用多个文件建立 DataFrame ~ 按行 本段介绍怎样把分散于多个文件的数据集读取为一个 DataFrame。 比如，有多个 stock 文件，每个 CSV 文件里只存储一天的数据。...，这是因为 data 目录里还有一个叫 stocks.csv 的文件，如果用 *，会读取出 4 个文件，而不是原文中的 3 个文件。 ? 生成的 DataFrame 索引有重复值，见 “0、1、2”。...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？ 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?...sum() 是聚合函数，该函数返回结果的行数（1834行）比原始数据的行数（4622行）少。 ?...注意：Pandas 还支持更多 DataFrame 样式选项，详见 pandas 官方文档。 彩蛋：预览 DataFrame 假如刚拿到一个数据集，想快速了解该数据集，又不想费劲折腾怎么办？
目录 查看 pandas 及其支持项的版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...，这是因为 data 目录里还有一个叫 stocks.csv 的文件，如果用 *，会读取出 4 个文件，而不是原文中的 3 个文件。 ? 生成的 DataFrame 索引有重复值，见 “0、1、2”。...用多个文件建立 DataFrame ~ 按列 上个技巧按行合并数据集，但是如果多个文件包含不同的列，该怎么办？ 本例将 drinks 数据集分为了两个 CSV 文件，每个文件都包含 3 列。 ?...sum() 是聚合函数，该函数返回结果的行数（1834行）比原始数据的行数（4622行）少。 ?...注意：Pandas 还支持更多 DataFrame 样式选项，详见 pandas 官方文档。 彩蛋：预览 DataFrame 假如刚拿到一个数据集，想快速了解该数据集，又不想费劲折腾怎么办？
但如果从运算时间性能上考虑可能不是特别好的选择。 本次东哥介绍几个常见的提速方法，一个比一个快，了解pandas本质，才能知道如何提速。 下面是一个例子，数据获取方式见文末。...另外，还使用df.iloc [i]['date_time']执行所谓的链式索引，这通常会导致意外的结果。 这种方法的最大问题是计算的时间成本。对于8760行数据，此循环花费了3秒钟。...这样的语法更明确，并且行值引用中的混乱更少，因此它更具可读性。 时间成本方面：快了近5倍！ 但是，还有更多的改进空间，理想情况是可以用pandas内置更快的方法完成。...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...在执行此操作之前，如果将date_time列设置为DataFrame的索引，会更方便： # 将date_time列设置为DataFrame的索引 df.set_index('date_time', inplace
你可以将数据组织为行和列，类似于 Excel 表格或者 pandas 的 DataFrame。在应用程序中，表格控件非常适合展示结构化数据，如数据库查询结果、文件数据等。...在实际应用中，数据源可能来自数据库、文件或外部 API，这里我们使用静态列表作为示例。 动态创建表格 表格的行数是由 len(data) 决定的，列数固定为 2（姓名和年龄）。...这意味着如果数据源包含更多条记录，表格会自动根据数据源的大小调整行数。...data_frame.shape shape 是 pandas 的一个属性，返回 DataFrame 的形状（即行数和列数）。我们通过 shape 来动态决定表格的行数和列数。...关键点： QTableWidget 是一个强大的表格控件，适合展示结构化数据。 pandas 提供了灵活的数据处理能力，可以将 DataFrame 数据轻松导入到 QTableWidget 中。
这是 Pandas 诞生的地方，它具有许多有用而强大的功能，例如： 快速高效的Series和DataFrame对象，通过集成索引进行数据处理 使用索引和标签进行智能数据对齐 整合处理缺失数据 将杂乱数据转换...这非常重要，因为熟悉 Python 的人比 R（更多的统计数据包），获得了 R 的许多数据表示和操作功能，同时完全保留在一个极其丰富的 Python 生态系统中。...我们将检查以下内容： 将 Pandas 导入您的应用 创建和操纵 Pandas Series 创建和操纵 Pandas DataFrame 将数据从文件加载到DataFrame 导入 Pandas 我们将使用的每个笔记本都首先导入...接下来的两行指定要输出的最大列数和行数。 final 选项设置每行中输出的最大字符数。 您可以在这个 URL 中检查更多选项。 敏锐的眼睛可能会注意到此单元格没有Out [x]:。...在本章中，我们将深入研究 Pandas DataFrame。 Series会熟悉许多概念，但是会添加一些数据和工具来支持其操作。
数据往往会以各种各样的格式存储在各种各样的系统之上，而用户会希望方便地从不同的数据源获取数据，进行混合处理，再将结果以特定的格式写回数据源或直接予以某种形式的展现。...Spark 1.2引入的外部数据源API正是为了解决这一问题而产生的。...在外部数据源API的帮助下，DataFrame实际上成为了各种数据格式和存储系统进行数据交换的中间媒介：在Spark SQL内，来自各处的数据都被加载为DataFrame混合、统一成单一形态，再以之基础进行数据分析和价值提取...如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为join是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。...与外部数据源API紧密集成，可以用作多种存储格式和存储系统间的数据交换媒介。 作为一个比RDD更加高效的数据共享抽象，DataFrame使得我们可以更加便捷地搭建一体化的大数据流水线。
如何使用Modin和Pandas实现平行数据处理 在Pandas中，给定DataFrame，目标是尽可能以最快速度来进行数据处理。...之前提到，Pandas只调用一个CPU来进行数据处理。这是一个很大的瓶颈，特别是对体量更大的DataFrames，资源的缺失更加突出。...之于Pandas DataFrame，一个基本想法就是根据不同的CPU内核数量将DataFrame分成几个不同部分，让每个核单独计算。最后再将结果相加，这在计算层面来讲，运行成本比较低。 ?...每行CSV都包含一套完整CS:GO的比赛数据。 现在用最大的CSV文件来进行测试。文件名为esea_master_dmg_demos.part1.csv，文件大小1.2GB。...将多个DataFrame串联起来在Pandas中是很常见的操作，需要一个一个地读取CSV文件看，再进行串联。Pandas和Modin中的pd.concat()函数能很好实现这一操作。
图解数据分析：从入门到精通系列教程数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表 1.读取数据我们经常要从外部源读取数据，基于不同的源数据格式，我们可以使用对应的 read_*功能：read_csv：我们读取...这个函数的使用注意点包括 sheet_name（哪个表）和标题。read_pickle：读取pickle格式存储的文件时使用，这个格式的优势是比 CSV 和 Excel快很多。...图片 2.写入数据处理完数据后，我们可能会把处理后的DataFrame保存下来，最常用的文件写入函数如下：to_csv: 写入 CSV 文件。 注意：它不保留某些数据类型（例如日期）。...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。...shape: 行数和列数（注意，这是Dataframe的属性，而非函数）。图片 4.数据排序我们经常需要对数据进行排序，Dataframe有一个重要的排序函数。
由于具有更高的性能，因此通常最好的方法是在可能的情况下按索引执行查找。 使用索引的不利之处在于构造索引可能会花费一些时间，并且还会消耗更多的内存。...均值，中位数和众数） 计算方差，标准差，协方差和相关性 执行数据离散化和量化 计算值的排名 计算序列中每个样本的百分比变化 执行滚动窗口操作 执行数据随机抽样 配置 Pandas 我们将使用标准的 Pandas...这并不意味着它们是因果关系，一个因素会影响另一个因素，而是对价值有共同的影响，例如在相似的市场中。 执行数据离散化和量化 离散化是将连续数据切成一组桶的一种方法。...从 pandas 0.19.2 开始，此功能已添加到 pandas Series和DataFrame对象，而在以前的版本中，您必须自己编写此过程。...以下屏幕截图显示了数据库文件中的几行数据： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CBgOOLnC-1681365561384)(https://gitcode.net
作者：Benedikt Droste 编译：1+1=6 前言 如果你使用Python和Pandas进行数据分析，循环是不可避免要使用的。...标准循环 Dataframe是Pandas对象，具有行和列。如果使用循环，你将遍历整个对象。Python不能利用任何内置函数，而且速度非常慢。...这里我们不详细讨论，你可以在这里找到官方文件： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.itertuples.html...我们直接将Pandas Series传递给我们的功能，这使我们获得了巨大的速度提升。 Nump Vectorization：快71803倍 在前面的示例中，我们将Pandas Series传递给函数。...代码运行了0.305毫秒，比开始时使用的标准循环快了 71803倍！ 总结 我们比较了五种不同的方法，并根据一些计算将一个新列添加到我们的DataFrame中。
另外在进行多个数据源的联合查询时，pandas 也不够灵活。 最近调研了一下 polars库，体验相当不错，已经可以说服我将 pandas 替换为 polars 了。...polars 使用 Apache Arrow 作为内部数据格式，而 pandas 使用 NumPy 数组。 polars 提供比 pandas 更多的并发支持。...polars 提供了与 pandas 相似的 API，以便于用户更快地上手。但是按照 pandas 语法编写的 polars 代码虽然可以工作，但很有可能会更慢（与推荐用法相比）。...展示数据 可以通过head方法展示数据集的前 5 行，由于我们是延迟加载的数据，需要先通过collect方法将数据载入 Dataframe 中。...总结 polars 是一个高性能的 DataFrame 库，提供了类似 pandas 的 API，可以很方便地进行数据分析。
本教程将详细介绍Pandas的各个方面，包括基本的数据结构、数据操作、数据过滤和排序、数据聚合与分组，以及常见的数据分析任务。 什么是Pandas？...Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame，可以理解为NumPy数组的增强版。它们提供了更多的功能和灵活性，使得数据处理变得更加直观和方便。...同时，也可以将数据写入到这些数据源中。...Pandas结合Matplotlib库，提供了方便的数据可视化功能，可以直接在Pandas中进行数据图表绘制。...然后使用read_csv函数读取名为sales_data.csv的销售数据文件，并将数据存储在DataFrame对象df中。接着，使用head方法打印出df的前几行数据。
在 Python 中，有更多复杂的特性，得益于能够处理许多不同类型的文件格式和数据源的。 使用一个数据处理库 Pandas，你可以使用 read 方法导入各种文件格式。...有关 Python 中如何 import 的更多信息，请点击此处。 ? 需要 Pandas 库处理我们的数据。需要 numpy 库来执行数值的操作和转换。...幸运的是，为了将数据移动到 Pandas dataframe 中，我们不需要理解这些数据，这是将数据聚合到 SQL 表或 Excel 电子表格的类似方式。...使用一行代码，我们已经将这些数据分配并保存到 Pandas dataframe 中 - 事实证明是这种情况，字典是要转换为 dataframe 的完美数据格式。 ?...我们不会检查每一个数据可视化选项，只要说使用 Python，可以比任何 SQL 提供的功能具有更强大的可视化功能，必须权衡使用 Python 获得更多的灵活性，以及在 Excel 中通过模板生成图表的简易性
在 Python 中，有更多复杂的特性，得益于能够处理许多不同类型的文件格式和数据源的。 使用一个数据处理库 Pandas，你可以使用 read 方法导入各种文件格式。...使用这个方法所能导入完整的文件格式清单是在 Pandas 文档中。你可以导入从 CSV 和 Excel 文件到 HTML 文件中的所有内容！...幸运的是，为了将数据移动到 Pandas dataframe 中，我们不需要理解这些数据，这是将数据聚合到 SQL 表或 Excel 电子表格的类似方式。...使用一行代码，我们已经将这些数据分配并保存到 Pandas dataframe 中 —— 事实证明是这种情况，字典是要转换为 dataframe 的完美数据格式。 ?...我们不会检查每一个数据可视化选项，只要说使用 Python，可以比任何 SQL 提供的功能具有更强大的可视化功能，必须权衡使用 Python 获得更多的灵活性，以及在 Excel 中通过模板生成图表的简易性
读取数据集 本次演示使用Kaggle上提供的客户流失数据集[1]。 让我们从将csv文件读取到pandas DataFrame开始。...2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时，列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名，则比以后删除更好。...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。...25.绘制直方图 Pandas不是数据可视化库，但用它创建一些基本图形还是非常简单的。 我发现使用Pandas创建基本图比使用其他数据可视化库更容易。 让我们创建Balance列的直方图。...29.根据字符串过滤 我们可能需要根据文本数据（例如客户名称）过滤观察结果（行）。我已经将虚构名称添加到df_new DataFrame中。 ? 让我们选择客户名称以Mi开头的行。
一般来说，在进行数据清洗的时候会先使用isnull函数来查看对应的缺失值所对应的地方，如果直接使用isnull函数来对数据进行缺失值的直接查看，那么返回一个布尔类型数据集，该数据集与原始数据格式相同，例如一个数据集使用了...查看数据中缺失值数量所占总数据量的百分比，从而使结果更加直观，以便进一步处理缺失值。 创建一个新的DataFrame数据表来存储每列数据中缺失值所占的百分比。...为了演示重复值检测的方法，此处从数据中随机选取一个行并将其添加到数据中。...中函数进行文件的存储 在Pandas中，可以直接对格式为DataFrame的数据进行文件的存储。.../input/output.csv",index = False) Pandas同样支持很多其他格式文件的输出，例如输出txt文件可以将to_csv()函数的sep参数设置为"\s"分隔符。
2、 读取 更多时候，我们是把相关文件数据直接读进PANDAS中进行操作，这里介绍两种非常接近的读取方式，一种是CSV格式的文件，一种是EXCEL格式（.xlsx和xls后缀）的文件。...实践中数据源的格式一般都是比较规整的，更多情况是直接读取。 3、存储 存储起来一样非常简单粗暴且相似： ?...2、删： 我们用drop函数制定删除对应的列，axis = 1表示针对列的操作，inplace为True，则直接在源数据上进行修改，否则源数据会保持原样。 ? 3、选： 想要选取某一列怎么办？...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： ?
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....数据源选择 这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...我们还可以指定x轴和多列为y，我这里先构建一列X，然后进行数据源选取 df["X"] = list(range(len(df))) df.head() ?...面积图 面积图又称区域图，是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充，填充颜色可以很好地突出趋势信息，一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。...以上就是本次全部内容，感兴趣的朋友可以后台回复 955 在可视化文件夹领取案例数据及代码演示文件。
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