现实世界中的大多数数据集通常都非常庞大，以千兆字节为单位，并包含数百万行。在本文中，我将讨论处理大型CSV数据集时可以采用的一些技巧。...在本文中，我将通过使用一个示例数据集来向你演示。...检查列 让我们检查数据框中的列： df.columns 现在，你应该意识到这个CSV文件没有标题，因此Pandas将假定CSV文件的第一行包含标题： Index(['198801', '1', '103...加载特定列 由于CSV文件非常庞大，你可能会问自己的下一个问题是，你真的需要所有列吗？...加载最后的n行数据 要讨论的最后一个挑战是如何从CSV文件中加载最后的n行数据。加载前n行数据很容易，但加载最后的n行并不那么直接。但是你可以利用到目前为止学到的知识来解决这个问题。
引言 Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。...查看你的数据 让我们加载IMDB电影数据集开始 数据集来源于Kaggle，大家可以注册账号去下载，或者联系我 https://www.kaggle.com/PromptCloudHQ/imdb-data...请注意，在我们的movies数据集中，Revenue和Metascore列中有一些明显的缺失值。我们将在下一讲中处理这个问题。 快速查看数据类型实际上非常有用。...我们的movies DataFrame中有1000行和11列。 在清理和转换数据时，您将需要经常使用.shape。例如，您可能会根据一些条件过滤一些行，然后想要快速知道删除了多少行。...调用.shape确认我们回到了原始数据集的1000行。 在本例中，将DataFrames分配给相同的变量有点冗长。因此，pandas的许多方法上都有inplace关键参数。
然而，我们中的大多数人仅仅只是抓住了Jupyter Notebooks的皮毛。我们使用编写Python代码和显示图形的基本特性。但是你知道Jupyter有很多可以增强它的功能的可定制的特性吗?...下面我重点介绍了一些最有用的。 （1） 目录 如其名称所述，目录根据笔记本中的标签创建的标题自动生成笔记本的目录。...4） 使用Qgrid探索数据帧 我们的最后一站是Qgrid-一个允许您在没有任何复杂Pandas代码的情况下浏览和编辑数据帧的工具。...Qgrid以交互方式呈现Jupyter笔记本中的pandas数据帧。通过这种呈现，您可以获得诸如滚动、排序和过滤之类的直观控件，还可以通过双击所需的单元格编辑数据帧。...qgrid_widget 这样做将显示带有许多交互选项的数据帧： 添加和删除行 筛选行 编辑单元格 还可以通过向show_grid函数传递更多参数来启用多个交互选项。
下面我将介绍几个最重要的插件。 Table of Contents 正如其名称所描述的那样，Table of Contents 基于 notebook 中 # 创建的标题自动生成目录。...例如，我在 notebook 中创建了以下标题： # This is a super big title ## This is a big title ### This is a medium title...使用 Qgrid 探索 Dataframes 最后一站是 Qgrid，该工具允许开发者在不使用复杂 Pandas 代码的情况下，探索和编辑数据帧。...Qgrid 可在 Jupyter notebook 中以交互的方式渲染 pandas 数据帧，这样你就可以执行一些直观的控制，如滚动、排序和筛选，以及双击单元格编辑数据帧。...) qgrid_widget 这样，你可以对数据帧执行大量交互式操作： 添加和删除行； 筛选行； 编辑单元格。
你将看到一个新选项——NBextensions。选择它之后，你会看到大量 Jupyter Notebook 扩展插件选项。 通过快速搜索，你可以查看这些扩展插件的功能。下面我将介绍几个最重要的插件。...例如，我在 notebook 中创建了以下标题： # This is a super big title ## This is a big title ### This is a medium title...使用 Qgrid 探索 Dataframes 最后一站是 Qgrid，该工具允许开发者在不使用复杂 Pandas 代码的情况下，探索和编辑数据帧。...Qgrid 可在 Jupyter notebook 中以交互的方式渲染 pandas 数据帧，这样你就可以执行一些直观的控制，如滚动、排序和筛选，以及双击单元格编辑数据帧。...) qgrid_widget 这样，你可以对数据帧执行大量交互式操作： 添加和删除行； 筛选行； 编辑单元格。
1. pandas介绍 Pandas是一个强大的数据分析库，它的Series和DataFrame数据结构，使得处理起二维表格数据变得非常简单。...基于后面需要对Excel表格数据进行处理，有时候使用Pandas库处理表格数据，会更容易、更简单，因此我这里必须要讲述。 Pandas库是一个内容极其丰富的库，这里并不会面面俱到。...其实Pandas能实现的功能，远远不止这些，关于利用该库如何实现数据清晰和图表制作，不是本书的研究范围，大家可以下去好好学习这个库。 在使用这个库之前，需要先导入这个库。...参数，可以在读取数据的时候，为该表指定一个标题。...Excel数据的拼接 在进行多张表合并的时候，我们需要将多张表的数据，进行纵向（上下）拼接。在pandas中，直接使用pd.concat()函数，就可以完成表的纵向合并。
大家好，我是早起。 在使用 pandas 进行数据分析时，进行一定的数据探索性分析（EDA）是必不可少的一个步骤，例如常见统计指标计算、缺失值、重复值统计等。...只需使用pip install pandas_profiling即可安装，在导入数据之后使用df.profile_report()一行命令即可快速生成描述性分析报告 可以看到，除了之前我们需要的一些描述性统计数据...，该报告还包含以下信息： “ 类型推断：检测数据帧中列的数据类型。...sweetviz 第二个值得一用的是 sweetviz，同样是一个开源 Python 库，可生成美观、高密度的可视化，只需两行代码即可启动 EDA。 该插件围绕快速可视化目标值和比较数据集而构建。...以上两个插件都可以在「pandas进阶修炼300题」的【4-2】节中进行指导性体验！
我将在这里讨论使用 Homebrew 进行的安装，因为这似乎是最方便用户的操作。 作为参考，您可以浏览标题为在 MacOSX 上安装 Python的文档。...默认行为是为未对齐的序列结构生成索引的并集。 这是可取的，因为信息可以保留而不是丢失。 在本书的下一章中，我们将处理 Pandas 中缺失的值。 数据帧 数据帧是一个二维标签数组。...pandas.io.parsers.read_fwf：这是一个辅助函数，它将固定宽度的线表读入 Pandas 数据帧结构。 操作 在这里，我将简要描述各种数据帧操作。...Pandas 的数据结构由 NumPy ndarray数据和一个或多个标签数组组成。 Pandas 中有三种主要的数据结构：序列，数据帧架和面板。...在这里，我们可以看到数据帧已旋转，并且该组现在已从行索引（标题）更改为列索引（标题），从而使数据帧看起来更加紧凑。
下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。 ? 01 了解Pandas 要很好地理解pandas，关键之一是要理解pandas是一系列其他python库的包装器。...另一个因素是向量化操作的能力，它可以对整个数据集进行操作，而不只是对一个子数据集进行操作。...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?...在读取数据源时定义块大小和get_chunk方法的组合允许panda以迭代器的方式处理数据，如上面的示例所示，其中数据帧一次读取两行。
Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。...我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas 是数据科学家武器库中的一个很棒的库。...Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。 此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...我觉得这个主题可以另起一篇文章了。作为 Spark 贡献者的 Andrew Ray 的这次演讲应该可以回答你的一些问题。 它们的主要相似之处有： Spark 数据帧与 Pandas 数据帧非常像。...有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变的。不允许切片、覆盖数据等。
最近在学习数据可视化，梳理一下其中一些诸如pandas绘图、matplotlib绘图、pyplot(plt)、axes等概念。 重要的事情说三遍：axes不是axis！axes不是axis！...这种方式固然没错，可问题就出在了plt只是一个interface，只是一个接口，连对象都算不上（仔细回想，你确实没有实例化过任何一个名叫plt类型的对象）这给本来就对面向对象编程并不很熟悉的我带来无穷无尽的困扰...我们甚至可以调用pandas绘图以后，用表二中的plt函数来对pandas生成的这个图表进行设置。...在matplotlib中,有两个重要的对象类型：figure对象可以把它想成一张空白图纸，在上面可以绘制一个或多个axes对象（还可以有其他对象等）。...我还会分两期分别介绍一下axes与多子图的绘制和axes与pandas绘图的关系。
有趣的事实：你意识到这个发行版用了惊人的3年时间制作的吗?这就是我所说的“对社区的承诺”! 所以pandas 2.0带来了什么？让我们立刻深入看一下！...浏览 pyarrow 支持的数据类型和 numpy 数据类型之间的等效性实际上可能是一个很好的练习，以便您学习如何利用它们。 现在也可以在索引中保存更多的 numpy 数值类型。...在 pandas 2.0 中，我们可以利用 dtype = 'numpy_nullable'，其中缺失值是在没有任何 dtype 更改的情况下考虑的，因此我们可以保留原始数据类型（在本例中为 int64...在新版本中，用户可以休息以确保如果他们使用 pandas 2.0，他们的管道不会中断，这是一个主要优势！但除此之外呢？...我希望这个总结可以平息你关于pandas 2.0的一些问题，以及它在我们的数据操作任务中的适用性。 我仍然很好奇，随着pandas 2.0 的引入，您是否也发现了日常编码的重大差异！
在之前的文章中，我介绍了检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）的概念，该方法用于为大型语言模型（Large Language Models，LLMs）提供上下文信息.../data/oscars.csv') df.head() 数据集结构良好，包含列标题和表示每个类别详情的行，包括演员/技术人员的姓名、电影名称以及提名是否获奖。...由于我们主要关注与 2023 年相关的奖项，让我们将其过滤出来并创建一个新的 Pandas 数据帧。同时，我们还将把类别转换为小写，并删除电影值为空的行。...，我们将为数据帧添加一个新列，其中包含表示每个提名的完整句子。...例如，数据帧的前两行中 “text” 列的值如下： Austin Butler got nominated under the category, actor in a leading role, for
得益于 pandas 的管道功能，我们可以更容易管理复杂的数据任务代码。关于如何以正确的思路使用 pandas 管道(pipe) ，具体可以查看我的 pandas 专栏。...假设两个简单的函数 在函数 b 中，调用了 函数 a 现在我们需要的是，得到一个记录信息，能反映出，函数 b 中，使用了函数 a。 python 中可以做到吗？...其中有一个 globals 属性，可以获取函数中全局闭包变量映射表(字典) 注意字典的 value 是函数对象。有了函数对象，我们就可以获取它的一切信息。...在实际使用中，我们希望直接调用一个函数，就能自动检测当前环境所有的全局变量，并找出调用关系。 有小伙伴可能会想到，可以用 globals 函数获取所有的全局变量字典。但是不适合我们的情况。...此时仍然可以使用 inspect 模块的 currentframe 获取当前调用帧栈，从而获取上一层帧栈： 这里的意思就是："谁调用我，我就拿了谁的全局变量" 帧栈相关知识，可以查看我的相关文章 剩下就非常简单
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。...Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。 在本文中，我将向您展示一些关于Pandas中使用的技巧。...它将分为以下几点: 1、在Pandas数据流中生成数据。 2、数据帧内的数据检索/操作。...2 数据帧操作 在本节中，我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。 注意：有些方法不直接修改数据帧，而是返回所需的数据帧。...要直接更改数据帧而不返回所需的数据帧，可以添加inplace=true作为参数。 出于解释的目的，我将把数据框架称为“数据”——您可以随意命名它。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
