为了更好的学习 Python,我将以客户流失数据集为例,分享 「30」 个在数据分析过程中最常使用的函数和方法。...() 3.nrows 可以使用 nrows 参数,创建了一个包含 csv 文件前 5000 行的数据帧。...(n=1000) df_sample2 = df.sample(frac=0.1) 5.检查缺失值 isna 函数确定数据帧中缺失的值。...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。...在计算时间序列或元素顺序数组中更改的百分比时,它很有用。
在使用Python进行数据分析时,Jupyter Notebook是一个非常强力的工具,在数据集不是很大的情况下,我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。...本文将对pandas支持的多种格式数据在处理数据的不同方面进行比较,包含I/O速度、内存消耗、磁盘占用空间等指标,试图找出如何为我们的数据找到一个合适的格式的办法!...同时使用两种方法进行对比: 1.将生成的分类变量保留为字符串 2.在执行任何I/O之前将其转换为pandas.Categorical数据类型 1.以字符串作为分类特征 下图显示了每种数据格式的平均I/O...2.对特征进行转换 在上一节中,我们没有尝试有效地存储分类特征,而是使用纯字符串,接下来我们使用专用的pandas.Categorical类型再次进行比较。 ?...因为只要在磁盘上占用一点空间,就需要额外的资源才能将数据解压缩回数据帧。即使文件在持久性存储磁盘上需要适度的容量,也可能无法将其加载到内存中。 最后我们看下不同格式的文件大小比较。
一、CSV 逗号分隔值(逗号分隔值,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。...CSV文件格式的通用标准并不存在,但是在RFC 4180中有基础性的描述。使用的字符编码同样没有被指定,但是7位ASCII是最基本的通用编码。...所以,如果单纯的只是存储文本格式的数据,可以直接选择使用CSV文件,读写方便,易于实现,数据可以表格化展示,这就是优点!...---- 二、CSV文件读和写 (1)通过标准的Python的库导入CSV文件 CSV,用来处理CSV文件。 这个类库中的reader()函数用来读入CSV文件。...使用熊猫来导入文件需要使用pandas.read_csv()函数。这个函数的返回值是数据帧,可以很方便地进行下一步的处理。
,因为会占用系统的内存,可以选择分块读入再进行拼接: 图片 类似地,也可以对 file_obj.read()返回的字符串通过 str.replace()函数进行字符串的替换。...通过 in 来搜寻拼接后的字符串中是否有搜寻的字符串。...对文件进行写入时用到的是 file_obj.write()方法,该方法在写入文件时不会自动添加换行符,写入内容需以字符串的形式传递进去。...chunksize 参数,设置读取数据上限,在文件较大时可能会需要使用 pandas 将 DataFrame 保存为.csv 的文本文件时需要利用 DataFrame.to_csv() 函数。...多种压缩模式,存储高效,但不适合放在内存中 非数据库,适合于一次写入多次读取的数据集(同时写入多个容易崩溃) frame = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(100
在本期Python数据分析实战学习中,将从常见的数据获取方法入手,对常用的数据获取方式进行详细的介绍: Open( ) 函数读取数据 Pandas 库读取数据 Numpy 库读取数据 ---- 第一招...---- 第二招 Pandas 库读取数据 在日常数据分析中,使用pandas读取数据文件更为常见。.../test.csv', index_col=0) ---- 坑2:原本日期格式的列,保存到csv文件后仍为日期格式。但再次读取文件时将以字符串的格式读取到DataFrame。...max_rows : int, optional 整数, 选填, 默认为空, 在"skiprows"行之后读取内容的"max_rows"行。默认的就是读所有的行。...allow_pickle : bool, optional 布尔值, 选填, 默认为True, 决定是否允许加载存储在npy文件中的pickled对象数组。
准备 此秘籍将数据帧的索引,列和数据提取到单独的变量中,然后说明如何从同一对象继承列和索引。...如果传递了字符串,它将返回一维序列。 如果将列表传递给索引运算符,它将以指定顺序返回列表中所有列的数据帧。 步骤 2 显示了如何选择单个列作为数据帧而不是序列。...对于所有数据帧,列值始终是一种数据类型。 关系数据库也是如此。 总体而言,数据帧可能由具有不同数据类型的列组成。 在内部,Pandas 将相同数据类型的列一起存储在块中。...Pandas 对象数据类型是更广泛的数据类型。 对象列中的每个值可以是任何数据类型。 因此,对象数据类型列中每个单独值的存储都不一致。 像其他数据类型一样,每个值都没有预定义的内存量。...例如,当在describe数据帧方法中使用include参数时,可以传递形式对象 NumPy / pandas 对象或其等效字符串表示形式的列表。
1.表现,速度以及记忆效率 正如我们所知,pandas是使用numpy建立的,并非有意设计为数据帧库的后端。因为这个原因,pandas的主要局限之一就是较大数据集的内存处理。...其他值得指出的方面: 如果没有 pyarrow 后端,每个列/特征都存储为自己的唯一数据类型:数字特征存储为 int64 或 float64,而字符串值存储为对象; 使用 pyarrow,所有功能都使用...在 pandas 2.0 中,我们可以利用 dtype = 'numpy_nullable',其中缺失值是在没有任何 dtype 更改的情况下考虑的,因此我们可以保留原始数据类型(在本例中为 int64...df.head() # <---- df does not change 启用写入时复制:在链接分配中不会更改原始数据帧。作者代码段。...由于 Arrow 是独立于语言的,因此内存中的数据不仅可以在基于 Python 构建的程序之间传输,还可以在 R、Spark 和其他使用 Apache Arrow 后端的程序之间传输!
创建具有8核、16GB内存和1个GPU的会话 使用以下命令从终端会话中安装需求: code pip install -r requirements.txt 获取数据集 为了使代码正常工作,应将CSV格式的数据放入数据子文件夹中...数据摄取 原始数据位于一系列CSV文件中。我们首先将其转换为Parquet格式,因为大多数数据湖都存在于存储有Parquet文件的对象存储中。...Parquet还存储类型元数据,这使得稍后回读和处理文件稍微容易些。 运行`convert_data.py`脚本。...这将以正确的数据类型打开CSV,然后将它们另存为Parquet,保存在“ raw_data”文件夹中。 浏览数据集,有数字列、分类列和布尔列。...但是,`StratifiedKFold`在计算上并不是很昂贵,因此我们不在GPU上运行也没关系。生成的索引也可以按照常规通过iloc直接与cuDF数据帧一起使用。
帧转换 (Frame Conversion) 对于当前存在的帧,可以将其转换为一个 Numpy 或 Pandas dataframe 的形式,如下所示: numpy_df = datatable_df.to_numpy...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面,将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式,并比较所需的时间,如下所示:...帧的基础属性 下面来介绍 datatable 中 frame 的一些基础属性,这与 Pandas 中 dataframe 的一些功能类似。...统计总结 在 Pandas 中,总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程,但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧 在 datatable 中,同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存
帧转换 (Frame Conversion) 对于当前存在的帧,可以将其转换为一个 Numpy 或 Pandas dataframe 的形式,如下所示: numpy_df = datatable_df.to_numpy...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面,将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式,并比较所需的时间,如下所示: %...帧的基础属性 下面来介绍 datatable 中 frame 的一些基础属性,这与 Pandas 中 dataframe 的一些功能类似。...统计总结 在 Pandas 中,总结并计算数据的统计信息是一个非常消耗内存的过程,但这个过程在 datatable 包中是很方便的。...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧 在 datatable 中,同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存
导读:从常见的Excel和CSV到JSON及各种数据库,Pandas几乎支持市面上所有的主流数据存储形式。...作者:李庆辉 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) Pandas提供了一组顶层的I/O API,如pandas.read_csv()等方法,这些方法可以将众多格式的数据读取到DataFrame...Pandas主要处理统计报表,当然也可以对文字信息类表格做整理,在新版本的Pandas中加入了非常强大的文本处理功能。 Excel虽然易于上手,功能也很强大,但在数据分析中缺点也很明显。...04 HTML pd.read_html()函数可以接受HTML字符串、HTML文件、URL,并将HTML中的标签表格数据解析为DataFrame。...05 剪贴板 剪贴板(Clipboard)是操作系统级的一个暂存数据的地方,它保存在内存中,可以在不同软件之间传递,非常方便。
近期小编也开始学习python语音,基于VSCODE开发一些数据分析,API接口导入,一直技术难点就是如何对接EXCEL中的数据, 终于在网络上总结获取到pands数据分析导入的能力,故分享给大家,谢谢...一,CSV文件读和写 (1)通过标准的Python中的库导入CSV文件 CSV,用来处理CSV文件,这个类库中的阅读器()函数用来读入CSV文件。...,并且数据中不包含文件头。...data=loadtxt(raw_data,delimiter=',') print(data.shape) (3)采用Pandas导入CSV文件 - 机器学习项目中常用来做数据清洗与数据准备工作...使用熊猫来导入文件需要使用pandas.read_csv()函数。这个函数的返回值是数据帧,可以很方便地进行下一步的处理。 #!
下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。 ? 01 了解Pandas 要很好地理解pandas,关键之一是要理解pandas是一系列其他python库的包装器。...pandas利用其他库来从data frame中获取数据。...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时,pandas会进行类型推断,这可能是低效的。...这些api允许您明确地利用dtypes指定每个列的类型。指定dtypes允许在内存中更有效地存储数据。...04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。因此,可以将数据帧作为迭代器处理,并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?
pandas.read_csv 接口用于读取 CSV 格式数据文件,由于它使用非常频繁,功能强大参数众多,所以在这里专门做详细介绍, 我们在使用过程中可以查阅。...data.csv’ 可以传数据字符串,即 csv 中的数据字符,以字符串直接传入 from io import StringIO data = ('col1,col2,col3\n' '...请注意,无论使用chunksize还是iterator参数以块形式返回数据,整个文件都将被读取到单个DataFrame中。...filepath_or_buffer提供了文件路径,则将文件对象直接映射到内存中并直接从那里访问数据。...请注意,这仅在会话期间缓存到临时目录,但是您也可以指定永久存储。更多参数可参考fsspec文档 返回 一般情况下,会将读取到的数据返回一个 DataFrame,当然按照参数的要求会返回指定的类型。
在进行数据分析时,导入数据(例如pd.read_csv)几乎是必需的,但对于大的CSV,可能会需要占用大量的内存和读取时间,这对于数据分析时如果需要Reloading原始数据的话会非常低效。...内存优化 一个现象是,在使用pandas进行数据处理的时候,加载大的数据或占用很大的内存和时间,甚至有时候发现文件在本地明明不大,但是用pandas以DataFrame形式加载内存中的时候会占用非常高的内存...尽管每个指针仅占用 1 字节的内存,但如果每个字符串在 Python 中都是单独存储的,那就会占用实际字符串那么大的空间。...你可以在此处执行的一项非常有用的操作是预处理,然后将数据存储在已处理的表单中,以便在需要时使用。但是,如何以正确的格式存储数据而无需再次重新处理?...Pandas的 HDFStore 类允许你将DataFrame存储在HDF5文件中,以便可以有效地访问它,同时仍保留列类型和其他元数据。
)] 接下来,使用 pandas 的read_clipboard方法读取数据并创建一个数据帧,如下所示: df = pd.read_clipboard() df.head() 从网页复制的数据现在作为数据帧存储在内存中.../img/80f5fbde-9419-48fe-8538-2d04b5aad7a9.png)] 从 Pandas 数据帧中选择多个行和列 在本节中,我们将学习更多有关从读取到 Pandas 的数据集中选择多个行和列的方法的信息...我们还研究了字符串方法在 Pandas 中的使用,最后,我们学习了如何更改 Pandas 序列的数据类型。 在下一章中,我们将学习处理,转换和重塑数据的技术。...set_index方法仅在内存中全新的数据帧中创建了更改,我们可以将其保存在新的数据帧中。...然后,我们对该数据调用groupby方法,并将其传递到State列中,因为这是我们希望对数据进行分组的列。 然后,我们将数据存储在一个对象中。
特点是每次循环只在内存中占一行的数据,非常节省内存。...') 四、CSV文件的读写 CSV文件 CSV文件:Comma-Separated Values,中文叫逗号分隔值或者字符分割值,其文件**以纯文本的形式存储表格数据。...= open('test.csv', 'r') # 调用csv模块的reader方法,得到的结果是一个可迭代对象 reader = csv.reader(file) # 对结果进行遍历,获取到结果里的每一行数据...Python中提供了StringIO和BytesIO这两个类将字符串数据和二进制数据写入到内存里。 StringIO StringIO可以将字符串写入到内存中,像操作文件一下操作字符串。...需要调用getvalue()方法才能获取到写入到内存中的数据 print(f.getvalue()) f.close() Copy BytesIO 如果想要以二进制的形式写入数据,可以使用BytesIO
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