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超强Python『向量化』数据处理提速攻略

如果在数据上使用for循环，则完成所需的时间将与数据的大小成比例。但是还有另一种方法可以在很短的时间内得到相同的结果，那就是向量化。...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。...你可以使用.map()在向量化方法中执行相同的操作。 3、日期 有时你可能需要做一些日期计算（确保你的列已经转换为datetime对象）。这是一个计算周数的函数。...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。...或者如果你的逻辑重写起来很麻烦或者你不想重写，你可以考虑并行化应用函数或者像Dask这样的东西可以帮你实现。 最后，在优化之前一定要确保逻辑是合理的。 不成熟的优化是万恶之源！

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使用Pandas melt()重塑DataFrame

重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...最简单的melt 最简单的melt()不需要任何参数，它将所有列变成行（显示为列变量）并在新列值中列出所有关联值。...df_wide.melt( id_vars='Country', ) 现在行数为 15，因为 Country 列中的每个值都有 5 个值（3 X 5 = 15）。...有两个问题： 确认、死亡和恢复保存在不同的 CSV 文件中。将它们绘制在一张图中并不简单。 日期显示为列名，它们很难执行逐日计算，例如计算每日新病例、新死亡人数和新康复人数。...： 请注意，列都是从第 4 列开始的日期，并获取确认的日期列表 df.columns [4:] 在合并之前，我们需要使用melt() 将DataFrames 从当前的宽格式逆透视为长格式。

2.8K10
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天气预报 ：天气数据集爬取 + 可视化 + 13种模型预测

# # 应以矩阵形式表达(对于单变量，矩阵就是列向量形式) xTrain = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])[:, np.newaxis] # 为方便理解，也转换成列向量...(data['最高气温']) # 传入对应日期及其最高气温参数 # # # 应以矩阵形式表达(对于单变量，矩阵就是列向量形式) # xTrain = np.array(data['日期'])[:, np.newaxis...因此在多变线性回归模型中再引入一个新的影响因素：最低气温(此处要注意和最高气温一样，计算前先利用 .map 方法将 ℃ 置空，仅将最低气温调整成数值，以便能够进行数值计算) 模型二：基于LinearRegression...']) # 传入对应日期及其最高气温参数 # # # 应以矩阵形式表达(对于单变量，矩阵就是列向量形式) # xTrain = np.array(data['日期'])[:, np.newaxis]...']) # 传入对应日期及其最高气温参数 # # # 应以矩阵形式表达(对于单变量，矩阵就是列向量形式) # xTrain = np.array(data['日期'])[:, np.newaxis]

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使用R或者Python编程语言完成Excel的基础操作

查询数据 使用公式：在单元格中输入公式进行计算。 查找特定数据：按Ctrl+F打开查找窗口，输入要查找的内容。 5. 排序 简单排序：选中数据区域，点击“数据”选项卡中的“升序”或“降序”按钮。...使用函数 使用逻辑、统计、文本、日期等函数：在单元格中输入如=SUM(A1:A10)、=VLOOKUP(value, range, column, [exact])等函数进行计算。...色阶：根据单元格的值变化显示颜色的深浅。 图标集：在单元格中显示图标，以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式：对一系列数据进行复杂的计算。...以下是一些使用Python基础数据结构进行数据处理的例子： 读取数据 假设数据已经以列表形式加载到Python中： data = [ ['Date', 'Store', 'Product', '...在实际工作中，直接使用Pandas进行数据处理是非常常见的做法，因为Pandas提供了对大型数据集进行高效操作的能力，以及丰富的数据分析功能。

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数据分析利器--Pandas

1、前言 pandas是python数据分析中一个很重要的包； 在学习过程中我们需要预备的知识点有：DataFrame、Series、NumPy、NaN/None； 2、预备知识点详解 NumPy...（参考：Series与DataFrame） NaN/None： python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据。...文件路径 sep或者delimiter 字段分隔符 header 列名的行数，默认是0（第一行） index_col 列号或名称用作结果中的行索引 names 结果的列名称列表 skiprows 从起始位置跳过的行数...默认为False keep_date_col 如果将列连接到解析日期，保留连接的列。默认为False。 converters 列的转换器 dayfirst 当解析可以造成歧义的日期时，以内部形式存储。...默认为False data_parser 用来解析日期的函数 nrows 从文件开始读取的行数 iterator 返回一个TextParser对象，用于读取部分内容 chunksize 指定读取块的大小

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玩转数据处理120题｜R语言版本

作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布，一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获！...R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...列减去之前生成随机数列 难度：⭐⭐ R解法 df % mutate(new = salary - `0`) 45 缺失值处理 题目：检查数据中是否含有任何缺失值 难度：⭐⭐⭐ R解法...），all-全部为空值才删除 inplace：False-返回新的数据集（默认），True-在原数据集上操作 57 数据可视化 题目：绘制收盘价的折线图 难度：⭐⭐ 期望结果 ?...，我想你已经掌握了处理数据的常用操作，并且在之后的数据分析中碰到相关问题，希望你能够从容的解决！

8.7K10

Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

这里有一点需要强调，Pandas和Excel、SQL相比，只是调用和处理数据的方式变了，核心都是对源数据进行一系列的处理，在正式处理之前，更重要的是谋定而后动，明确分析的意义，理清分析思路之后再处理和分析数据...1、增 增加一列，用df['新列名'] = 新列值的形式，在原数据基础上赋值即可： ?...2、 数值型 数值型数据，常见的操作是计算，分为与单个值的运算，长度相等列的运算。 以案例数据为例，源数据访客数我们是知道的，现在想把所有渠道的访客都加上10000，怎么操作呢？ ?...只需要选中访客数所在列，然后加上10000即可，pandas自动将10000和每一行数值相加，针对单个值的其他运算（减乘除）也是如此。 列之间的运算语句也非常简洁。...在实际业务中，一些时候PANDAS会把文件中日期格式的字段读取为字符串格式，这里我们先把字符串'2019-8-3'赋值给新增的日期列，然后用to_datetime()函数将字符串类型转换成时间格式： ?

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Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

这里有一点需要强调，Pandas和Excel、SQL相比，只是调用和处理数据的方式变了，核心都是对源数据进行一系列的处理，在正式处理之前，更重要的是谋定而后动，明确分析的意义，理清分析思路之后再处理和分析数据...1、增 增加一列，用df['新列名'] = 新列值的形式，在原数据基础上赋值即可： ?...2、 数值型 数值型数据，常见的操作是计算，分为与单个值的运算，长度相等列的运算。 以案例数据为例，源数据访客数我们是知道的，现在想把所有渠道的访客都加上10000，怎么操作呢？ ?...只需要选中访客数所在列，然后加上10000即可，pandas自动将10000和每一行数值相加，针对单个值的其他运算（减乘除）也是如此。 列之间的运算语句也非常简洁。...在实际业务中，一些时候PANDAS会把文件中日期格式的字段读取为字符串格式，这里我们先把字符串'2019-8-3'赋值给新增的日期列，然后用to_datetime()函数将字符串类型转换成时间格式： ?

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Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

这里有一点需要强调，Pandas和Excel、SQL相比，只是调用和处理数据的方式变了，核心都是对源数据进行一系列的处理，在正式处理之前，更重要的是谋定而后动，明确分析的意义，理清分析思路之后再处理和分析数据...1、增 增加一列，用df['新列名'] = 新列值的形式，在原数据基础上赋值即可： ?...2、 数值型 数值型数据，常见的操作是计算，分为与单个值的运算，长度相等列的运算。 以案例数据为例，源数据访客数我们是知道的，现在想把所有渠道的访客都加上10000，怎么操作呢？ ?...只需要选中访客数所在列，然后加上10000即可，pandas自动将10000和每一行数值相加，针对单个值的其他运算（减乘除）也是如此。 列之间的运算语句也非常简洁。...在实际业务中，一些时候PANDAS会把文件中日期格式的字段读取为字符串格式，这里我们先把字符串'2019-8-3'赋值给新增的日期列，然后用to_datetime()函数将字符串类型转换成时间格式： ?

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一场pandas与SQL的巅峰大战（三）

无论是在read_csv中还是在read_excel中，都有parse_dates参数，可以把数据集中的一列或多列转成pandas中的日期格式。...上面代码中的data是使用默认的参数读取的，在data.dtypes的结果中ts列是datetime64[ns]格式，而data2是显式指定了ts为日期列，因此data2的ts类型也是datetime[...日期获取 1.获取当前日期，年月日时分秒 pandas中可以使用now()函数获取当前时间，但需要再进行一次格式化操作来调整显示的格式。我们在数据集上新加一列当前时间的操作如下： ?...在pandas中，我们看一下如何将str_timestamp列转换为原来的ts列。这里依然采用time模块中的方法来实现。 ?...日期计算 日期计算主要包括日期间隔(加减一个数变为另一个日期)和计算两个日期之间的差值。 1.日期间隔 pandas中对于日期间隔的计算需要借助datetime 模块。

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Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

这里有一点需要强调，Pandas和Excel、SQL相比，只是调用和处理数据的方式变了，核心都是对源数据进行一系列的处理，在正式处理之前，更重要的是谋定而后动，明确分析的意义，理清分析思路之后再处理和分析数据...1、增 增加一列，用df['新列名'] = 新列值的形式，在原数据基础上赋值即可： ?...2、 数值型 数值型数据，常见的操作是计算，分为与单个值的运算，长度相等列的运算。 以案例数据为例，源数据访客数我们是知道的，现在想把所有渠道的访客都加上10000，怎么操作呢？ ?...只需要选中访客数所在列，然后加上10000即可，pandas自动将10000和每一行数值相加，针对单个值的其他运算（减乘除）也是如此。 列之间的运算语句也非常简洁。...在实际业务中，一些时候PANDAS会把文件中日期格式的字段读取为字符串格式，这里我们先把字符串'2019-8-3'赋值给新增的日期列，然后用to_datetime()函数将字符串类型转换成时间格式： ?

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数据导入与预处理-第6章-02数据变换

、方差齐性、独立性、无偏性，需进行诸如平方根、对数、平方根反正弦操作，实现从一种形式到另一种“适当”形式的变换，以适用于分析或挖掘的需求，这一过程就是数据变换。...pivot_table透视的过程如下图： 假设某商店记录了5月和6月活动期间不同品牌手机的促销价格，保存到以日期、商品名称、价格为列标题的表格中，若对该表格的商品名称列进行轴向旋转操作，即将商品名称一列的唯一值变换成列索引...，将出售日期一列的唯一值变换成行索引。...，商品一列的唯一数据变换为列索引： # 将出售日期一列的唯一数据变换为行索引，商品一列的唯一数据变换为列索引 new_df = df_obj.pivot(index='出售日期', columns='商品名称...# 使用agg()方法聚合分组中指定列的数据 groupby_obj.agg({'a':'max', 'c':'sum', 'e': my_range}) 输出为： 在使用agg方法中，还经常使用重置索引

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AI作品|Pandas处理数据的几个注意事项

作为一位数据分析师，我有幸能够和许多Pandas使用者进行交流，看到了他们在使用Pandas时所面临的各种问题。...今天，我来总结一下更为实用的注意事项，以帮助大家更加熟练地使用Pandas，从而更好地进行数据分析和处理。 数据格式问题 数据格式的问题在处理数据时非常重要。...('data.csv') #将价格列中的数据类型转换为浮点型 df['price'] = df['price'].astype(float) #将日期列中的数据类型转换为日期类型 df['date']...例如下面的例子中，我们可以通过pivot_table方法将数据透视为更加易于分析的形式： import pandas as pd #读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv'...而生成这样一篇文章，比我自己码字要快得多得多，在流量为王的时代，这种创作的效率远超过正经八百自己写作。再加上一些推荐算法，作为一个原创写作者，其实是更加艰难的。

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一文带你快速入门Python | 初识Pandas

这里有一点需要强调，Pandas和Excel、SQL相比，只是调用和处理数据的方式变了，核心都是对源数据进行一系列的处理，在正式处理之前，更重要的是谋定而后动，明确分析的意义，理清分析思路之后再处理和分析数据...1、增 增加一列，用df['新列名'] = 新列值的形式，在原数据基础上赋值即可： ?...2、 数值型 数值型数据，常见的操作是计算，分为与单个值的运算，长度相等列的运算。 以案例数据为例，源数据访客数我们是知道的，现在想把所有渠道的访客都加上10000，怎么操作呢？ ?...只需要选中访客数所在列，然后加上10000即可，pandas自动将10000和每一行数值相加，针对单个值的其他运算（减乘除）也是如此。 列之间的运算语句也非常简洁。...在实际业务中，一些时候PANDAS会把文件中日期格式的字段读取为字符串格式，这里我们先把字符串'2019-8-3'赋值给新增的日期列，然后用to_datetime()函数将字符串类型转换成时间格式： ?

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Python数据分析实战基础 | 初识Pandas

这里有一点需要强调，Pandas和Excel、SQL相比，只是调用和处理数据的方式变了，核心都是对源数据进行一系列的处理，在正式处理之前，更重要的是谋定而后动，明确分析的意义，理清分析思路之后再处理和分析数据...1、增 增加一列，用df['新列名'] = 新列值的形式，在原数据基础上赋值即可： ?...2、 数值型 数值型数据，常见的操作是计算，分为与单个值的运算，长度相等列的运算。 以案例数据为例，源数据访客数我们是知道的，现在想把所有渠道的访客都加上10000，怎么操作呢？ ?...只需要选中访客数所在列，然后加上10000即可，pandas自动将10000和每一行数值相加，针对单个值的其他运算（减乘除）也是如此。 列之间的运算语句也非常简洁。...在实际业务中，一些时候PANDAS会把文件中日期格式的字段读取为字符串格式，这里我们先把字符串'2019-8-3'赋值给新增的日期列，然后用to_datetime()函数将字符串类型转换成时间格式： ?

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利用query()与eval()优化pandas代码

简介 利用pandas进行数据分析的过程，不仅仅是计算出结果那么简单，很多初学者喜欢在计算过程中创建一堆命名「随心所欲」的中间变量，一方面使得代码读起来费劲，另一方面越多的不必要的中间变量意味着越高的内存占用...图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义，是pandas中专门执行数据查询的API，其实早在2014年，pandas0.13版本中这个特性就已经出现了，随着后续众多版本的迭代更新，...而pandas中的eval()有两种，一种是top-level级别的eval()函数，而另一种是针对数据框的DataFrame.eval()，我们接下来要介绍的是后者，其与query()有很多相同之处，...同样从实际例子出发，同样针对「netflix」数据，我们按照一定的计算方法为其新增两列数据，对基于assign()的方式和基于eval()的方式进行比较，其中最后一列是False是因为日期转换使用coerce...，我可以在很多数据分析场景中实现0中间变量，一直链式下去，延续上面的例子，当我们新增了这两列数据之后，接下来我们按顺序进行按月统计影片数量、字段重命名、新增当月数量在全部记录排名字段、排序，其中关键的是

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（数据科学学习手札92）利用query()与eval()优化pandas代码

，很多初学者喜欢在计算过程中创建一堆命名随心所欲的中间变量，一方面使得代码读起来费劲，另一方面越多的不必要的中间变量意味着越高的内存占用，越多的计算资源消耗。 　　...图1 2 基于query()的高效查询 query()顾名思义，是pandas中专门执行数据查询的API，其实早在2014年，pandas0.13版本中这个特性就已经出现了，随着后续众多版本的迭代更新...而pandas中的eval()有两种，一种是top-level级别的eval()函数，而另一种是针对数据框的DataFrame.eval()，我们接下来要介绍的是后者，其与query()有很多相同之处，...同样从实际例子出发，同样针对netflix数据，我们按照一定的计算方法为其新增两列数据，对基于assign()的方式和基于eval()的方式进行比较，其中最后一列是False是因为日期转换使用coerce...，我可以在很多数据分析场景中实现0中间变量，一直链式下去，延续上面的例子，当我们新增了这两列数据之后，接下来我们按顺序进行按月统计影片数量、字段重命名、新增当月数量在全部记录排名字段、排序，其中关键的是新增当月数量在全部记录排名字段

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Pandas库常用方法、函数集合

Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组 agg...：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum：计算分组的总和...astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area...：绘制散点矩阵图 pandas.plotting.table：绘制表格形式可视化图 日期时间 to_datetime: 将输入转换为Datetime类型 date_range: 生成日期范围 to_timedelta...用于访问Datetime中的属性 day_name, month_name: 获取日期的星期几和月份的名称 total_seconds: 计算时间间隔的总秒数 rolling: 用于滚动窗口的操作 expanding

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玩转数据处理120题｜Pandas&R

::read.xlsx中的detectDates参数只能识别纯日期 #as.Data转换该列后时间数据丢失，只有日期 #故先把excel文件转存为csv后用readr包读取 # 该方法不理想 library...Python解法 df.head() R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算 题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值 难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...题目：生成新的一列new为salary列减去之前生成随机数列 难度：⭐⭐ Python解法 df["new"] = df["salary"] - df[0] R解法 df % mutate...how：any-只要有空值就删除（默认），all-全部为空值才删除 inplace：False-返回新的数据集（默认），True-在原数据集上操作 57 数据可视化 题目：绘制收盘价的折线图 难度：⭐...，我想你已经掌握了处理数据的常用操作，并且在之后的数据分析中碰到相关问题，希望武装了Pandas的你能够从容的解决！

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使用pandas进行数据快捷加载

作者：阿尔贝托·博斯凯蒂，卢卡·马萨罗 来源：华章计算机（ID：hzbook_jsj） ? pandas库提供了最方便、功能完备的函数，能从文件（或URL）加载表格数据。...默认情况下，pandas会将数据存储到一个专门的数据结构中，这个数据结构能够实现按行索引、通过自定义的分隔符分隔变量、推断每一列的正确数据类型、转换数据（如果需要的话），以及解析日期、缺失值和出错数据。...现在，我们只需要了解，pandas索引（Index）类就像表中列的字典索引一样。...以下是X数据集的后4行数据： ? 在这个例子中，得到的结果是一个pandas数据框。为什么使用相同的函数却有如此大的差异呢？...那么，在前一个例子中，我们想要抽取一列，因此，结果是一维向量（即pandas series）。 在第二个例子中，我们要抽取多列，于是得到了类似矩阵的结果（我们知道矩阵可以映射为pandas的数据框）。

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