关于是使用Pandas还是使用替代工具,我有一些具体的问题。
使用Pandas而不是其他工具或数据结构的原因是什么?
当记忆是一个问题时,潘达的成本有多大?更便宜的选择是什么?
这更多是一个定性的问题。熊猫的目的是什么?我发现字典和列表完全符合我的需要。熊猫有什么好大惊小怪的?
例如,如果有许多具有相同值的行,则可以使用更少的内存将该表存储在嵌套字典中:
#key0 key1 value
A 1 a
A 1 b
A 2 a
A 2 b
B 1
似乎通过使用多个索引来重新处理多个维度的数据:
In [1]: import pandas as pd
In [2]: import numpy as np
In [3]: import pandas.util.testing as tm; tm.N = 3
In [4]: def unpivot(frame):
...: N, K = frame.shape
...: data = {'value' : frame.values.ravel('F'),
...: '
我有一个Pandas数据框架(称为df),因此它的一个列名为“收入”。我只想使用lambda函数来修改本专栏的元素,如下所示,但是在访问元素的索引时遇到了问题:
df['Revenue']=df['Revenue'].apply(lambda d: Output:(a function of index of d in Revenue) Conditional statement)
我需要将d的索引放在lambda函数中,但不知道如何这样做。
我正在使用API来获取一些数据。返回的数据是Unicode (不是字典/ json对象)。
获取数据
data = []
for urls in api_call_list:
data.append(requests.get(urls))
the data looks like this:
>>> data[0].text
u'Country;Celebrity;Song Volume;CPP;Index\r\nus;Taylor Swift;33100;0.83;0.20\r\n'
>>> data[1].text
u'
昨天,我尝试将我的问题附加到一个关于同一主题的预先存在的查询中,但我无法发表评论,因此最终提出了一个新的问题。我试着单独安装轮子和phik,但是一直出现同样的错误,如下所示。我正在运行Windows 11,这有可能导致问题吗?所有的帮助都是感激的。*编辑:今天回滚到Windows 10,但结果仍然是相同的错误。
Building wheel for phik (pyproject.toml) did not run successfully.
│ exit code: 1
╰─> [118 lines of output]
running bdist_wheel
我有一个数据,我执行一些操作,并打印出来。要做到这一点,我必须遍历每一行。
for count, row in final_df.iterrows():
x = row['param_a']
y = row['param_b']
# Perform operation
# Write to output file
我决定使用python多处理模块将其并行化。
def write_site_files(row):
x = row['param_a']
y = row['param_b'
In [118]: %timeit df['A'].ix[df['Id']=='000f00003'] = 3
10 loops, best of 3: 54.9 ms per loop
In [119]: %timeit df.loc[df['Id']=='000f00003','A'] = 4
10 loops, best of 3: 55.4 ms per loop
In [126]: %timeit df.ix[df['Id']=='000f00003',