增加而递减的（可能）。...导入对应的库函数，并建立问题模型： import numpy as np import pandas as pd import time N_STATES = 25 # the length of...当贪婪系数更小时，更倾向于使用随机方案，或者当表初始时所有数据都为0，则使用随机方案进行行为选择。...在每一代的训练过程中，选择行为（随机或者使用Q表原有），然后根据选择的行为和当前的位置，获得奖惩情况：S_, R 当没有即将发生的行为不会到达最终目的地时候，使用： q_target = R + GAMMA

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pandas 入门 1 ：数据集的创建和绘制

我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验 获取数据- 学习如何读取csv文件。数据包括婴儿姓名和1880年出生的婴儿姓名数量。...准备数据- 在这里，我们将简单地查看数据并确保它是干净的。干净的意思是我们将查看csv的内容并查找任何异常。这些可能包括缺少数据，数据不一致或任何其他看似不合适的数据。...在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。...对数据框进行排序并选择顶行 使用max（）属性查找最大值 # Method 1: Sorted = df.sort_values(['Births'], ascending=False) Sorted.head...plot()是一个方便的属性，pandas可以让您轻松地在数据框中绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births列的最大值。现在找到973值的实际宝贝名称看起来有点棘手，所以让我们来看看吧。

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如何使用Python基线预测进行时间序列预测

性能基准让您了解所有其他模型如何在您的问题上实际执行。 在本教程中，您将了解如何开发持久性预测，以便用Python计算时间序列数据集的性能基准级别。...如何在Python中从头开发一个持久化模型。 如何评估来自持久性模型的预测，并用它来建立性能基准。 让我们开始吧。...您打算用来估计技术性能的重采样技术（如，训练/测试分离）。 您打算用于评估预测的性能指标（例如均方误差）。 准备好之后，您需要选择一个朴素的方法，您可以使用此方法进行预测并计算基准性能。...目标是尽可能快地获得时间序列预测问题的基线性能，以便您更好地了解数据集并开发更高级的模型。 制定基线预测的好技术的三个属性是： 简单：只需要很少或根本不需要训练和智力的方法。...进行预测并建立基准性能。 查看完整的示例并绘制输出。 让我们来具体实施下把 第一步：定义监督学习问题 第一步是加载数据集并创建一个滞后表示。也就是说，给定 的数据值，预测 的数据值。

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用Pandas在Python中可视化机器学习数据

在这篇文章中，您将会发现如何在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据。 让我们开始吧。...这些数据可以从UCI机器学习库中免费获得，并且下载后可以为每一个样本直接使用。 单变量图 在本节中，我们可以独立的看待每一个特征。 直方图 想要快速的得到每个特征的分布情况，那就去绘制直方图。...短线体现了数据的分布，短线以外的点显示了候选异常值（这些值通常比分布在中间50%的值要大1.5倍）。...我们还可以看到每个变量在从左上到右下的对角线上完全正相关（如您所期望的那样）。...[Scatterplot-Matrix.png] 概要 在这篇文章中，您学会了许多在Python中使用Pandas来可视化您的机器学习数据的方法。

6.1K50

python 数据分析实现长宽格式的转换

# encoding=utf-8 import numpy as np import pandas as pd # 长宽格式的转换 # 1 data = pd.read_csv('d:data/macrodata.csv..._用stack和unstack进行行列重塑（key-value变宽表） 数据结构的重塑（reshape） 与数据库交互时常遇到堆叠格式（key-value）和宽表形式(dataframe)的转换，如：...下面是相互转换的示例代码： import pandas as pd import numpy as np # 常用的表格形式的数据结构 df = pd.DataFrame(np.arange(6...3 id2 attr1 3 4 id2 attr2 4 5 id2 attr3 5 # 堆叠转换为宽表形式 # 用set_index创建层次化索引，在用unstack重塑 # unstack中作为旋转轴的变量...（如attr），其值会作为列变量展开 df_key_value.set_index(['id','attr']).unstack('attr') out: value attr attr1 attr2

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翻译|给数据科学家的10个提示和技巧Vol.2

1 引言 第一章给出了数据分析的一些技巧(主要用Python和R)，可见：翻译｜给数据科学家的10个提示和技巧Vol.1 2 R 2.1 基于列名获得对应行的值 数据框如下： set.seed(5)...例如，我们可以创建: Year Month Weekday Hour Minute Week of the year Quarter 如何在R中对一个DateTime对象创建这些属性，建议将一些特征如weekdays...3.2 基于列名获得对应行的值 利用pandas库中DataFrame构建一个数据框: import pandas as pd df = pd.DataFrame.from_dict({"V1": [66...，其中第一个值将是V1列的对应值，第二个值将是V3列的对应值，以此类推。...3.4 检查pandas数据框的列是否包含一个特定的值 查看字符a是否存在于DataFrame的列中: import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A" : ["a

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Python对比VBA实现excel表格合并与拆分

因此，在这里我们主要用到两个库：os和pandas,其中os用于获取文件夹下全部满足要求的文件信息，pandas用于读取表格数据并进行concat。...库 import pandas as pd print(path) F:\微信公众号\表格合并与拆分\测试数据\vivo.xlsx # 读取某个文件，并预览数据 df = pd.read_excel...ThisWorkbook.Name Then '判断文件是否为本工作簿             Erow = Range("A1").CurrentRegion.Rows.Count +  '取得汇总表中第一条空行行号...思考题： 如何在原有《汇总数据表》中新建新的页签用于存放拆分数据（可以参考《实践应用|PyQt5制作雪球网股票数据爬虫工具》7.2财务数据处理并导出） 2.2.VBA实现表格拆分 VBA实现表格拆分的逻辑是...D.exists(TempStr) Then             '将数据放到对应的页里             Set Sht = Worksheets(TempStr)             '字典key值对应的项目值记录该页当前内容添加的行数

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