cuDF介绍 cuDF是一个基于Apache Arrow列内存格式的Python GPU DataFrame库，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。cuDF还提供了类似于pandas的API。...它允许用户以更大规模处理数据，充分发挥计算资源，而无需对代码进行大规模更改。...以下是cuDF和Pandas之间的相似之处和差异的对比： 支持的操作： cuDF支持许多与Pandas相同的数据结构和操作，包括Series、DataFrame、Index等，以及它们的一元和二元操作、...索引、过滤、连接、分组和窗口操作等。...结果排序： 默认情况下，cuDF中的join（或merge）和groupby操作不保证输出排序。
我们可以使用astype()函数进行转换：# 将日期列转换为datetime类型df_cleaned['date'] = pd.to_datetime(df_cleaned['date'])# 将数量列转换为整数类型...)result = ddf.groupby('category').sum().compute()4....可以通过删除重复索引来解决：# 删除重复索引df = df.reset_index(drop=True)4.3 MemoryError当处理非常大的数据集时，可能会遇到内存不足的问题。...可以使用dtype参数指定更小的数据类型，或者使用dask库进行分布式计算：# 指定更小的数据类型df = pd.read_csv('large_file.csv', dtype={'quantity'...: 'int32'})# 使用dask进行分布式计算import dask.dataframe as ddddf = dd.read_csv('large_file.csv')result = ddf.groupby
我们将探讨常见的问题、报错及解决方案，确保你在实际应用中能够更加得心应手。一、Pandas 基础数据处理1....数据类型不一致在实际数据处理中，数据类型的不一致是一个常见的问题。例如，某些数值字段可能被误读为字符串类型。这会导致后续计算时出现错误。解决方案：使用 astype() 函数强制转换数据类型。...KeyError 错误KeyError 是指访问不存在的列名或索引时发生的错误。通常是因为拼写错误或数据结构变化导致的。...# 使用 Dask 处理大规模数据import dask.dataframe as ddddf = dd.read_csv('large_data.csv')result = ddf.groupby('...Pandas 提供了丰富的聚合函数，如 groupby()、agg() 等。
这样一来我们后续想要开展进一步的分析可是说是不可能的，因为随便一个小操作就有可能会因为中间过程大量的临时变量而撑爆内存，导致死机蓝屏，所以我们第一步要做的是降低数据框所占的内存： 「指定数据类型以节省内存...(['app', 'os']) .agg({'ip': 'count'}) ) 图6 那如果数据集的数据类型没办法优化，那还有什么办法在不撑爆内存的情况下完成计算分析任务呢？...「只读取需要的列」 如果我们的分析过程并不需要用到原数据集中的所有列，那么就没必要全读进来，利用usecols参数来指定需要读入的字段名称： raw = pd.read_csv('train.csv',...图10 推荐使用conda install dask来安装dask相关组件，安装完成后，我们仅仅需要需要将import pandas as pd替换为import dask.dataframe as dd....groupby(['app', 'os']) .agg({'ip': 'count'}) .compute() # 激活计算图 ) 并且dask会非常智能地调度系统资源，使得我们可以轻松跑满所有
# 删除包含缺失值的行 df_cleaned = df.dropna() # 填充缺失值 df_filled = df.fillna(0) 数据类型转换 有时，我们需要将某列的数据类型转换为其他类型，...# 根据某列的值进行分组，并计算平均值 grouped_data = df.groupby('category_column')['value_column'].mean() 数据可视化 除了数据处理，...# 将日期列设置为索引 df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']) df.set_index('date_column', inplace...通过apply()方法，你可以将自定义函数应用到DataFrame的每一行或列。...import dask.dataframe as dd # 使用Dask处理大数据 ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=10) result = ddf.groupby
13.通过groupby应用多个聚合函数 agg函数允许在组上应用多个聚合函数。函数列表作为参数传递。 df[['Geography','Gender','Exited']]....14.将不同的汇总函数应用于不同的组 我们不必对所有列都应用相同的函数。例如，我们可能希望查看每个国家/地区的平均余额和流失的客户总数。 我们将传递一个字典，该字典指示哪些函数将应用于哪些列。...我们可以通过重置索引来更改它。...23.分类数据类型 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，这可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量的基数较低时。 低基数意味着与行数相比，一列具有很少的唯一值。...例如，Geography列具有3个唯一值和10000行。 我们可以通过将其数据类型更改为category来节省内存。
选择必要的列：只加载需要的列，减少内存占用。指定数据类型：提前指定每列的数据类型（如 dtype 参数），避免自动推断带来的额外开销。...代码案例：# 使用 transform 提高性能df['mean_A'] = df.groupby('group_column')['A'].transform('mean')二、常见报错及解决方法1....优化数据结构：如前所述，通过分块读取、选择必要列等方式减少内存占用。使用更高效的数据结构：例如，使用 dask 库来处理分布式数据集。2....解决方案：提前检查数据类型：在操作前使用 df.dtypes 检查各列的数据类型。强制转换数据类型：使用 astype() 方法显式转换数据类型。...希望本文能帮助你在实际工作中更好地应用 Pandas，提升数据处理的性能。
index：为DataFrame对象的索引指定标签。columns：为DataFrame对象的列指定标签。dtype：指定列数据的数据类型。...访问列和行：使用列标签和行索引可以访问DataFrame中的特定列和行。增加和删除列：使用assign()方法可以添加新的列，使用drop()方法可以删除现有的列。...接下来，我们使用groupby()方法对产品进行分组，并使用agg()方法计算每个产品的销售数量和总销售额。...这个示例展示了使用pandas.DataFrame()函数进行数据分析的一个实际应用场景，通过对销售数据进行分组、聚合和计算，我们可以得到对销售情况的一些统计指标，进而进行业务决策和分析。...Dask：Dask是一个灵活的并行计算库，使用类似于pandas.DataFrame的接口来处理分布式数据集。Dask可以运行在单台机器上，也可以部署在集群上进行大规模数据处理。
然后使用.map（）函数将JSON.LOADS函数应用于Dask Bag的每一行，将JSON字符串解析为Python字典。...由于Dask支持方法链，因此我们可以仅保留一些必需的列，然后删除不需要的列。...在本文示例中利用Milvus 2.1字符串索引和字段来存储与每篇论文相关的所有必要元数据。...Milvus支持多种数据类型，如下所示。...只需要一行代码就可以下载预训练的模型，我们还编写了一个简单的辅助函数，将Dask dataframe分区的整个文本列转换为嵌入。
df[['Geography','Gender','Exited']].groupby(['Geography','Gender']).mean() 13.Groupby与聚合函数结合 agg 函数允许在组上应用多个聚合函数...df[['Geography','Gender','Exited']].groupby(['Geography','Gender']).agg(['mean','count']) 14.对不同的群体应用不同的聚合函数...15.重置索引 您是否已经注意到上图的数据格式了。我们可以通过重置索引来更改它。 print(df_summary.reset_index()) ?...23.数据类型转换 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。...例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。 我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。
df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息 df.columns() # 查看字段（首行）名称 df.describe() # 查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna...个非空值的行 df.fillna(value=x) # 用x替换DataFrame对象中所有的空值，支持df[column_name].fillna(x) s.astype(float) # 将Series中的数据类型更改为...数据处理：Filter、Sort和GroupBy df[df[col] > 0.5] # 选择col列的值大于0.5的行 df.sort_index().loc[:5] #对前5条数据进行索引排序...对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2].agg(mean) # 返回按列col1进行分组后，列...# 对DataFrame中的每一行应用函数np.max df.groupby(col1).col2.transform("sum") # 通常与groupby连用，避免索引更改 数据合并 df1.append
() ：查看索引、数据类型和内存信息 df.describe()：查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(...df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值 s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为...df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'})：选择性更改列名 df.set_index('column_one')：更改索引列 df.rename(index...=lambda x: x + 1)：批量重命名索引 数据处理：Filter、Sort和GroupBy df[df[col] > 0.5]：选择col列的值大于0.5的行 df.sort_values(col1...)：返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame
销售日期', '销售额'] if col in df.columns]clean_df = df[valid_columns].copy()最佳实践：使用df.convert_dtypes()自动推断合适的数据类型...: chunk['category'] = chunk['category'].astype('category') # 内存占用减少70% for key, grp in chunk.groupby...y_col): if not all(col in df.columns for col in [x_col, y_col]): print(f"缺少{x_col}或{y_col}列"...SettingWithCopyWarning链式赋值导致的数据修改异常使用.loc[row_indexer,col_indexer]显式索引...MemoryError 大数据操作时崩溃 启用dask.dataframe替代方案 UnicodeDecodeError 读取CSV文件报错
、数据类型和内存信息 df.columns() # 查看字段（⾸⾏）名称 df.describe() # 查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False) # 查看...df.fillna(value=x) # ⽤x替换DataFrame对象中所有的空值，⽀持 df[column_name].fillna(x) s.astype(float) # 将Series中的数据类型更改为...col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回⼀个按列col进⾏分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回⼀个按多列进⾏分组的Groupby对象...、最⼩值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean) # 返回按列col1分组的所有列的均值,⽀持 df.groupby(col1).col2.agg(['min','max...np.max df.groupby(col1).col2.transform("sum") # 通常与groupby连⽤，避免索引更改 数据合并 这里为大家总结5个常见用法。
但是dask基本上缺少排序选项。那是因为并行排序很特殊。Dask仅提供一种方法，即set_index。按定义索引排序。...(d2, on="col") re = re.groupby(cols).agg(params).compute() Dask性能 如何比较用于不同目的的两个平台的速度并非易事。...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...您可能会担心编译速度，但是不需要，该代码将被编译一次，并且更改参数不会强制重新编译。...例如在编译CSV.read(joinpath(folder,file), DataFrame)之后，即使您更改了源文件的路径，也将处理以下调用而不进行编译。
同样可以在括号中更改返回的行数。 df.shape： 返回表示维度的元组。 例如输出(48,14)表示48行14列。...df.info()：提供数据摘要，包括索引数据类型，列数据类型，非空值和内存使用情况。 df.describe()：提供描述性统计数据。....apply的行或列中应用函数。...下面的代码将平方根应用于“Cond”列中的所有值。 df['Cond'].apply(np.sqrt) 数据分组 有时我们需要将数据分组来更好地观察数据间的差异。...df.groupby(by=['Contour'])['Ca'].mean() df.groupby(by=['Contour'])['Ca'].count() df.groupby(by=['Contour
它包含一个指向内存的指针和元数据，其中元数据用于解释存储在内存中的数据，例如“数据类型”，“形状”和“步幅”（图1a）。 图1 NumPy数组合并了几个基本的数组概念。...a）NumPy数组数据结构及其元数据字段。b）用切片和步长索引数组。这些操作返回原始数据的“视图”。c）用掩码、标量坐标或其他数组索引数组，以便它返回原始数据的“副本”。...在下面的例子中，使用另一个数组对数组进行索引。这将在执行查找之前广播索引参数。d）向量化有效地将运算应用于元素组。e）二维数组的乘法中的广播。f）规约操作沿一个或多个轴进行。...数组具有单一数据类型，并且数组的每个元素在内存中占用相同数量的字节。数据类型包括实数和复数（低精度或高精度），字符串、时间戳和指向Python对象的指针。...当使用数组对数组进行索引时，也会应用广播（图1c）。 其他的数组函数，例如求和，均值和最大值，将执行逐个元素的“归约”，在单个数组的一个、多个或所有轴上汇总结果。
我们还将探讨 Pandas 在大规模数据上的应用，帮助开发者更好地理解与掌握 Pandas 在机器学习项目中的高级用法。...我们可以使用 Pandas 的时间序列工具进行索引、重采样、平滑处理等。...2.1 时间索引与重采样 Pandas 提供了非常灵活的时间索引，支持将字符串转换为日期格式，并使用 resample() 函数进行时间重采样。...Bob', 'Charlie'], 'Income': [50000, 60000, 70000]} df = pd.DataFrame(data) # 使用 apply 方法对 'Income' 列应用自定义函数...一样进行处理 df_dask_grouped = df_dask.groupby('Category').sum() # 执行计算并返回 Pandas 数据结构 df_result = df_dask_grouped.compute
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