一、处理不同种类的数据集 在本章中，我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。...处理列，索引位置和名称 默认情况下，read_csv将 CSV 文件第一行中的条目视为列名。...pandas 将 Excel 文件中的数据转换为 Pandas 数据帧。 Pandas 内部为此使用 Excel rd库。...在下一节中，我们将学习如何在 Pandas 数据帧中进行数据集索引。 在 Pandas 数据帧中建立索引 在本节中，我们将探讨如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。...在本节中，我们探讨了如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。 我们还学习了在读取数据后如何在数据帧上设置索引。 我们还看到了如何在从 CSV 文件读取数据时设置索引。
loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) 比较read_csv(): 使用pyarrow后台快了35倍多。...如您所见，使用新的后端使读取数据的速度提高了近 35 倍。...当将数据作为浮点数传递到生成模型中时，我们可能会得到小数的输出值，例如 2.5——除非你是一个有 2 个孩子、一个新生儿和奇怪的幽默感的数学家，否则有 2.5 个孩子是不行的。...这意味着在启用写入时复制时，某些方法将返回视图而不是副本，这通过最大限度地减少不必要的数据重复来提高内存效率。 这也意味着在使用链式分配时需要格外小心。...df.head() # <---- df does not change 启用写入时复制：在链接分配中不会更改原始数据帧。作者代码段。
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...帧转换 (Frame Conversion) 对于当前存在的帧，可以将其转换为一个 Numpy 或 Pandas dataframe 的形式，如下所示： numpy_df = datatable_df.to_numpy...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示： %...因此，通过 datatable 包导入大型的数据文件再将其转换为 Pandas dataframe 的做法是个不错的主意。...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧 在 datatable 中，同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...帧转换 (Frame Conversion) 对于当前存在的帧，可以将其转换为一个 Numpy 或 Pandas dataframe 的形式，如下所示： numpy_df = datatable_df.to_numpy...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示：...因此，通过 datatable 包导入大型的数据文件再将其转换为 Pandas dataframe 的做法是个不错的主意。...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧 在 datatable 中，同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存
简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...； 更加灵活地重塑、转置（pivot）数据集； 轴的分级标记 (可能包含多个标记)； 具有鲁棒性的 IO 工具，用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、数据库中加在数据，...如果一个未知的.csv 文件有 10GB，那么读取整个.csv 文件将会非常不明智，不仅要占用大量内存，还会花很多时间。我们需要做的只是从.csv 文件中导入几行，之后根据需要继续导入。...用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。
让我们修改一下 DataFrame 中的索引，以便设置基于日期的查询。...在以后的博客中，我们将讨论我们的实现和一些优化。目前，转置功能相对粗糙，也不是特别快，但是我们可以实现一些简单优化来获得更好的性能。...它使任务不再并行执行，将它们转移动单独的线程中。所以，尽管它读取文件更快，但是将这些片段重新组合在一起的开销意味着 Pandas on Ray 应该不仅仅被用于文件读取。...让我们看一下文件加载完成后索引会发生什么。...我什么时候应该调用 .persist() 将 DataFrame 保存在内存中？ 这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？
: 对象可以显式地对齐至一组标签内，或者用户可以简单地选择忽略标签，使Series、 DataFrame等自动对齐数据； 灵活的分组功能，对数据集执行拆分-应用-合并等操作，对数据进行聚合和转换； 简化将数据转换为...、转置（pivot）数据集； 轴的分级标记 (可能包含多个标记)； 具有鲁棒性的IO工具，用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、Excel文件、数据库中加在数据，以及从HDF5格式中保存...如果一个未知的.csv文件有10GB，那么读取整个.csv文件将会非常不明智，不仅要占用大量内存，还会花很多时间。我们需要做的只是从.csv文件中导入几行，之后根据需要继续导入。...用于将一个Series中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个dict或Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。
另见 Pandas read_csv函数的官方文档 访问主要的数据帧组件 可以直接从数据帧访问三个数据帧组件（索引，列和数据）中的每一个。...通过将键传递给索引运算符，词典一次只能选择一个对象。 从某种意义上说，Pandas 结合了使用整数（如列表）和标签（如字典）选择数据的能力。...同时选择数据帧的行和列 直接使用索引运算符是从数据帧中选择一列或多列的正确方法。 但是，它不允许您同时选择行和列。...仅选择final_crit_all中具有True值的电影。 如步骤 5 所示，布尔索引还可以与.loc索引器配合使用，同时执行布尔索引和单个列选择。 精简的数据帧易于手动检查 逻辑是否正确实现。...（如college2一样），Pandas 将需要检查索引中的每个单个值以进行正确选择。
导出数据：可以将表格导出为CSV、Excel文件或其他格式。 12. 条件格式 高亮显示特定数据：在“开始”选项卡中使用“条件格式”根据条件自动设置单元格格式。 13....文本处理 文本分列：将一列数据根据分隔符分成多列。 合并文本：使用CONCATENATE函数或“&”运算符将多个单元格的文本合并为一个。 宏和VBA编程 录制宏：自动记录一系列操作，以便重复执行。...自定义视图 创建视图：保存当前的视图设置，如行高、列宽、排序状态等。 这些高级功能可以帮助用户进行更深入的数据分析，实现更复杂的数据处理需求，以及提高工作效率。...R代码 # 读取数据 sales <- read.csv("sales_data.csv") # 将日期列转换为日期类型 sales$Date <- as.Date(sales$Date) # 转换为每月总销售额...Python代码 import pandas as pd # 读取数据 sales = pd.read_csv('sales_data.csv') # 将日期列转换为日期类型 sales['Date
该数据集以Pandas数据帧的形式加载。...比如一周内商店的概率预测值，无法存储在二维Pandas数据框中，可以将数据输出到Numpy数组中。...Darts--转换为 Numpy 数组 Darts 可以让你使用 .all_values 输出数组中的所有值。缺点是会丢弃时间索引。 # 将所有序列导出为包含所有序列值的 numpy 数组。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。...# 将 gluonts 数据集转换为 pandas 数据帧 # Either long-form or wide-form the_gluonts_data = data_wide_gluonts #
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。...现在，我们可以将原始数据帧和这些信息合并： ? ? 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： ? ? 注：Pandas的“排序”功能现在已不再推荐。我们用“sort_values”代替。...解决这些问题的一个好方法是创建一个包括列名和类型的CSV文件。这样，我们就可以定义一个函数来读取文件，并指定每一列的数据类型。...例如，我在这里已经创建了一个CSV文件datatypes.csv，如下所示： ? ? 加载这个文件后，我们可以在每一行上进行迭代，以列类型指派数据类型给定义在“type（特征）”列的变量名。 ? ?
本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。 检查索引对象 如第 1 章，“Pandas 基础”中所讨论的，序列和数据帧的每个轴都有一个索引对象，用于标记值。...通过将步骤 3 中的结果数据帧强制为序列，可以避免清理多重索引列。squeeze方法仅适用于单列数据帧，并将其转换为序列。...HTML 表通常不会直接转换为漂亮的数据帧。 通常缺少列名，多余的行和未对齐的数据。 在此秘籍中，skiprows传递了行号列表，以便在读取文件时跳过。 它们对应于步骤 8 的数据帧输出中缺少值的行。...工作原理 同时导入多个数据帧时，重复编写read_csv函数可能很麻烦。 自动执行此过程的一种方法是将所有文件名放在列表中，并使用for循环遍历它们。 这是在步骤 1 中通过列表理解完成的。.../img/00299.jpeg)] 工作原理 步骤 1 中的read_csv函数允许将列都转换为时间戳，并同时将它们放入索引中，以创建日期时间索引。
创建Pandas数据帧的六种方法如下： 创建空DataFrame 手工创建DataFrame 使用List创建DataFrame 使用Dict创建DataFrme 使用Excel文件创建DataFrame...由于我们没有定义数据帧的列名，因此Pandas默认使用序号作为列名。...5、将Excel文件转换为Pandas DataFrame 如果你有一个excel文件，例如“fruits.xlsx“… ?...那么可以使用下面的代码将其转换为Pandas DataFrame： fruits = pd.read_excel('fruits.xlsx') 得到的数据帧看起来是这样： ?...6、将CSV文件转换为Pandas DataFrame 假设你有一个CSV文件，例如“fruits.csv“，可以使用如下的代码 将其转换为DataFrame： fruits = pd.read_csv
在Python语言应用生态中，数据科学领域近年来十分热门。作为数据科学中一个非常基础的库，Pandas受到了广泛关注。Pandas可以将现实中来源多样的数据进行灵活处理和分析。...03 Pandas的基本功能 Pandas常用的基本功能如下： 从Excel、CSV、网页、SQL、剪贴板等文件或工具中读取数据； 合并多个文件或者电子表格中的数据，将数据拆分为独立文件； 数据清洗，如去重...； 数据的转置，如行转列、列转行变更处理； 连接数据库，直接用SQL查询数据并进行处理； 对时序数据进行分组采样，如按季、按月、按工作小时，也可以自定义周期，如工作日； 窗口计算，移动窗口统计、日期移动等...://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装完成后，在终端中启动Jupyter Notebook，给文件命名，如pandas-01。...图10 利用plot.bar绘制的柱状图 如果想绘制横向柱状图，可以将bar更换为barh，如图11所示。 ?
报告准备好后，你将收到一封电子邮件。当它是，行动迅速，因为再过几个星期，下载将“过期”， 下载数据将以.zip文件的形式到达，该文件包含大约十几个文件夹，其中大部分包含.csv格式的表。...第3步：把你的数据加载到一个Jupyter笔记本中 我们将导入pandas库并将Netflix数据CSV读入pandas数据框： import pandas as pd df = pd.read_csv...将字符串转换为Pandas中的Datetime和Timedelta 我们两个时间相关列中的数据看起来确实正确，但是这些数据实际存储的格式是什么？...在我们的数据探索中，我们注意到当某些内容(如章节预览)在主页上自动播放时，它将被视为我们数据中的视图。 然而，只看两秒钟的预告片和真正看一部电视剧是不一样的!...因此，让我们进一步过滤friends数据帧，将Duration限制大于1分钟。这将有效地计算观看部分剧集的时间，同时过滤掉那些短的、不可避免的“预览”视图。
Pandas是专门用于数据挖掘的开源python库，也可用于数据分析。Pandas以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势；同时基于matplotlib，能够简便的画图。...# major_axis - axis 1，它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)。 # minor_axis - axis 2，它是每个数据帧(DataFrame)的列。...： 对象.index -- 索引 对象.values -- 值 2.基本数据操作 读取文件： pd.read_csv() 2.1索引操作 可以直接使用行列索引，注意是先列后行，如下： data['ethanyan...5.1csv文件 读取read_csv: pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep =',' ) filepath_or_buffer:文件路径 usecols:...团队开发注意事项 浅谈密码加密 Django框架中的英文单词 Django中数据库的相关操作 DRF框架中的英文单词 重点内容回顾-DRF Django相关知识点回顾 美多商城项目导航帖
，有位粉丝提到了一个牛逼的库，它巧妙的将Pandas与GUI界面结合起来，使得我们可以借助GUI界面来分析DATaFrame数据框。 基于此，我觉得有必要写一篇文章，再为大家做一个学习分享。...image.png pandasgui的6大特征 pandasgui一共有如下6大特征： Ⅰ 查看数据帧和系列（支持多索引）； Ⅱ 统计汇总； Ⅲ 过滤； Ⅳ 交互式绘图； Ⅴ 重塑功能； Ⅵ 支持csv...查看数据帧和系列 运行下方代码，我们可以清晰看到数据集的shape，行列索引名。...重塑功能 pandasgui还支持数据重塑，像数据透视表pivot、纵向拼接concat、横向拼接merge、宽表转换为长表melt等函数。 image.png 6....支持csv文件的导入、导出 支持数据导入、导出，让我们更加便捷的操作数据集。同时这里还有一些其他的菜单，等着大家仔细研究。 image.png 关于pandasgui的介绍，就到这里，你学会了吗？
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