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Pandas字符串操作各种方法速度测试

由于LLM发展, 很多数据集都是以DF形式发布,所以通过Pandas操作字符串要求变得越来越高了,所以本文将对字符串操作方法进行基准测试,看看它们是如何影响pandas性能。...用了上面3种不同函数测试了结果。...原生字符串加法C = a+b 从1000行扩展到100,000行所需时间; 可视化对比: 所有矢量化方法都非常快,而且pandas标准str.add对numpy数组也进行了矢量化。...时间 可视化 从时间上看,长度超过10,000DF时,向量化是正确执行 下图是第三个函数,就是*100,这更能说明问题,向量化操作基本上时间没有变化 总结 通过上面的测试,我们可以总结一下结果...2、矢量化操作字符串操作中也是可以使用,但是为了安全起见,使用Numpy数组。

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【Python】字符串 str ② ( 字符串操作 | 查找字符串中子下标索引 - index 函数 | 字符串替换 - replace 函数 | 字符串分割 - split 函数 )

一、查找字符串中子下标索引 - index 函数 调用 字符串类型变量 str#index() 函数 , 可以 查找 字符串 中 子串 下标索引 ; 语法如下 : 字符串.index(字符串)...子串 替换为其它 字符串 ; 语法 : 字符串变量.replace(被替换字符串, 替换后字符串) replace 函数 , 第一个参数是 字符串 中 被替换字符串 , 第二个参数 是 替换后字符串...; 由于 字符串 是 不可修改 , 因此 , 上述修改后 , 返回一个新字符串 , 原来字符串保持不变 ; 代码示例 : """ 字符串 str 代码示例 """ # 定义字符串 my_str...按照 某个子串 分割成若干个 子串 ; 语法 : 字符串变量.split(子字符串) 返回一个列表 , 列表中元素就是分割后子串 ; 被分割子串 不会 出现在 新 字符串 列表 中 ; 如 :...按照逗号分割 , 分割后逗号直接消失 ; 由于 字符串 是 不可修改 , 因此 , 上述修改后 , 返回一个新字符串 , 原来字符串保持不变 ; 代码示例 : """ 字符串 str 代码示例

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利用pandas想提取这个列中楼层数据,应该怎么操作

大家好,是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Pandas数据处理问题。问题如下所示:大佬们,利用pandas想提取这个列中楼层数据,应该怎么操作?...其他【暂无数据】这些数据需要删除,其他有数字就正常提取出来就行。 二、实现过程 这里粉丝目标应该是去掉暂无数据,然后提取剩下数据中楼层数据。看需求应该是既要层数也要去掉暂无数据。...目标就只有一个,提取楼层数据就行,可以直接跳过暂无数据这个,因为暂无数据里边是没有数据,相当于需要剔除。...如果你也有类似这种数据分析小问题,欢迎随时来交流群学习交流哦,有问必答! 三、总结 大家好,是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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字符串、集合如何判断空值?看看成年人正确操作

在平时开发中,基本上都会用到字符串判断空值和集合判断空值处理,还记得在刚干开发时候,写代码在现在看起来是真的有点Hello World,那么这次分享两个非常常用方法,字符串非空判断和集合非空判断...字符串非空判断 你有没见过下面的代码,要是没见过你就不配是一个程序员,还写过呢!现在回过头来看感觉自己当年真的是太年轻了。...首先两个方法都可以判断字符串是否为null,但是我们平常在业务中,特别是用户搜索,用户很可能输入空白字符,如果用户什么也没输入,就敲了两个空格,那么提交到后台,按道理来说空字符串肯定是不合法,那么此时...> collection) { return collection == null || collection.isEmpty(); } 写到这里,基本上就差不多啦,但是还是透露一下常用秘籍...,一般都会对判断集合方式,做一层包装做成一个工具类,提供更多方法提高代码复用性。

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看一篇,学一篇,今日份pandas,你该这么学!No.2

你还能跳C哩C 明白了,上面的内容,就好了 什么,不明白 那么,记住对象....恩,很有道理,其实就是嫌弃脑容量不够 不过,几个其实也记不住 ?...,估计就写不完了 分一下类吧 series全部类型方法 必会简单 构造函数 常用属性 方法类型 转换类方法 -- 将 series转换为其他类型 索引,迭代器类方法 -- 操作索引,获取各种迭代器...二元操作函数 -- 操作两个series函数 应用函数,分组函数 -- apply,map,groupby 都是常用 计算函数 -- 求和,最大值,最小值都在这里呢 重置索引,选择部分,标签操作函数...删除数据函数 排序函数 合并函数 时间序列函数 字符串处理 作图函数 IO与序列化函数 好多啊,如果慢慢学,只能去肝了 索引,文档手册怎么查询 英文阅读能力,你都需要提高了哦

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详解pandas中iloc, loc和ix区别和联系

Pandas库十分强大,但是对于切片操作iloc, loc和ix,很多人对此十分迷惑,因此本篇博客利用例子来说明这3者之一区别和联系,尤其是iloc和loc。...对于ix,由于其操作有些复杂,在另外一篇博客专门详细介绍ix。...(这句话有些绕口,没关系,不明白可以看这里) 接下来,举几个例子说明: 1 loc 其实,对于loc始终坚持一个原则:loc是基于label进行索引!...正确写法应该如下: # 也就说,不论index是什么类型,iloc只能写位置,也就是整型数字。...到此这篇关于详解pandas中iloc, loc和ix区别和联系文章就介绍到这了,更多相关pandas iloc loc ix内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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独家 | 数据科学家对可复用Python代码实用管理方法(附链接)

如果您发现您在许多用例中都在频繁使用相同功能,那么自己搭建一个代码库就是正确选择。...举例说明,经常发现想在一个字符串中找到某个子字符串第 n 次出现位置索引,但是并没有一个现成Python标准库函数能支持这一需求。...因此,自己写了一段简单代码,它接受一个字符串、一个子字符串以及所求第n次出现“n”作为输入,返回值是字符串中子字符串第n次出现开始位置索引(具体代码出处见: https://stackoverflow.com...比起在本文开头所提到简单复制粘贴——这些是在所有情况下都想要避开工作,模板化做法显然要复杂一些,但有时候这却是正确选择。...例如,经常需要进行列表化(listify)操作——即使压根不清楚待处理Pandas DataFrame中内容,仍然需要确定列数和待输入列以完成相关函数编写,通常还需要对输出进行调整——上述这些都表明编写函数的确太耗时了

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一张图就能彻底搞定Pandas

可以看到这份小抄提供了PPT和PDF两个版本,虽然最新一条更新记录为两年前,但是并不影响我们拿来学习,下面我们来看看这份小抄(速查表) 强大! 这份速查表一共有两页,已经将它转换为图片?...经过一番研究,这两张图片一共覆盖了12个常用Pandas操作? 1、数据创建 介绍了几种常用DataFrame创建语法 ?...2、数据重塑 这部分主要是一些在数据清洗中常用方法,比如数据连接、数据排序、数据删除等,并且还对四个常用操作给出了图示,理解起来简直不要太方便! ?...以上就是对这份小抄基本概括,其实大家应该清楚,仅仅靠靠两张图片根本没法把整个Pandas学明白,所以官方也有选择性对一些重要方法给出了详细讲解,而有些功能则一笔带过,比如我之前?...所以你应该这样用这份小抄,把它当成速查表,「用于了解哪些操作可以用Pandas完成」,在你不确定或者不明白如何处理数据时,通过这份速查表快速查到Pandas哪个方法可以完成,之后再进一步通过搜索学习对应方法

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一张图就能彻底搞定Pandas

大家好,在三月初,曾给大家分享过一份Matplotlib绘图小抄,详见收下这份来自GitHub神器,一图搞定Matplotlib! ?...经过一番研究,这两张图片一共覆盖了12个常用Pandas操作? 1、数据创建 介绍了几种常用DataFrame创建语法 ?...2、数据重塑 这部分主要是一些在数据清洗中常用方法,比如数据连接、数据排序、数据删除等,并且还对四个常用操作给出了图示,理解起来简直不要太方便! ?...以上就是对这份小抄基本概括,其实大家应该清楚,仅仅靠靠两张图片根本没法把整个Pandas学明白,所以官方也有选择性对一些重要方法给出了详细讲解,而有些功能则一笔带过,比如我之前?...所以你应该这样用这份小抄,把它当成速查表,「用于了解哪些操作可以用Pandas完成」,在你不确定或者不明白如何处理数据时,通过这份速查表快速查到Pandas哪个方法可以完成,之后再进一步通过搜索学习对应方法

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点开,看一段,你就会喜欢上学习pandas,你该这么学!No.3

要通过一个系列pandas文章 让你学会这一个简简单单模块 然后还能顺便写点好玩东东 美哉~ 每篇文章,让你阅读起来如丝般顺滑 ?...import pandas as pd s = pd.Series([3,1,4,1,5,9,2,6,8,3,6]) print(s) 创建了一个基本Series,然后要对它进行处理了 对一个线性数据来说...看不明白,没关系,放到excel里面瞅瞅 ? 咋么样,小版一排,清晰明了 ?...就一个表格 当前前面依旧是index 真正数据就后面那一列 然后,操作一番 idx = pd.MultiIndex.from_arrays([ ['warm', 'warm','warm'...咦,不明白吧,一会给你举个栗子 kind 排序方法 快速排序,归并排序,堆排序 na_position 空值,在前还是在后,这个,你试一下就知道了 inplace 看一下下面的代码,原地替换 s =

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一场pandas与SQL巅峰大战(三)

在前两篇文章中,我们从多个角度,由浅入深,对比了pandas和SQL在数据处理方面常见一些操作。...第二篇文章一场pandas与SQL巅峰大战(二)涉及字符串处理,窗口函数,行列转换,类型转换等操作。您可以点击往期链接进行阅读回顾。...日期转换 1.可读日期转换为unix时间戳 在pandas中,找到方法是先将datetime64[ns]转换为字符串,再调用time模块来实现,代码如下: ?...可以验证最后一列十位数字就是ts时间戳形式。 ps.在此之前,尝试了另外一种借助numpy方式,进行类型转换,但转出来结果不正确,比期望结果多8个小时,写在这里,欢迎有经验读者指正。...ps.你可能发现了上面代码中有一列是ori_dt,虽然看上去是正确,但格式多少有那么点奇怪,这也是在学习过程中看到一个不那么正确写法,贴出来供大家思考。

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-看上去一样数字

数据不正确(格式不正确,数据不准确,数据缺失)我们做什么都是徒劳。数据清洗时数据分析第一步,也是最耗时一步。...这次想说一下,看起来都是正确数值数据,在人和机器理解起来差别 Pandas 加载数据后, head() 预览一下,感觉数据还不错,但是,很有可能是被数据表象所蒙蔽了。...注意,要是将一个字符串数字和一个数值数字相加,就会出现异常“TypeError: must be str, not int” ? “*” 和 “*” 操作很灵活,只要理解这些行为,似乎也不是个问题。...这样问题产生主要是语言设计者所决定,他们只是没有把字符串拼接和数值相加使用了同样操作符。 下面就造一些数据,在 DataFrame 中看起来都像是数值类型数字数据。 ?...这几次博客都涉及了 lambda 使用,如果有同学需要提供一个 lambda 相关文章,请留言,以便规划一下时间。

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单列文本拆分为多列,Python可以自动化

在这里,特意将“出生日期”列中类型强制为字符串,以便展示切片方法。实际上,pandas应该自动检测此列可能是datetime,并为其分配datetime对象,这使得处理日期数据更加容易。...对于了解Excel并且倾向于使用公式来解决此问题的人,第一反应可能是:好将创建一个可能包含FIND函数和LEFT函数或MID函数等公式,然后向下拖动以将其应用于所有单元格。...虽然在Excel中这样做是可以,但在Python中这样做从来都不是正确。上述操作:创建一个公式然后下拉,对于编程语言来说,被称为“循环”。...一旦我们将Excel表加载到pandas中,整个表将成为pandas数据框架,“出生日期”列将成为pandas系列。因为我们不能循环,所以需要一种方法来访问该系列中字符串元素。...图4 要在数据框架列上使用此切片方法,我们可以执行以下操作: 图5 字符串.split()方法 .split()方法允许根据给定分隔符将文本拆分为多个部分。

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Python数据处理禁忌,我们是如何挖坑与踩坑

前言 初学者常见错误是混淆数据与格式处理,本文就看看这种数据与格式问题是如何使你成为挖坑与踩坑者 ---- 是这样子害别人加班 数据源是这样子: 需求只是简单求出每个项目每个月占比: 看过...pandas 专栏,这些应该是基本操作吧 结果不是那么养眼: "是2为小数百分比,这玩意输出 Excel 后,难道还要手工设置格式?"...于是,为求目的,"不择手段": 行6:为每个数据调用 Python 字符串格式化方法 结果看起来很美好: 但事实上这些都是文本(字符串),而非数值。...因为右边表格(红色)范围列是数值,而且数值才能正确使用范围匹配等级 自己挖坑自己填,我们需要使用 pandas 格式化功能 ---- pandas 格式化 pandas 本质上只是一个数据处理工具...为此,pandas 设计了格式属性: 行6:自定义函数,指定范围数据表每一行都会进入这个函数,函数返回每个格子格式字符串 行7:number-format:0.00% ,表达就是2位小数百分比

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读完本文,轻松玩转数据处理利器Pandas 1.0

这一版 Pandas 也不再支持 Python 2。要使用 1.0+版本 Pandas,至少需要 Python 3.6+版本,所以请确认 pip 和 python 版本是正确。...版本正确。...1.0.0rc0 使用 DataFrame.info 更好地自动汇总数据帧 最喜欢新功能是改进后 DataFrame.info (http://dataframe.info/) 方法。...新数据类型:布尔值和字符串 Pandas 1.0 还实验性地引入了新数据类型:布尔值和字符串。 由于这些改变是实验性,因此数据类型 API 可能会有轻微变动,所以用户在使用时务必谨慎操作。...字符串数据类型最大用处是,你可以从数据帧中只选择字符串列,这样就可以更快地分析数据集中文本。

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读完本文,轻松玩转数据处理利器Pandas 1.0

这一版 Pandas 也不再支持 Python 2。要使用 1.0+版本 Pandas,至少需要 Python 3.6+版本,所以请确认 pip 和 python 版本是正确。...版本正确。...1.0.0rc0 使用 DataFrame.info 更好地自动汇总数据帧 最喜欢新功能是改进后 DataFrame.info (http://dataframe.info/) 方法。...新数据类型:布尔值和字符串 Pandas 1.0 还实验性地引入了新数据类型:布尔值和字符串。 由于这些改变是实验性,因此数据类型 API 可能会有轻微变动,所以用户在使用时务必谨慎操作。...字符串数据类型最大用处是,你可以从数据帧中只选择字符串列,这样就可以更快地分析数据集中文本。

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在Python如何将 JSON 转换为 Pandas DataFrame?

使用 Pandas 从 JSON 字符串创建 DataFrame除了从JSON文件中读取数据,我们还可以使用PandasDataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。...以下是从JSON字符串创建DataFrame步骤:导入所需库:import pandas as pdimport json将JSON字符串解析为Python对象:data = json.loads(...解析嵌套 JSON 数据在处理JSON数据时,我们经常会遇到嵌套JSON结构。为了正确解析和展开嵌套JSON数据,我们可以使用Pandasjson_normalize()函数。...我们介绍了使用Pandasread_json()函数从JSON文件读取数据,以及使用DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。...通过将JSON转换为Pandas DataFrame,我们可以更方便地进行数据分析和处理。请记住,在进行任何操作之前,请确保你已正确导入所需库和了解数据结构。

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Python如何使用Networkx实现复杂的人物关系图?

network模块使用、列表基本操作、循环使用、excel文件读写、pandas应用、matplotlib应用、类使用、元组操作等,便于大家阅读本文前提前对相关知识进行回顾。...2 关于Networkx 2.1 Networkx简单说明 NetworkX是一个用于创建、操作和研究复杂网络 Python 库; 可以创建、分析和可视化各种类型网络,例如社交网络、Web图、生物网络等...从上边错误看,其实就是的人物角色有29个,但是颜色只有23个,没有对应起来; 为了避免错误,我们把人物和颜色列一个表,需要时候选对应数据就行: 孙悟空 aliceblue 菩提祖师...如果需要通过本文运行器运行代码,需要加上这句 subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "networkx"]) import pandas...: 图片 正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文,组队打卡瓜分大奖!

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Pandas数据处理与分析高级案例详解

大家好,是才哥。...两年半年因为工作需要,开始接触pandas,看过很多pandas资料,比如Pandas官网文档、一些书籍以及在Github上找到了“Joyful pandas”,在咱们这个公众号很多关于pandas...他偶然接触到了Theodore Petrou写Pandas Cookbook一书,如获至宝!在快速地学习了一遍之后,他发现自己之前迷迷糊糊搞不明白概念似乎变得清晰了许多!...为了保证教程正确和权威,同时保证教程好用和简单,他结合Python for Data Analysis、Pandas Cookbook和pandas官方用户指南,按照自己切身体验和学习思路,全面、...这些知识点是pandas主线内容,在教程中被清晰地展示出来。跟着这条学习路线走,就能了解pandas基础概念与操作,掌握关键数据类型,从而在实际使用中达到信手拈来效果。

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