Dataframe长到宽格式_长到宽格式R_长到宽的格式问题 - 腾讯云开发者社区

Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。...创建测试Dataframe 首先创建一个包含不同类型数据的测试Pandas Dataframe。...df= pd.DataFrame({'date_col' : date_col, 'str_col' : str_col,...，以不同的格式进行读写。...如果你正在做一些单独的项目，那么使用最快或最小的格式肯定是有意义的。但大多数时候，我们必须与他人合作。所以，除了速度和大小，还有更多的因素。

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Pandas DataFrame 数据存储格式比较

Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。...推荐阅读：详解 16 个 Pandas 读与写函数创建测试Dataframe 首先创建一个包含不同类型数据的测试Pandas Dataframe。...df= pd.DataFrame({'date_col' : date_col, 'str_col' : str_col, '...详解 16 个 Pandas 读与写函数接下来创建测试函数，以不同的格式进行读写。...如果你正在做一些单独的项目，那么使用最快或最小的格式肯定是有意义的。但大多数时候，我们必须与他人合作。所以，除了速度和大小，还有更多的因素。

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python 全方位访问DataFrame格式数据

可以访问DataFrame全部的行索引，DataFrame.columns可以访问DataFrame全部的列索引我们用DataFrame.axes查看交易数据行和列的轴标签基本信息，DataFrame.axes...等价于DataFrame.index结合DataFrame.columns 2.行/列元素访问 DataFrame.values可以访问DataFrame全部元素数值，以numpy.ndarray数据类型返回...某列内容访问可以通过类似字典标记或属性的方式，比如DataFrame[‘Open’]或是DataFrame.Open方式，返回得到的’Open’列元素其实是Series数据结构（类似数组）某行内容可以用切片式访问...，比如访问从索引0开始的第一行元素，我们使用DataFrame[0:1]方式，返回得到的元素是DataFrame数据结构 3.元素级的访问元素级访问有三种： loc是通过标签方式选取数据，iloc是通过位置方式选取数据...1.DataFrame.iloc[0:2]选取前两行所有列元素， 2.DataFrame.iloc[0:2,0:1]选取前两行第一列元素 3.DataFrame.iloc[[0,2],[0,1]]选取

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【Hive】从长格式表到宽格式表的转换

前言使用sql代码作分析的时候，几次遇到需要将长格式数据转换成宽格式数据，一般使用left join或者case when实现，代码看起来冗长，探索一下，可以使用更简单的方式实现长格式数据转换成宽格式数据...长宽格式数据举个栗子 ? 宽格式数据：每个变量单独成一列为宽格式数据，例如变量name、age等。长格式数据：长数据中变量的ID没有单独列成一列，而是整合在同一列。...需求描述某电商数据库中存在一张客户信息表user_info，记录着客户属性数据和消费数据，需要将左边长格式数据转化成右边宽格式数据。 ? 需求实现做以下说明 ?...需求实现思路步骤一：将客户信息转化成map格式的数据u001 {"age":"25","education":"master","first_buytime":"2018/1/3","name":"...总结长格式数据转换成宽格式数据，首先将数据转化成map格式数据，然后使用列名['key']得到每一个key的value。当然，也可以使用case when函数实现以及left join函数实现。

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深入Python数据分析：数据由长格式变为宽格式

pivot pandas使用版本0.22 melt()的逆操作在Pandas中对应为 pivot()，它也是一个设计上的顶层函数，工程位置如下： Pandas | pivot() 它能变形长格式表为宽格式...主要参数： index 指明哪个列变为新DataFrame的index，注意是哪个，而不是哪些； columns 指明哪个列变为columns； values 指明哪些列变为新DataFrame的数据域...明显地，列变宽了，变为宽格式了。 ? 如果只想获取某一个系列，比如baz系列，执行如下操作： ? 图2变化为如下： ?

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量化分析入门——从聚宽获取财务数据Pandas Dataframe

两大数据结构 DataFrame——带标签的，大小可变的，二维异构表格 Series——带标签的一维同构数组重点说下DataFrame，它是Pandas中的一个表格型的数据结构，包含有一组有序的列...获取财务数据Dataframe 聚宽是国内不错的量化交易云平台，目前可以通过申请获得本地数据的使用权。授权之后，就可以通过其提供的SDK获取到你想要的数据。...在这里，将通过一个获取上市公司财务数据的例子来展示DataFrame的使用。...上面说了DataFrame是一个二维的表格，那么具体是怎么样的一个情况呢。...., 'ci_minority_owners'], dtype='object') 由于在这里我们获取的是聚宽的财务数据，因此可以看到返回了非常多的列。

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keras量化分析之路（1）--DataFrame格式数据

tushare这两个好东西股票最重要的是价格，预测价格走势是最终目的量化分析就是通过深度学习、神经网络达到自动预测价格的目的交易流水，即交易数据，获取他们可以用tushare 每个交易数据必须有一个格式...，DataFrame格式数据今天学习这个格式 DataFrame格式数据说明： Pandas.DataFrame数据结构，类似一个表结构 ?...pd.DataFrame() 参数： 1、二维array； 2、Series 列表； 3、value为Series的字典； array来创建：例子： import pandas...as pd import numpy as np s1=np.array([1,2,3,4]) s2=np.array([5,6,7,8]) df=pd.DataFrame([s1,s2]) print...as pd import numpy as np s1=pd.Series(np.array([1,2,3,4])) s2=pd.Series(np.array([5,6,7,8])) df=pd.DataFrame

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spark sql编程之实现合并Parquet格式的DataFrame的schema

问题导读 1.DataFrame合并schema由哪个配置项控制？ 2.修改配置项的方式有哪两种？ 3.spark读取hive parquet格式的表，是否转换为自己的格式？...合并schema 首先创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "square"的DataFrame [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...然后以parquet格式保存 [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...squaresDF.write.parquet("data/test_table/key=1") 然后在创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "cube"的DataFrame [Scala...然后以parquet格式保存 [Scala] 纯文本查看复制代码 ?

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pandas中数据框的reshape操作

也提供了数据框的长宽转换功能，有以下几种实现方式 1. stack stack函数的基本用法如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> a = pd.DataFrame...B NaN groupB A NaN B 0.285292 dtype: float64 2. unstack unstack和stack正好相反，是其逆函数，实现由长到宽的转换...stack会将所有的列标签都进行转换，而melt函数则可以通过参数指定需要转换的列，用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'A': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c'},...custom_var custom_value 0 a B 1 1 b B 3 2 c B 5 3 a C 2 4 b C 4 5 c C 6 4. pivot pivot函数的作用和unstack类似，实现数据框由长到宽的转换...，unstack和pivot实现由长到宽的转换。

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spark dataframe 数据转化为 json 或者自定义格式的字符串

文章大纲创建dataframe 官方的方法自定义格式创建dataframe import org.apache.spark.sql.types._ val schema = StructType...Value", java.sql.Date.valueOf("2010-02-01")) )) 官方的方法 df_fill.toJSON.collectAsList.toString 自定义格式...package utils import org.apache.spark.sql.DataFrame object MyDataInsightUtil { def dataFrame2Json...(data:DataFrame,num:Int=10)={ val dftopN = data.limit(num) val arr = dftopN.collect().map(x=

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解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。然而，有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。...解决方法要解决DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致的无法运算问题，我们可以通过将DataFrame的某一列转换为ndarray并重新赋值给新的变量，然后再进行运算。...总结本文介绍了一种解决pandas的DataFrame格式数据与numpy的ndarray格式数据不一致导致无法运算的问题的方法。...要解决DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法运算的问题，可以通过将DataFrame的某一列转换为ndarray并重新赋值给新的变量，然后再进行运算。...本文介绍了一种解决pandas的DataFrame格式数据与numpy的ndarray格式数据不一致导致无法运算的问题的方法。

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15个基本且常用Pandas代码片段

# Concatenate two DataFrames df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1'], 'B': ['B0', 'B1']}) df2 = pd.DataFrame...# Converting a column to DateTime df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) 9、数据重塑 pandas.melt() 是用于将宽格式...（wide format）的数据表格转换为长格式（long format）。...下面是一个示例，演示如何使用 melt() 函数将宽格式数据转换为长格式，假设有以下的宽格式数据表格 df： ID Name Math English History 0 1...79 6 1 Amy History 88 7 2 Bob History 76 8 3 John History 90 通过这种方式，你可以将宽格式数据表格中的多列数据整合到一个列中

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python 数据分析实现长宽格式的转换

# encoding=utf-8 import numpy as np import pandas as pd # 长宽格式的转换 # 1 data = pd.read_csv('d:data/macrodata.csv...print 'test' 补充知识：python使用_pandas_用stack和unstack进行行列重塑（key-value变宽表）数据结构的重塑（reshape）与数据库交互时常遇到堆叠格式...（key-value）和宽表形式(dataframe)的转换，如：堆叠格式： ?...宽表形式dataframe： ?...下面是相互转换的示例代码： import pandas as pd import numpy as np # 常用的表格形式的数据结构 df = pd.DataFrame(np.arange(6

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时间序列数据处理，不再使用pandas

DarTS GluonTS Pandas DataFrame是许多数据科学家的基础。学习的简单方法是将其转换为其他数据格式，然后再转换回来。本文还将介绍长格式和宽格式数据，并讨论库之间的转换。...使数据集成为宽格式宽格式数据结构是指各组多元时间序列数据按照相同的时间索引横向附加，接着我们将按商店和时间来透视每周的商店销售额。...print(storewide.index) 除了每周商店销售额外，还可以对其他任何列进行同样的长格式到宽格式的转换。 Darts Darts 库是如何处理长表和宽表数据集的？...pandas数据框转换继续学习如何将宽表格式数据框转换为darts数据结构。...将图（3）中的宽格式商店销售额转换一下。数据帧中的每一列都是带有时间索引的 Pandas 序列，并且每个 Pandas 序列将被转换为 Pandas 字典格式。

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数据专家最常使用的 10 大类 Pandas 函数 ⛵

CSV格式数据时使用它。...这是建议的写入格式，读写的速度都非常快。图片 3.数据概览将数据成 DataFrame 格式后，我们最好对数据有一个初步的了解，以下是最常用到的几个数据概览函数，能提供数据的基本信息。...图片 8.数据透视Dataframe有 2 种常见数据：『宽』格式，指的是每一行代表一条记录（样本），每一列是一个观测维度（特征）。...『长』格式，在这种格式中，一个主题有多行，每一行可以代表某个时间点的度量。我们会在这两种格式之间转换。melt：将宽表转换为长表。...pivot：将长表转换为宽表。注意：重要参数index（唯一标识符）， columns（列成为值列），和 values（具有值的列）。

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SparkDSL修改版之从csv文件读取数据并写入Mysql

createSparkSession(this.getClass) import spark.implicits._ /* 分析需求可知，三个需求最终结果，需要使用事实表数据和维度表数据关联，所以先数据拉宽，...将加载业务数据（电影评分数据）和维度数据（电影基本信息数据）进行Join关联，拉宽操作 - 第三层（最上层）：DA层/APP层依据需求开发程序，计算指标，进行存储到MySQL...表 */ // step2、【ODS层】：加载数据，CSV格式数据，文件首行为列名称 val ratingDF: DataFrame = readCsvFile(spark, RATINGS_CSV_FILE_PATH...) // step3、【DW层】：将电影评分数据与电影信息数据进行关联，数据拉宽操作 // val detailDF: DataFrame = joinDetail(ratingDF, movieDF...master(master) .config("spark.sql.shuffle.partitions", "2") .getOrCreate() } /** * 读取CSV格式文本文件数据

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R&Python Data Science 系列：数据处理(4）长宽格式数据转换

0 前言在数据分析过程中，不同的软件通常对数据格式有一定的要求，例如R语言中希望导入的数据最好是长格式数据而不是宽格式数据，而SPSS软件经常使用宽格式数据。...宽格式数据：每一行数据为是一条完整的记录，记录着ID（Player）的各种属性；例如上图右表中，第一行就是一条完整的记录，分别记录Player1选手的name叫Sulie，sex为male，education...特别说明：不要将长宽格数据转换为宽格式数据理解为数据透视表，长转宽只是数据存储形式发生变化，并不对操作对象进行计算，而数据透视表一般对操作对象进行某种操作计算（计数、求和、平均等）。...##使用pivot()import pandas as pdimport numpy as npfrom dfply import * ###长格式数据转换成宽格式数据from pandas import...###长格式数据转换成宽格式数据long_data1.pivot_table(index = 'Company', columns = 'Year',

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python使用pandas的常用操作

上海 80000 1 梦无矶 99 杭州 60000 2 小美 17 杭州 50000 重塑数据数据重塑（Data Reshaping）是指改变数据表的结构或格式...重塑数据通常包括将数据从宽格式转换为长格式，或从长格式转换为宽格式。...1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...(data) # 使用 pivot 将长格式数据转换为宽格式 pivot_df = df.pivot(index='Date', columns='City', values='Temperature...Date', columns='City', values='Temperature', aggfunc='mean') print(pivot_table_df) 2. melt melt 方法用于将宽格式数据转换为长格式数据

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客快物流大数据项目(六十六)：车辆主题

company_tel 公司电话 tbl_company isSubCompany is_sub_company 母公司ID tbl_transport_tool yyyyMMdd(cdt) day 创建时间年月日格式...company_tel 公司电话 tbl_company isSubCompany is_sub_company 母公司ID tbl_transport_tool yyyyMMdd(cdt) day 创建时间年月日格式...为了在DWS层任务中方便的获取每日增量网点车辆表数据（根据日期），因此在DataFrame基础上动态增加列（day），指定日期格式为yyyyMMdd 代码如下： //TODO 4）定义维度表与事实表的关联...（根据日期），因此在DataFrame基础上动态增加列（day），指定日期格式为yyyyMMdd 代码如下： // 4.2：拉宽仓库车辆表 // 拉宽仓库车辆表 val ttWsDetailDF = ttWsDF.join...{DataFrame, SparkSession} import org.apache.spark.storage.StorageLevel /** * 车辆主题开发 * 将车辆相关的表进行关联拉宽

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深入Python数据分析：宽表如何重构为长表

前者为通常意义的*args, 后者为 **kwargs. frame不难猜测为Pandas的二维数组结构DataFrame，其他参数含义通过如下几个例子观察。构造df 结构如下： ?...这里面引出2个概念：宽表( wide format) ：指列数比较多长表( long format) ：行数比较多回头核对官方给定melt的功能和参数 ?...注意用词：unpivot 变化 DataFrame从宽格式到长格式，选择性地保留标示列，其实就是指 id_vars参数。 ?...思考 melt()函数的作用，它能将宽表变化为长表。在做特征分析列数较多，即为宽表时，我们不妨选择某些列为unpivot列，从而降低维度，增加行数据实现对数据的重构。

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Pandas DataFrame 数据存储格式比较

Pandas DataFrame 数据存储格式比较

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