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    Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索)

    我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦...dtype：数据类型 copy：默认值是false，也就是不拷贝。从input输入中拷贝数据。...#返回数据框数据类型的个数 DataFrame.get_ftype_counts() #返回数据框数据类型float64:dense的个数 DataFrame.select_dtypes...() #每一列的存储 DataFrame类型转换 DataFrame.astype(dtype[, copy, errors]) #转换数据类型 DataFrame.copy...([deep]) #deep深度复制数据 DataFrame.isnull() #以布尔的方式返回空值

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    数据分析篇 | Pandas基础用法1

    看本文之前先看看Panda是概览，大致了解一下：数据分析篇 | Pandas 概览 本节介绍 pandas 数据结构的基础用法。...对于异质型数据，即 DataFrame 列的数据类型不一样时，就不是这种操作模式了。与轴标签不同，不能为值的属性赋值。...::: tip 注意 处理异质型数据时，输出结果 ndarray 的数据类型适用于涉及的各类数据。若 DataFrame 里包含字符串，输出结果的数据类型就是 object。...而 Series.array 则只返回 ExtensionArray，且不会复制数据。Series.to_numpy() 则返回 Numpy 数组，其代价是需要复制、并强制转换数据的值。...DataFrame 含多种数据类型时，DataFrame.values 会复制数据，并将数据的值强制转换同一种数据类型，这是一种代价较高的操作。

    2.3K10

    快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

    info()函数用于按列获取标题、值的数量和数据类型等一般信息。一个类似但不太有用的函数是df.dtypes只给出列数据类型。...有几个有用的函数用于检测、删除和替换panda DataFrame中的空值。...要检查panda DataFrame中的空值，我们使用isnull()或notnull()方法。方法返回布尔值的数据名，对于NaN值为真。...通常回根据一个或多个列的值对panda DataFrame进行排序，或者根据panda DataFrame的行索引值或行名称进行排序。 例如，我们希望按学生的名字按升序排序。...类似地，我们可以使用panda中可用的pivot_table()函数创建Python pivot表。该函数与group_by()函数非常相似，但是提供了更多的定制。

    8.1K20

    Python进阶之Pandas入门(三) 最重要的数据流操作

    dtypes: float64(3), int64(4), object(4) memory usage: 93.8+ KB .info()提供关于数据集的基本细节，比如行和列的数量、非空值的数量、每个列中的数据类型以及...DataFrame使用了多少内存。...快速查看数据类型实际上非常有用。假设您刚刚导入了一些JSON，而这些整数被记录为字符串。你去做一些算术，发现一个“不支持的操作数”异常，因为你不能用字符串做算术。...这意味着如果两行是相同的，panda将删除第二行并保留第一行。使用last有相反的效果:第一行被删除。 另一方面，keep将删除所有重复项。如果两行是相同的，那么这两行都将被删除。...看看temp_df发生了什么: temp_df = movies_df.append(movies_df) # make a new copy temp_df.drop_duplicates(inplace

    2.6K20

    一行代码将Pandas加速4倍

    panda的DataFrame(左)存储为一个块，只发送到一个CPU核。Modin的DataFrame(右)跨行和列进行分区，每个分区可以发送到不同的CPU核上，直到用光系统中的所有CPU核。...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂的处理。连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件，然后必须一次读取一个并连接它们。...看起来，即使我们只有 6 个 CPU 核心，DataFrame 的分区也有助于提高速度。 用于 DataFrame 清洗的 panda 函数是*.fillna()*函数。...此函数查找 DataFrame 中的所有 NaN 值，并将它们替换为你选择的值。panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。...Modin 总是这么快吗？ 并不是这样。 在有些情况下，panda 实际上比 Modin 更快，即使在这个有 5,992,097(近 600 万)行的大数据集上也是如此。

    2.9K10

    PySpark UD(A)F 的高效使用

    尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。...这两个主题都超出了本文的范围，但如果考虑将PySpark作为更大数据集的panda和scikit-learn的替代方案，那么应该考虑到这两个主题。...[k1ruio56d2.png] 因为数据来回复制过多，在分布式 Java 系统中执行 Python 函数在执行时间方面非常昂贵。...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...如果的 UDF 删除列或添加具有复杂数据类型的其他列，则必须相应地更改 cols_out。

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    一行代码将Pandas加速4倍

    panda的DataFrame(左)存储为一个块，只发送到一个CPU核。Modin的DataFrame(右)跨行和列进行分区，每个分区可以发送到不同的CPU核上，直到用光系统中的所有CPU核。...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂的处理。连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件，然后必须一次读取一个并连接它们。...看起来，即使我们只有 6 个 CPU 核心，DataFrame 的分区也有助于提高速度。 用于 DataFrame 清洗的 panda 函数是*.fillna()*函数。...此函数查找 DataFrame 中的所有 NaN 值，并将它们替换为你选择的值。panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。...Modin 总是这么快吗？ 并不是这样。 在有些情况下，panda 实际上比 Modin 更快，即使在这个有 5,992,097(近 600 万)行的大数据集上也是如此。

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    进步神速，Pandas 2.1中的新改进和新功能

    写入时复制（Copy-on-Write） 写入时复制（Copy-on-Write）最初在pandas 1.5.0中引入，并预计将成为pandas 3.0的默认行为。...现在已经可以看到写入时复制可以将实际的工作流程性能提高50%以上。...在过去，DataFrame中的静默数据类型更改带来了很大的困扰。...DataFrame的数据类型在不同操作之间将保持一致。当想要更改数据类型时，则必须明确指定，这会增加一些代码量，但对于后续开发人员来说更容易理解。...这其中包括性能改进，更容易选择PyArrow支持的字符串列和写入时复制（Copy-on-Write）的进一步改进。同时还看到一项弃用功能，它将使pandas的行为在下一个主要版本中更易于预测。

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    【干货】pandas相关工具包

    panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。 Pandas用于广泛的领域，包括金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。...Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等。 Time-Series：以时间为索引的Series。...DataFrame：二维的表格型数据结构，很多功能与R中的data.frame类似，可以将DataFrame理解为Series的容器。 Panel ：三维数组，可以理解为DataFrame的容器。...ProfileReport(df, title="Pandas Profiling Report") 大家可以观摩下pandas_profiling 在Titanic Dataset数据上生成的数据分析报告，真的很强大...6 swifter 加速panda的DataFrame或Series的apply任何函数的运算工具包。 ?

    1.5K20

    十分钟入门 Pandas

    通过纳入大量库和一些标准数据模型，提供了高效操作大型数据集所需工具； 安装 pip install pandas 数据类型 Series 定义 一维的数组类型，其中每个元素有各自标签；可当作一个由带标签元素组成的...# -*- coding:utf-8 -*- # @Time : 2018-12-15 14:29 # @Author : Cunyu # @Site : # @File : panda.py...属性或方法 # 1、axes，返回行轴标签列表 seri = pd.Series(np.random.randn(5)) print('axes:\n', seri.axes) # 2、dtype，返回对象数据类型...""" # pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy) # 创建空DataFrame print(pd.DataFrame()) # 从列表创建DataFrame...dataFrame.axes) # 2、dtypes，返回对象数据类型 print('dtype:\n', dataFrame.dtypes) # 3、empty，若系列为空，返回True print

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    十分钟入门Pandas

    通过纳入大量库和一些标准数据模型，提供了高效操作大型数据集所需工具； 安装 pip install pandas 数据类型 Series 定义 一维的数组类型，其中每个元素有各自标签；可当作一个由带标签元素组成的...# -*- coding:utf-8 -*- # @Time : 2018-12-15 14:29 # @Author : Cunyu # @Site : # @File : panda.py...属性或方法 # 1、axes，返回行轴标签列表 seri = pd.Series(np.random.randn(5)) print('axes:\n', seri.axes) # 2、dtype，返回对象数据类型...""" # pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy) # 创建空DataFrame print(pd.DataFrame()) # 从列表创建DataFrame...dataFrame.axes) # 2、dtypes，返回对象数据类型 print('dtype:\n', dataFrame.dtypes) # 3、empty，若系列为空，返回True print

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