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Pandas使用技巧：如何将运行内存占用降低90%！

首先我们看看能否改进数值列的内存用量。 理解子类型（subtype） 正如我们前面简单提到的那样，pandas 内部将数值表示为 NumPy ndarrays，并将它们存储在内存的连续块中。...我们的大部分收获都将来自对 object 类型的优化。 在我们开始行动之前，先看看 pandas 中字符串的存储方式与数值类型的存储方式的比较。...object 列中的每个元素实际上都是一个指针，包含了实际值在内存中的位置的「地址」。 下面这幅图给出了以 NumPy 数据类型存储数值数据和使用 Python 内置类型存储字符串数据的方式。...因为这一列不仅要存储所有的原始字符串值，还要额外存储它们的整型值代码。...首先，我们可将每一列的最终类型存储在一个词典中，其中键值表示列名称，首先移除日期列，因为日期列需要不同的处理方式。

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教程 | 简单实用的pandas技巧：如何将内存占用降低90%

首先我们看看能否改进数值列的内存用量。 理解子类型（subtype） 正如我们前面简单提到的那样，pandas 内部将数值表示为 NumPy ndarrays，并将它们存储在内存的连续块中。...我们的大部分收获都将来自对 object 类型的优化。 在我们开始行动之前，先看看 pandas 中字符串的存储方式与数值类型的存储方式的比较。...object 列中的每个元素实际上都是一个指针，包含了实际值在内存中的位置的「地址」。 下面这幅图给出了以 NumPy 数据类型存储数值数据和使用 Python 内置类型存储字符串数据的方式。 ?...因为这一列不仅要存储所有的原始字符串值，还要额外存储它们的整型值代码。...首先，我们可将每一列的最终类型存储在一个词典中，其中键值表示列名称，首先移除日期列，因为日期列需要不同的处理方式。

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如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

幸运的是，为了将数据移动到 Pandas dataframe 中，我们不需要理解这些数据，这是将数据聚合到 SQL 表或 Excel 电子表格的类似方式。...如果要查看特定数量的行，还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...在 Pandas 中，这样做的方式是rename 方法。 ? 在实现上述方法时，我们将使用列标题 「gdppercapita」 替换列标题「US $」。...你可以复制一组由公式呈现的单元格，并将其粘贴为值，你可以使用格式选项快速切换数字，日期和字符串。 有时候，在 Python 中切换一种数据类型为其他数据类型并不容易，但当然有可能。...有12个国家的 GDP 超过 50000！ 选择属于以 s 开头的国家的行。 现在可以显示一个新 dataframe，其中只包含以 s 开头的国家。

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通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

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。...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。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...我们将使用 =IF(A2 < 10, "low", "high")的公式，将其拖到新存储列中的所有单元格。 使用 numpy 中的 where 方法可以完成 Pandas 中的相同操作。...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。

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Python 算法交易秘籍（一）

如果不传递，其默认值为False，意味着将创建一个新的DataFrame而不是修改df。 重新排列：在步骤 2 中，你使用reindex()方法从df创建一个新的DataFrame，重新排列其列。...你通过传递columns参数以字符串列表的形式传递所需的顺序的列名。 反转：在步骤 3 中，你通过以一种特殊的方式使用索引运算符[::-1]从df创建一个新的DataFrame，其中的行被反转。...排序：在 步骤 3 中，您通过按照 df 的 close 列升序排列来创建一个新的 DataFrame 对象。您使用 sort_values() 方法来执行排序。...类似地，在 步骤 4 中，您通过按照 df 的 open 列降序排列来创建一个新的 DataFrame 对象。...连接：在步骤 6中，您创建了一个新的DataFrame，类似于创建 pandas.DataFrame 对象配方中创建的那个，并将其赋值给df_new。

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用Python执行SQL、Excel常见任务？10个方法全搞定！

幸运的是，为了将数据移动到 Pandas dataframe 中，我们不需要理解这些数据，这是将数据聚合到 SQL 表或 Excel 电子表格的类似方式。...如果要查看特定数量的行，还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...在 Pandas 中，这样做的方式是rename 方法。 ? 在实现上述方法时，我们将使用列标题 「gdp_per_capita」 替换列标题「US $」。...你可以复制一组由公式呈现的单元格，并将其粘贴为值，你可以使用格式选项快速切换数字，日期和字符串。 有时候，在 Python 中切换一种数据类型为其他数据类型并不容易，但当然有可能。...有12个国家的 GDP 超过 50000！ 选择属于以 s 开头的国家的行。 现在可以显示一个新 dataframe，其中只包含以 s 开头的国家。

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时间序列数据处理，不再使用pandas

而对于多变量时间序列，则可以使用带有多列的二维 Pandas DataFrame。然而，对于带有概率预测的时间序列，在每个周期都有多个值的情况下，情况又如何呢？...中的日期格式是十分关键的，因为其他库通常需要日期字段采用 Pandas 数据时间格式。...Darts的核心数据类是其名为TimeSeries的类。它以数组形式（时间、维度、样本）存储数值。 时间：时间索引，如上例中的 143 周。 维度：多元序列的 "列"。 样本：列和时间的值。...darts_group_df[0] 中，商店 2 的数据存储在 darts_group_df[1] 中，以此类推。...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。

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Pandas 25 式

rename()方法改列名是最灵活的方式，它的参数是字典，字典的 Key 是原列名，值是新列名，还可以指定轴向（axis）。 ? 这种方式的优点是可以重命名任意数量的列，一列、多列、所有列都可以。...还有一种简单的方式可以一次性重命名所有列，即，直接为列的属性赋值。 ? 只想替换列名里的空格，还有更简单的操作，直接用 str.replace 方法，不必把所有的列名都敲一遍。 ?...选择所有数值型的列，用 selec_dtypes() 方法。 ? 同样的方法，还可以选择所有字符型的列。 ? 同理，还可以用 datetime 选择日期型的列。 传递列表即可选择多种类型的列。 ?...使用 sample()方法随机选择 75% 的记录，并将之赋值给 moives_1。 ? 使用 drop() 方法删掉 movies 里所有 movies_1，并将之赋值给 movies_2。 ?...用 dropna() 删除列里的所有缺失值。 ? 只想删除列中缺失值高于 10% 的缺失值，可以设置 dropna() 里的阈值，即 threshold. ? 16.

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没错，这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

对象列(object columns)主要用于存储字符串，包含混合数据类型。为了更好地了解怎样减少内存的使用量，让我们看看 Pandas 是如何将数据存储在内存中的。...NumPy ndarry 是围绕 C array 构建的，而且它们的值被存储在连续的内存块中。由于采用这种存储方案，访问这些值的地址片段(slice)是非常快的。...了解子类型 正如前面介绍的那样，在底层，Pandas 将数值表示为 NumPy ndarrays，并将它存储在连续的内存块中。该存储模型消耗的空间较小，并允许我们快速访问这些值。...因为 Python 是一种高级的解释语言，它不能对数值的存储方式进行细粒度控制。 这种限制使得字符串以分散的方式存储在内存里，不仅占用了更多的内存，而且访问速度较慢。...现在，我们可以使用字典、以及几个日期的参数，通过几行代码，以正确的类型读取日期数据。

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数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

rename()方法改列名是最灵活的方式，它的参数是字典，字典的 Key 是原列名，值是新列名，还可以指定轴向（axis）。 ? 这种方式的优点是可以重命名任意数量的列，一列、多列、所有列都可以。...还有一种简单的方式可以一次性重命名所有列，即，直接为列的属性赋值。 ? 只想替换列名里的空格，还有更简单的操作，直接用 str.replace 方法，不必把所有的列名都敲一遍。 ?...选择所有数值型的列，用 selec_dtypes() 方法。 ? 同样的方法，还可以选择所有字符型的列。 ? 同理，还可以用 datetime 选择日期型的列。 传递列表即可选择多种类型的列。 ?...使用 sample()方法随机选择 75% 的记录，并将之赋值给 moives_1。 ? 使用 drop() 方法删掉 movies 里所有 movies_1，并将之赋值给 movies_2。 ?...用 dropna() 删除列里的所有缺失值。 ? 只想删除列中缺失值高于 10% 的缺失值，可以设置 dropna() 里的阈值，即 threshold. ? 16.

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Pandas图鉴(三)：DataFrames

这个过程如下所示： 索引在Pandas中有很多用途： 它使通过索引列的查询更快； 算术运算、堆叠、连接是按索引排列的；等等。 所有这些都是以更高的内存消耗和更不明显的语法为代价的。...把这些列当作独立变量来操作，例如，df.population /= 10**6，人口以百万为单位存储，下面的命令创建了一个新的列，称为 "density"，由现有列中的值计算得出： 此外，你甚至可以对来自不同...所有的算术运算都是根据行和列的标签来排列的： 在DataFrames和Series的混合操作中，Series的行为（和广播）就像一个行-向量，并相应地被对齐： 可能是为了与列表和一维NumPy向量保持一致...1:1的关系joins 这时，关于同一组对象的信息被存储在几个不同的DataFrame中，而你想把它合并到一个DataFrame中。 如果你想合并的列不在索引中，可以使用merge。...它将索引和列合并到MultiIndex中： eset_index 如果你想只stack某些列，你可以使用melt： 请注意，熔体以不同的方式排列结果的行。

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Python库的实用技巧专栏

, 如果文件不规则, 行尾有分隔符, 则可以设定index_col=False来使pandas不适用第一列作为行索引 usecols: array-like 返回一个数据子集, 该列表中的值必须可以对应到文件中的位置...在没有列标题时, 给列添加前缀 mangle_dupe_cols : bool 重复的列, 将多个重复列表示为"X.0"..."...在某些情况下会快5~10倍 keep_date_col: bool 如果连接多列解析日期, 则保持参与连接的列 date_parser: function 用于解析日期的函数, 默认使用dateutil.parser.parser...来做转换, Pandas尝试使用三种不同的方式解析, 如果遇到问题则使用下一种方式 使用一个或者多个arrays(由parse_dates指定)作为参数 连接指定多列字符串作为一个列作为参数 每行调用一次...compact_ints=True, 那么任何有整数类型构成的列将被按照最小的整数类型存储, 是否有符号将取决于use_unsigned参数 use_unsigned: bool 这个参数将会在未来版本移除

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Python科学计算之Pandas

在此，我将采用英国政府数据中关于降雨量数据，因为他们十分易于下载。此外，我还下载了一些日本降雨量的数据来使用。 ? 这里我们从csv文件中读取到了数据，并将他们存入了dataframe中。...在返回的series中，这一行的每一列都是一个独立的元素。 可能在你的数据集里有年份的列，或者年代的列，并且你希望可以用这些年份或年代来索引某些行。这样，我们可以设置一个（或多个）新的索引。 ?...由于我的所以已经是有序的了，所以为了演示，我设置了关键字参数’ascending’为False。这样，我的数据会以降序排列。 ? 当你为一列数据设置了一个索引时，它们将不再是数据本身了。...对数据集应用函数 有时候你会想以某些方式改变或是操作你数据集中的数据。例如，如果你有一列年份的数据而你希望创建一个新的列显示这些年份所对应的年代。...这次我们对’rain_octsep’索引的第1列操作： ? ? 现在，在我们下一个操作前，我们首先创造一个新的dataframe。 ?

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Pandas 学习手册中文第二版：11~15

列标签的结果集由指定DataFrame对象中的索引标签的并集定义。 这是应用于所有源对象的对齐方式（可以有两个以上）。...它创建一个新的DataFrame，其列是在步骤 1 中标识的键的标签，然后是两个对象中的所有非键标签。 它与两个DataFrame对象的键列中的值匹配。...，并将它们旋转到新DataFrame上的列中，同时为原始DataFrame的适当行和列中的新列填充了值。...DateOffset对象可以在各种情况下使用： 可以将它们相加或相减以获得转换后的日期 可以将它们乘以整数（正数或负数），以便多次应用增量 它们具有rollforward和rollback方法，可以将日期向前或向后移动到下一个或上一个...以下函数将获取两个指定日期之间特定股票的所有 Google 财经数据，并将该股票的代码添加到列中（稍后需要进行数据透视）。

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esproc vs python 4

，并将该列命名为y，m，同时计算该组的销售量 group()函数分组但不汇总，groups分组同时汇总。...@d选项，从A(1)中去掉A(2) &…A(n)中的成员后形成的新序表/排列，即求差集。新表与旧表的差集即新增加的记录。 A7:求旧表与新表的差集，即旧表中删除的记录。...，所以只能选择这种笨方法，又因为一直都是对比的pandas，所以也没有用python自带的IO读取方式来完成此题。...A3中 A7: A.pivot(g,…;F,V;Ni:N'i,…)，以字段/表达式g为组，将每组中的以F和V为字段列的数据转换成以Ni和N'i为字段列的数据，以实现行和列的转换。...另外python中的merge函数不支持差集计算（或许其他函数支持），造成在第四例中特别麻烦。python pandas的dataframe结构是按列进行存储的，按行循环时就显得特别麻烦。

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