如果你正在寻找一种简洁方便的方法来处理数据，那么 petl（Python ETL）值得你关注。...当然，市面上不乏能力强大的数据处理库，比如著名的 Pandas。 但 petl 在保持了功能的同时，更注重内存效率，非常适合那些受限于内存的环境中使用。...它的工作方式不像 Pandas 那样需要将所有数据加载到内存中，而是采用流式传输的方式，逐块处理数据。 这使得它在处理大文件时，显得更加灵活和高效。...income_by_job)) 更详细的高级应用，可以参考项目文档：petl 详细文档[1] 实践 让我们来一个真实的场景模拟。...总结 数据处理是一个复杂且需求多变的领域，petl凭借其高效的内存使用、支持多种数据格式以及简洁的 API，成为了数据处理领域一颗冉冉升起的新星。
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库，它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列，从而消除了显式循环的需要。...这种高效的方法利用了底层优化的库，使您的代码更快、更简洁。...清晰度:与显式循环的代码相比，代码通常更简洁，更容易阅读。 易用性:您可以使用一行代码将操作应用于整个行或列，降低了脚本的复杂性。...效率比较 比较一下使用NumPy和Python中传统的基于循环的方法执行元素加法所花费的时间。我们将使用timeit模块来度量这两个方法的执行时间。...总结 Pandas和NumPy等库中的向量化是一种强大的技术，可以提高Python中数据操作任务的效率。可以以高度优化的方式对整个列或数据集合执行操作，从而生成更快、更简洁的代码。
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度！」，本篇分享一个更常用的加速骚操作。 for是所有编程语言的基础语法，初学者为了快速实现功能，依懒性较强。...接下来，一起看下优化的提速方案。 一、使用 iterrows循环 第一种可以通过pandas引入iterrows方法让效率更高。...二、pandas的apply方法 我们可以使用.apply方法而不是.iterrows进一步改进此操作。...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。...在上面apply_tariff_isin中，我们通过调用df.loc和df.index.hour.isin三次来进行一些手动调整。如果我们有更精细的时间范围，你可能会说这个解决方案是不可扩展的。
本文将教你如何使用Pandas设计使用的方式，并根据矩阵运算进行思考。...考虑这样一个例子，我们想把1到1000之间的所有数字加起来。下面代码的第一部分说明了如何使用for循环来实现这一点。 如果列表很小，比如长度为1000，那就很好了。...为我们提供此功能的Pandas功能是 .apply() 函数。apply()函数接受另一个函数作为输入，并沿着DataFrame的轴（行、列等）应用它。...最后 前面我们提到过，如果你正在使用一个为向量化操作设计的库，你应该总是在没有for循环的情况下寻找一种方法来进行任何计算。...类似地，以这种方式设计的许多库，包括Pandas，都将具有方便的内置函数，可以执行你正在寻找的精确计算，但速度更快。
为了简洁起见，我更喜欢 UNPHAT（再次感谢 Oz Nova，他的关于技术选择的文章给了我灵感）。...Numerate（列举） 多种解决方案，并考虑解决问题的不同方法。这是否可以通过特定框架的专家或拥有广泛生态系统知识的人来解决？...更现实的情况是，你需要根据你的项目需求（通过你的 UNPHAT 分析确定）来确定优先级，同时确保候选人拥有我们前面讨论过的不可谈判的技能。...以下是如何平衡它们的方法： 使用您的 UNPHAT 分析来根据当前需求确定优先级并确定哪个领域对您当前的项目至关重要。 优先领域能力强并在其他领域表现出才能的候选人可能是理想的。...解释 tree-shaking 的概念。 您可以了解到: 此评估可以快速衡量候选人对 JavaScript 的广泛知识、最新发展以及简洁地表达技术概念的能力。
Python Pony ORM 是一个功能强大且易于使用的 ORM 库，它提供了简洁的语法和强大的功能，使得开发者能够更轻松地进行数据库操作。...使用示例 通过几个示例来演示如何使用 Python Pony ORM 来进行数据库操作。 1....以下是Pony ORM和SQLAlchemy的一些对比： 简洁性与易用性： Pony ORM以其简洁和直观的API而闻名，它提供了一种非常直接的方式来定义模型和数据库操作。...社区与支持： Pony ORM的社区相对较小，但随着其流行度的增长，社区支持正在逐渐增强。 SQLAlchemy拥有一个庞大的社区和广泛的文档支持，这使得在遇到问题时更容易找到解决方案。...ORM风格： Pony ORM采用了一种更接近于Active Record模式的ORM风格，其中模型对象直接对应数据库表，并且包含了数据库操作的方法。
Pandas是近年来最好的数据操作库之一。它允许切片、分组、连接和执行任意数据转换。如果你熟练的使用SQL,那么这篇文章将介绍一种更直接、简单的使用Pandas处理大多数数据操作案例。 ?...这篇文章将介绍一种在pandas的dataframe中使用SQL的python包，并且使用一个不等链接的查询操作来介绍PandasSQL的使用方法。...我们可以通过联接项目列以及联接条件(TransactionDt≥StartDt和TransactionDt≤EndDt)来实现这一点。因为现在我们的连接条件也有大于号和小于号，这样的连接称为不等连接。...PandaSQL解决方案 Pandas解决方案很好，可以做我们想做的事情，但是我们也可以使用PandaSQL以一种可读性更强的方式完成同样的事情。 PandaSQL是什么?...https://github.com/MLWhiz/data_science_blogs/tree/master/pandasql 译者注：我一直在寻找能够使用sql处理pandas的dataframe
我们可以使用它的一种方式，包装我们之前的函数，在我们传递列时不起作用的函数，并向量化它。它比.apply()快得多，但也比.where()慢了17倍。...更简洁（甚至更快）和做多重嵌套np.where。 np.select()的一个优点是它的layout。 你可以用你想要检查的顺序来表达你想要检查的条件。...以天为单位的两个日期之差除以7得到过去的周数。下面是使用.apply()的方法。 有两种向量化方法。第一种方法是使用pandas .dt series datetime访问器。...我们要做的就是在.dt之前加上.days ，效果很好。 完成此计算的另一种更加Numpy向量化的方法是将Numpy数组转换为timedeltas，获得day值，然后除以7。...向量化所需要的所有函数都是在同一行上比较的值，这可以使用pandas.shift()实现！ 确保你的数据正确排序，否则你的结果就没有意义！ 很慢！
Python使用缩进作为代码块的界定方式，这不仅使得代码结构清晰易懂，也使得初学者能够快速上手。Python的语法简洁明了，减少了代码中的冗余，使得开发工作更为高效。...此外，Python拥有庞大的标准库，几乎涵盖了从网络编程到数据处理的各种功能。这意味着开发者可以利用现成的工具来完成大部分基础工作，从而专注于业务逻辑的实现。...Golang作为一种编译型语言，其执行速度接近于C/C++，并且具备垃圾回收机制，有效管理内存资源，使得开发者可以更加专注于逻辑实现而非底层细节。...如果你正在寻找一种快速开发原型、进行数据分析或者机器学习的工具，Python可能是更好的选择。而对于需要构建高性能、高并发处理能力的后端服务和分布式系统的情况，Golang则更为适合。...比如，可以利用Python来进行初步的数据分析和机器学习模型训练，然后再使用Golang来实现高性能的服务端逻辑。
我们知道，手工完成这项工作效率非常低，而使用Python自动化合并文件将为你节省大量时间。 当然，你也可以使用Excel VBA来实现，但Python更简洁，效率更高。...导入库 现在，让我们看看如何用Python实现上述工作流程。我们需要使用两个Python库：os和pandas。（你可以到知识星球完美Excel社群下载示例工作簿。...这里使用了3个示例工作簿来演示，当然你可以根据需要合并任意多个Excel工作簿文件。） os库提供了一种使用操作系统相关功能的方法，例如操控文件夹和文件路径。...我们使用这个库获取所有Excel文件名，包括它们的路径。 pandas库是数据分析和处理的黄金标准，它快速、强大、灵活。...合并同一Excel文件中的多个工作表 在《使用Python pandas读取多个Excel工作表》中，讲解了两种技术，这里不再重复，但会使用稍微不同的设置来看一个示例。
pandas是基于numpy库的数组结构上构建的，并且它的很多操作都是（通过numpy或者pandas自身由Cpython实现并编译成C的扩展模块）在C语言中实现的。...▍Pandas的 .apply()方法 我们可以使用.apply方法而不是.iterrows进一步改进此操作。...这是一种完全矢量化的方式来获得我们的预期结果，它在时间方面是最快的： >>> apply_tariff_cut(df) Best of 3 trials with 100 function calls...Pandas有一个内置的解决方案，它使用 HDF5，这是一种专门用于存储表格数据阵列的高性能存储格式。...请注意这一点，比较不同方法的执行方式，并选择在项目环境中效果最佳的路线。 一旦建立了数据清理脚本，就可以通过使用HDFStore存储中间结果来避免重新处理。
我们试图使用参数theta创建数据X的线性模型，它描述了数据的方差，给出新的数据点，我们可以在不知道实际结果的情况下准确地预测。 在实现过程中，我们使用叫做梯度下降的优化技术寻找参数theta。...然而，这种方法的问题就是在大数据集中不能很好地扩展，相比之下，我们可以使用梯度下降和其他优化方法的变体来扩展到无限大小的数据集，因此对于机器学习问题，梯度下降更实用。...换句话说，就是计算对参数的修改以减少错误，从而使我们的解决方案更接近最佳解决方案。...现在我们已经有了一种评估解决方案的方法，并且找到一个好的解决方案，把它应用到我们的数据集中。...查看结果 我们将使用matplotlib来可视化我们的解决方案。我们在数据的散点图上覆盖一条线表示我们的模型，看它是否合适。
无论哪种方式，都能很好得获得学习经验。 现在，假设我们现在想知道邮件的来源。我们可以在自己的Python尝试如下代码： ? 或者，我们可以使用正则表达式： ? 我们来遍历这段代码。...我们也可以看到打印match 时显示的是对应的属性而不是字符串本身， 而打印 match.group() 只显示字符串。 re.split() 假设我们需要一种快速的方法来获取电子邮件地址的域名。...第一个是被代替的子字符串，第二是想要放在目标位置的字符串，而第三是主字符串。 pandas 中的正则表达式 现在我们有了正则表达式的一些基础知识，我们可以尝试一些更复杂的。...用正则表达式和Pandas分拣邮件 Corpus 是一个包含数千封电子邮件的文本文件。我们将使用正则表达式和Pandas 来将每封电子邮件适当分类 使Corpus 语料库更便于阅读和分析。...例如，我们可以直接编写来找出电子邮件来自哪个域名，而不需要首先编码来将电子邮件地址与其他部分隔离开来。基本上，对数据集先分类可以让我们编写更简洁的代码。
在 pandas 中，我们可以使用 merge_asof ，此函数在我的 pandas 专栏有详细讲解。...在标准 sql 中没有完全对应的工具，虽然我们可以通过不等式连接间接实现，不过会付出性能的代价，并且语句上也很难看懂。 今天，介绍一个在 DuckDB 中的解决方案。...不仅非常容易理解，并且性能也远远超出传统实现 本文需要安装这些库： shell pip install pandas duckdb -U 以前我已经简单介绍过 DuckDB ，它非常适合与 pandas...下图是上述sql某一笔记录的寻找过程： 显然，由于条件只要求左边时间大于等于右边的时间，导致一笔记录匹配了多笔 要使用标准 sql 实现此需求，必需得配合窗口函数，找出时间结束点才可以。...DuckDB 中的 asof join 在官方性能测试中，比 窗口函数 + 不等式连接 实现方式，最高快了 500倍。 那么 pandas 的 merge asof 可以扔掉了吗？不。
由于需要分析大量数据，最近几年为数据科学学科带来了真正的复兴。没有适当的工具就不可能实现所有这些数据科学复兴。以前，您需要一种专门为数据科学设计的编程语言，但是今天，您已经可以使用通用语言了。...使用此内核，您可以在 Jupyter Notebook 中编写和运行 Kotlin 代码，并使用以 Java 和 Kotlin 编写的第三方数据科学框架。...但是，我们正在通过使用 Spark 的 Dataset API 添加对 Kotlin 类的完全支持来改善这种集成。使用 Spark 的外壳支持 Kotlin 还正在进行中。...krangl 是一个受 R 的 dplyr 和 Python 的 pandas 启发的库；该库提供使用功能样式的 API 进行数据操作；它允许您过滤、转换、聚合和重塑表格数据。...您可以通过阅读用户指南来熟悉如何使用此 API。 为了实现交互性，Lets-Plot 与 Jupyter Notebook 的 Kotlin 内核紧密集成。
另外，最近收到出版社送的一本新书 《深入浅出pandas》，内容非常赞，目前已上架各商城。当然，东哥给大家争取了5本，免费包邮送出去，参与方式见文末~ 1....") as writer: df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet3") 2. pipe pipe管道函数可以将多个自定义函数装进同一个操作里，让整个代码更简洁...因为它们可以进行更细化的操作，比如筛选某个时点，或者某个范围时间等，可以细化到小时分钟。...提供了一种快速方法hasnans来检查给定series是否包含空值。...GroupBy.nth 此功能仅适用于GroupBy对象。
这意味着，从提出创意到得到结果的时间大大缩短。如果你从头开始自己实现每一个功能，这花的时间要比选择现有工具要长的多。 更简单：你可以花时间来选择合适的工具，而不是研究、实现技术来完成任务。...寻找关于一个工具相关的活动，是此工具被使用的标志。 何时使用机器学习工具 机器学习工具能够节省你的时间，并在项目中持续为你提供良好的结果。...项目工作：当你正在从事大型工程时，机器学习工具可以帮助你制定原型解决方案，进行需求分析，并且给出你可能要实现的系统的模板。 平台 VS 库 机器学习工具有许多。...谷歌搜索到的结果就足以让你头晕目眩了。 一种有用的机器学习工具分类方式是将它们分成平台和库。平台为你运行一个项目所需的全部功能，而库只为你完成一个项目提供部分功能。...机器学习工具界面 另一种区分机器学习工具的方式是根据它们提供的界面。 这可能令人迷惑，因为一些工具提供了多个界面。然而，这可能为你挑选机器学习工具提供了起点，甚至可能为你区分这些工具提供了帮助。
本文重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。...所以，本文将重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。 如果你对这个概念不熟悉，维基百科上对它做了详细的解释。...我们年底前结束交易的可能性有多大？ 很多公司将会使用CRM工具或者其他销售使用的软件来跟踪此过程。...记住，变量“columns（列）”是可选的，它提供一种额外的方法来分割你所关心的实际值。然而，聚合函数aggfunc最后是被应用到了变量“values”中你所列举的项目上。...不过，这样做有一个副作用，那就是必须将标签做的更加简洁才行。
导读 当下，数据从业者大多需要掌握Python语言，更准确的说要学会使用Python提供的一些主流第三方库。...，基于urllib开发，slogen就是“让HTTP服务人类”，求功能也恰如其宣传口号一般，使用起来相较原生urllib更为简洁易用，也是众多Python爬虫爱好者广泛使用的库； beautifulsoup...Pandas继承了Numpy，从网页爬虫到数据读写，从类SQL操作到数据预处理，从聚合统计到数据透视表，从时序数据到字符串的正则表达式，直至数据可视化输出图表，pandas都提供了一站式解决方案，堪称是数据分析界的瑞士军刀...，而Pyspark则是其Python语言实现版本，尤其是pyspark.sql组件，提供了与Pandas极为类似的处理API，使用起来也非常方便； Scipy：科学计算包，提供了numpy之外更多的科学计算功能...所以是很多高级可视化库的底层依赖； seaborn：是基于matplotlib的一个高级实现，提供了更为简洁的API和更为集成化的显示效果，尤其适用于pandas.dataframe数据结构； pyecharts
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