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Python数据处理从零开始----第二章(pandas)(十一)通过列属性对列进行筛选

本文主要目的是通过列属性进行列挑选,比如在同一个数据框中,有的列是整数类的,有的列是字符串列的,有的列是数字类的,有的列是布尔类型的。...返回: subset:DataFrame,包含或者排除dtypes的的子集 笔记 要选取所有数字类的列,请使用np.number或'number' 要选取字符串的列,必须使用‘object’ 要选择日期时间...,请使用np.datetime64,'datetime'或'datetime64' 要选取所有属性为‘类’的列,请使用“category” 实例 新建数据集 import pandas as pd import...2 False 2.0 white median 4 1 True 1.0 asian high 5 2 False 2.0 white high 我们构建了一个数据框...a列为‘integer’数字类型, b列为‘bool’布尔类型, c列为‘数字’类型, d列为‘category’分类类型, e列为‘object’字符串类型 挑选数据框子集 df.select_dtypes

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一个更强大的Python数据摘要工具

Skimpy 是一个轻量级的数据探索工具,旨在为 Pandas 和 Polars 数据框提供详尽的统计摘要。...直观的输出展示:利用 Rich 库,Skimpy 能够以美观的表格和直方图形式展示统计结果,增强可读性。 兼容性强:适用于 Pandas 和 Polars 数据框,且易于集成到现有的数据分析流程中。...以下是 Skimpy 在多个方面对 df.describe() 的提升: 数据类型覆盖更全面: df.describe() 主要针对数值型数据提供统计信息,而 Skimpy 支持更多数据类型,如类别型(...缺失值分析: Skimpy 自动识别并报告每一列的缺失值数量及其比例,帮助用户快速定位数据中的潜在问题。这一点在 df.describe() 中是缺失的。...字符串数据分析: Skimpy 能够分析字符串列中的词数和总词数,为文本数据的初步探索提供支持,而 df.describe() 对此类数据的处理较为有限。

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    硬核!Apache Hudi Schema演变深度分析与应用

    全) 为根级别的字段改变数据类型从 int到long 是(全) 将嵌套字段数据类型从int到long 是(全) 将复杂类型(映射或数组的值)数据类型从int到long 是(全) 0.11列的情况,新增列的情况及时补空数据和struct,新增列的数据及时写入Hudi中;删除列则数据补空,struct不变,删除列仍写入Hudi中;每天需要重导数据处理删除列和修改列的情况...,说明那次写入无变化,从那次写入前的最新一次获取 5.2 合并查询schema与数据schema 5.2.1 merge方法解析 • 输入数据schema和查询schema,和几个布尔属性,获得InternalSchemaMerger...patch支持查询rt表后,查询ro表问题如下: 操作类型 是否支持 原因 新增列 否 按顺序查询基础文件,导致串列,新增列在ts列之前可能抛出异常 删除列 否 按顺序查询基础文件,导致串列,因为ts类型很可能抛出异常...改列名 是 按顺序查询基础文件,名字不同,顺序相同 出现串列异常,除非所有文件组的最新基础文件都是修改列操作之后产生的,才能准确。

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    Spark SQL 外部数据源

    t_record 的字符串列中dropMalformed删除格式不正确的行failFast遇到格式不正确的数据时立即失败 1.3 写数据格式 // 格式 DataFrameWriter.format(....四、Parquet Parquet 是一个开源的面向列的数据存储,它提供了多种存储优化,允许读取单独的列非整个文件,这不仅节省了存储空间而且提升了读取效率,它是 Spark 是默认的文件格式。...("/tmp/spark/txt/dept") 八、数据读写高级特性 8.1 并行读 多个 Executors 不能同时读取同一个文件,但它们可以同时读取不同的文件。...8.3 分桶写入 分桶写入就是将数据按照指定的列和桶数进行散列,目前分桶写入只支持保存为表,实际上这就是 Hive 的分桶表。...指定是否应该将所有值都括在引号中,而不只是转义具有引号字符的值。

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    C++ Qt开发:TableWidget表格组件

    在这里,headerText_Row 是一个包含列标签的字符串列表,每个字符串对应一个表格列。...如果需要设置垂直表头,可以使用 setVerticalHeaderLabels 方法,将一个包含行标签的字符串列表传递给它。 可以通过循环设置表头的每个单元格的属性。...1.2 读数据到文本 如下代码实现了将QTableWidget中的数据读入文本框的功能。 以下是代码的主要解释: 清空文本框: 使用 ui->textEdit->clear() 清空文本框内容。...添加到文本框: 将每一行的字符串添加到文本框中,使用 ui->textEdit->append(str)。...// 将表格中的数据读入文本框: 将QTableWidget的所有行的内容提取字符串 void MainWindow::on_pushButton_8_clicked() { QString str

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    rebar3-命令

    常用的扩展参数如下: Option Type Description --dir 逗号分隔的字符串列表 编译并运行指定目录下的所有测试套件 --suite 逗号分隔的字符串列表 编译并运行指定的测试套件...--group 逗号分隔的字符串列表 运行测试组,请查看Common Test Documentation --case 逗号分隔的字符串列表 运行的测试用例列表,请查看Common Test Documentation...--spec 逗号分隔的字符串列表 Test Specifications列表 --join_spec 逗号分隔的字符串列表 类似--spec,但会merge为单个然后进行运行 --repeat 整形...--abort_if_suite_is_missing 布尔值 假如测试失败,是否停止 --sys_config 字符串 在测试运行之前,应该加载的OTP应用程序配置文件列表 --config 逗号分隔的字符串列表...false --verbosity 整数 设置测试Verbosity的级别 -c, --cover 布尔值 生成cover数据 --cover_export_name 字符串 更改代码覆盖率文件的名称

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    有比Pandas 更好的替代吗?对比Vaex, Dask, PySpark, Modin 和Julia

    即使在单台PC上,也可以利用多个处理核心来加快计算速度。 Dask处理数据框的模块方式通常称为DataFrame。...结果也可能因数据而有所偏差。一种工具可以非常快速地合并字符串列,而另一种工具可以擅长整数合并。 为了展示这些库有多快,我选择了5个操作,并比较了它们的速度。...load_transactions —读取〜700MB CSV文件 load_identity —读取〜30MB CSV文件 merge—通过字符串列判断来将这两个数据集合 aggregation—将6...列分组并计算总和和平均值 sorting—对合并数据集进行3次排序(如果库允许) ?...在这种情况下,与将整个数据集加载到Pandas相比花费了更多的时间。 Spark是利用大型集群的强大功能进行海量计算的绝佳平台,可以对庞大的数据集进行快速的。

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    C++ Qt开发:StringListModel字符串列表映射组件

    该组件通常会配合ListView一起使用,例如将ListView组件与Model模型绑定,当ListView组件内有数据更新时,就可以利用映射将数据模型中的数值以字符串格式提取出来,同理也可实现将字符串赋值到指定的...特点: 可以通过 setStringList 方法设置字符串列表。 提供了获取和设置数据的接口,可以通过模型索引访问和修改数据。 适用于显示简单的字符串列表,不涉及复杂的数据结构。...这些方法使 QStringListModel 可以方便地管理和操作字符串列表数据,并能够与 Qt 的视图组件集成,实现数据的显示和交互。...使用 setCurrentIndex 方法将最后一行设置为当前选中行。 清空输入框。 on_btnListInsert_clicked 方法用于在当前选中行的前面插入一行。...以下是代码的一些说明: 使用 stringList 方法获取数据模型的字符串列表。 清空 QPlainTextEdit,准备追加数据。

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    没错,这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

    在处理大型数据集时(100Gb到几TB),我们通常会使用像 Spark 这样的工具,但是想要充分发挥 Spark 的功能,通常需要很高的硬件配置,导致成本过高。...在这篇文章中,我们将介绍 Pandas 的内存使用情况,以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型,将数据框的内存占用量减少近 90%。...数据框的内部表示 在底层,Pandas 按照数据类型将列分成不同的块(blocks)。这是 Pandas 如何存储数据框前十二列的预览。 你会注意到这些数据块不会保留对列名的引用。...每个类型在 pandas.core.internals 模块中都有一个专门的类, Pandas 使用 ObjectBlock class 来代表包含字符串列的块,FloatBlock class 表示包含浮点型数据...让我们创建一个原始数据框的副本,然后分配这些优化后的数字列代替原始数据,并查看现在的内存使用情况。 虽然我们大大减少了数字列的内存使用量,但是从整体来看,我们只是将数据框的内存使用量降低了 7%。

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    通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

    让我们首先基于上面示例中的数据框,创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....过滤 在 Excel 中,过滤是通过图形菜单完成的。 可以通过多种方式过滤数据框,其中最直观的是使用布尔索引。...日期功能 本节将提到“日期”,但时间戳的处理方式类似。 我们可以将日期功能分为两部分:解析和输出。在Excel电子表格中,日期值通常会自动解析,但如果您需要,还有一个 DATEVALUE 函数。...查找子串的位置 FIND电子表格函数返回子字符串的位置,第一个字符为 1。 您可以使用 Series.str.find() 方法查找字符串列中字符的位置。find 搜索子字符串的第一个位置。...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中,这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。

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    【Python】从基础变量类型到各种容器(列表、字典、元组、集合、字符串)

    集合 set 存储键* 可变 散列 *注:能充当键的数据必须是不可变数据类型。...✨序列拆包 序列拆包:多个变量 = 容器。 a,b,c = tuple03 a,b,c = ["A","B","C"] 需要变量个数等于容器长度。...❇️补充内容 list -> str: 填充字符串.join(字符串列表)。其他的方法还有很多,但是我们要注意的是内存的使用。...(元组/数/字符串)组成的可变散列容器。...字符:单个的数字,文字与符号。 字符集(码表):存储字符与二进制序列的对应关系。 编码ord(字符):将字符转换为对应的二进制序列的过程。 解码chr(编码):将二进制序列转换为对应的字符的过程。

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    Weiflow:微博也有机器学习框架?

    如图4所示,黑色文本框中的Top level abstraction提供了多个抽象Base,蓝色文本框中不同的执行引擎通过继承其属性和方法,提供更加具体的抽象实现。...在Weiflow的实现过程中(后文将详细介绍Weiflow实现与优化的最佳实践),每个node内部的模块实现都充分利用了现有引擎的数据结构与优化机制,如在Spark node中,我们充分利用了Spark...其中一部分复杂函数(如pickcat,根据字符串列表反查字符串索引)需要多个输入参数。...这类函数首先通过第一个参数,如pickcat函数所需的字符串列表(在规模化机器学习应用中会变得异常巨大),生成预定义的数据结构,然后通过第二个参数反查该数据结构,并返回其在数据结构中的索引。...处理函数被定义后,通过闭包发送到各执行节点(如Spark中的Executor),在执行节点遍历数据时,该函数将每次执行读取第一个字符串列表参数、生成特定数据结构的任务;然后读取第二个字符串参数,反查数据结构并返回索引

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    【Java 基础篇】Java 数据类型

    布尔型(Boolean Type) 布尔型用于表示逻辑值,只有两个取值:true和false。Java使用boolean关键字表示布尔型数据类型。...通过定义类,我们可以创建多个具有相同属性和行为的对象。...数组(Array) 数组是一种用于存储多个相同类型元素的数据结构。在Java中,数组可以是一维、二维或多维的。...四、类型转换 在Java中,类型转换是将一个数据类型转换为另一个数据类型的过程。类型转换分为两种:隐式类型转换(自动转换)和显式类型转换(强制转换)。 1....隐式类型转换 隐式类型转换是指在不丢失数据精度的情况下,将一种类型的值赋给另一种类型的变量。这种转换是自动进行的。

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    Apache Spark大数据处理 - 性能分析(实例)

    介绍 今天的任务是将伦敦自行车租赁数据分为两组,周末和工作日。将数据分组到更小的子集进行进一步处理是一种常见的业务需求,我们将看到Spark如何帮助我们完成这项任务。...洗牌 当在分区之间重新排列数据时,就会发生洗牌。当转换需要来自其他分区的信息时,比如将列中的所有值相加,就需要这样做。...然而,仍有必要检查执行图和统计数据,以减少未发生的大洗牌。 在实践中 为了分割数据,我们将添加一个列,该列将开始日期转换为一周中的一天、工作日,然后添加一个布尔列,以确定这一天是周末还是周末。...以这种方式进行分组也是内存异常的一个常见来源,因为对于大型数据集,单个分区可以很容易地获得多个GBs数据,并迅速超过分配的RAM。...将CSV文件加载到69个分区中,将这些文件拆分为isWeekend,并将结果合并为200个新的分区。

    1.7K30

    【Python】PySpark 数据计算 ② ( RDD#flatMap 方法 | RDD#flatMap 语法 | 代码示例 )

    一、RDD#flatMap 方法 1、RDD#flatMap 方法引入 RDD#map 方法 可以 将 RDD 中的数据元素 逐个进行处理 , 处理的逻辑 需要用外部 通过 参数传入 map 函数 ;...进行处理 , 然后再 将 计算结果展平放到一个新的 RDD 对象中 , 也就是 解除嵌套 ; 这样 原始 RDD 对象 中的 每个元素 , 都对应 新 RDD 对象中的若干元素 ; 3、RDD#flatMap...旧的 RDD 对象 oldRDD 中 , 每个元素应用一个 lambda 函数 , 该函数返回多个元素 , 返回的多个元素就会被展平放入新的 RDD 对象 newRDD 中 ; 代码示例 : # 将 字符串列表...任务 # setMaster("local[*]") 表示在单机模式下 本机运行 # setAppName("hello_spark") 是给 Spark 程序起一个名字 sparkConf = SparkConf...字符串列表 转为 RDD 对象 rdd = sparkContext.parallelize(["Tom 18", "Jerry 12", "Jack 21"]) # 应用 map 操作,将每个元素

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    C++ Qt开发:StandardItemModel数据模型组件

    如果用户选择了文件,就以只读文本方式打开该文件,读取文件内容到一个字符串列表 fFileContent 中,并显示到 plainTextEdit 文本框中。...,该函数用于从传入的字符串列表 aFileContent 中获取数据,并将数据初始化到 TableView 模型中。...循环处理每一行数据,分割每行的文本为一个字符串列表 tmpList。 对于每一行,循环处理每一列(不包括最后一列),为模型的某个行列位置设置 QStandardItem。...这个函数主要完成了从字符串列表中获取数据并初始化到 TableView 模型的过程,包括表头的设置、数据的提取和状态的处理。...获取数据区文字,对于每一行的每一列,以制表符 \t\t 分隔,写入文件。最后一列根据选中状态写入 1 或 0。 将表头文字和数据区文字分别追加到 plainTextEdit 文本框中。

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    一文了解函数式查询优化器Spark SQL Catalyst

    字符串解析为抽象语法树AST,称为unresolved logical plan/ULP Analyzer,借助于数据元数据catalog将ULP解析为logical plan/LP Optimizer...SparkPlanner 优化后的逻辑执行计划OLP依然是逻辑的,并不能被spark系统理解,此时需要将OLP转换成physical plan 从逻辑计划/OLP生成一个或多个物理执行计划,基于成本模型...SqlBaseLexer和SqlBaseParser都是使用ANTLR4自动生成的Java类。使用这两个解析器将SQL字符串语句解析成了ANTLR4的ParseTree语法树结构。...Analyzer会再次遍历整个AST,对树上的每个节点进行数据类型绑定以及函数绑定,比如people词素会根据元数据表信息解析为包含age、id以及name三列的表,people.age会被解析为数据类型为...WholeStageCodegen,将多个operators合并成一个java函数,从而提高执行速度 Project,投影/只取所需列 Exchange,stage间隔,产生了shuffle

    3K20

    python数据分析——数据分析的数据的导入和导出

    JSON对象是由多个键值对组成的,类似于Python的字典; JSON数组由多个JSON对象组成,类似于Python列表。...read_html方法常用参数说明如下: io:字符串,文件路径,也可以是URL链接。网址不接受https,可以尝试去掉https中的s后爬取。 header:指定列标题所在的行。...np_rep:字符串,默认值为 ’ '。指缺失数据的表示方式。 columes:序列,可选参数,要编辑的列。 header:布尔型或字符串列表,默认值为True。...如果给定字符串列表,则表示它是列名称的别名。 index:布尔型,默认值为True,行名(索引)。 index_label:字符串或序列,默认值为None。...2.3导入到多个sheet页中 【例】将sales.xlsx文件中的前十行数据,导出到sales_new.xlsx文件中名为df1的sheet页中,将sales.xlsx文件中的后五行数据导出到sales_new.xlsx

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    AI开发最大升级:Pandas与Scikit-Learn合并,新工作流程更简单强大!

    以前,它只对包含数字分类数据的列进行编码。 接下来,让我们看看这些新添加的功能是如何处理Pandas DataFrame中的字符串列的。...当我们在训练集中运行fit_transform时,Scikit-Learn找到了它需要的所有必要信息,以便转换包含相同列名的任何其他数据集。 多字符串列转换 对多列字符串进行编码不成问题。...将pipeline传递给列转换器 我们甚至可以将多个转换的流程传递给列转换器,我们现在正是要这样做,因为在字符串列上有多个转换。 下面,我们使用列转换器重现上述流程和编码。...使用所有数字列 我们可以选择所有数字列,而不是像处理字符串列一样,手动选择一列或两列。首先使用dtypes属性查找每列的数据类型,然后测试每个dtype的类型是否为“O”。...以下代码构建的类基本转换器可执行以下操作: •使用数字列的均值或中位数填充缺失值 •对所有数字列进行标准化 •对字符串列使用一个热编码 •不用再填充类别列中的缺失值,而是直接将其编码为0 •忽略测试集中字符串列中的少数独特值

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    Spark Extracting,transforming,selecting features

    ,实际就是将字符串与数字进行一一对应,不过这个的对应关系是字符串频率越高,对应数字越小,因此出现最多的将被映射为0,对于未见过的字符串标签,如果用户选择保留,那么它们将会被放入数字标签中,如果输入标签是数值型...,会被强转为字符串再处理; 假设我们有下面这个包含id和category的DataFrame: id category 0 a 1 b 2 c 3 a 4 a 5 c category是字符串列,包含...(类别号为分位数对应),通过numBuckets设置桶的数量,也就是分为多少段,比如设置为100,那就是百分位,可能最终桶数小于这个设置的值,这是因为原数据中的所有可能的数值数量不足导致的; NaN值:...最少一个特征必须被选中,不允许指定重复列,因此不会出现重复列,注意,如果指定了一个不存在的字符串列会抛出异常; 输出向量会把特征按照整数指定的顺序排列,然后才是按照字符串指定的顺序; 假设我们有包含userFeatures...的LSH模型都有方法负责每个操作; 特征转换 特征转换是一个基本功能,将一个hash列作为新列添加到数据集中,这对于降维很有用,用户可以通过inputCol和outputCol指定输入输出列; LSH也支持多个

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