文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

用 Pandas 做 ETL，不要太快

本文对电影数据做 ETL 为例，分享一下 Pandas 的高效使用。完整的代码请在公众号「Python七号」回复「etl」获取。 1、提取数据 这里从电影数据 API 请求数据。...在开始之前，你需要获得 API 密钥来访问 API可以在这里[1]找到获取密钥的说明。...在响应中，我们收到一条 JSON 记录，其中包含我们指定的 movie_id： API_KEY = config.api_key url = 'https://api.themoviedb.org/3/...response_list 这样复杂冗长的 JSON 数据，这里使用 from_dict() 从记录中创建 Pandas 的 DataFrame 对象： df = pd.DataFrame.from_dict...最后的话 Pandas 是处理 excel 或者数据分析的利器，ETL 必备工具，本文以电影数据为例，分享了 Pandas 的常见用法，如果有帮助的话还请点个在看给更多的朋友，再不济，点个赞也行。

3K10
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

Python数据分析之pandas基本数据结构

利用索引，我们可非常方便得在Series数组中进行取值。如下所示，我们通过字典创建了一个Series数组，输出结果的第一列就是索引，第二列就是数组的具体值。...也可以在创建时手动指定索引： >>> a = pd.Series([102, 212, 332, 434], index=['第一列', '第二列', '第三列', '第四列']) >>> a 第一列...利用索引，我们可以更加方便得在数组中进行取值： >>> a['第一列'] 102 >>> a[['第一列', '第二列']] 第一列 102 第二列 212 dtype: int64 当然，你也可以使用以往的数字下标从数组中取值...与Series类似，DataFrame数组也有一个index索引，在不指定索引时，通常会自动生成从零开始步长为1的索引。...pd.DataFrame(d, index=['第一行', '第二行']) # 重新指定索引 a b c 第一行 1 2 NaN 第二行 5 10 20.0 （3）通过功能函数创建 我们还可以通过诸如from_dict

1.2K10

20个经典函数细说Pandas中的数据读取与存储

to_excel() read_xml() to_xml() read_pickle() to_pickle() read_sql()与to_sql() 我们一般读取数据都是从数据库中来读取的，因此可以在read_sql...Xpath或者是Beautifulsoup，我们可以使用pandas当中已经封装好的函数read_html来快速地进行获取，例如我们通过它来抓取菜鸟教程Python网站上面的一部分内容 url = "https.../data.csv") sep: 读取csv文件时指定的分隔符，默认为逗号，需要注意的是：“csv文件的分隔符”要和“我们读取csv文件时指定的分隔符”保持一致 假设我们的数据集，csv文件当中的分隔符从逗号改成了...12 10 16 18 上面的代码过滤掉了前两行的数据，直接将第三行与第四行的数据输出，当然我们也可以看到第二行的数据被当成是了表头 nrows: 该参数设置一次性读入的文件行数，对于读取大文件时非常有用...writer, sheet_name='Sheet_name_1_1_1') df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet_name_2_2_2') 我们还可以在现有的

2.9K20

比pandas更快的库

标签：Python，Pandas 是否发现pandas库在处理大量数据时速度较慢，并且希望程序运行得更快？当然，有一些使用pandas的最佳实践（如矢量化等）。...我们需要使用其他数据处理库，以使程序运行得更快。不用担心，这些库都具有与pandas类似的语法，因此学习如何使用也非常容易。...当使用默认设置运行pandas代码时，大多数CPU内核都不做任何事情，只有少数在工作（大体上只有9%的CPU在工作）。 使代码运行更快的一种方法是同时使用多个CPU核，即多处理。...2.modin在apply和concat函数中非常快，但在其他函数中非常慢。值得注意的是，在许多测试（merge、filter、groupby等）中，modin比Panda慢。...3.Datatable在进行简单的列计算时并不差，而且速度非常快。 从对更大数据集的测试中，还可以看到，在大多数测试中，polars的性能始终优于所有其他库。

1.4K30

用Python玩转统计数据：取样、计算相关性、拆分训练模型和测试

准备 要实践本技巧，你要先装好pandas模块。此外没有要求了。 2. 怎么做 我们将测算公寓的卧室数目、浴室数目、楼板面积与价格之间的相关性。再一次，我们假设数据已经在csv_read对象中了。...pandas的.from_dict(...)方法生成一个DataFrame对象，这样处理起来更方便。 要获取数据集中的一个子集，pandas的.sample(...)方法是一个很方便的途径。...我们还使用了DataFrame的.append(...)方法：有一个DataFrame对象（例子中的sample），将另一个DataFrame附加到这一个已有的记录后面。...这里，我们使用NumPy的伪随机数生成器。.rand(...)方法生成指定长度（len(data)）的随机数的列表。生成的随机数在0和1之间。...在每个种类中，我们有两个数据集：一个包含因变量，另一个包含自变量。

2.3K20

Modin，只需一行代码加速你的Pandas

它的语法和pandas非常相似，因其出色的性能，能弥补Pandas在处理大数据上的缺陷。 本文会解释何时该用Modin处理数据，并给出Modin的一些真实案例。...只要你有使用Pandas的经验，就可以轻松上手Modin。 Modin厉害在哪里？ Modin是一个Python第三方库，可以弥补Pandas在大数据处理上的不足，同时能将代码速度提高4倍左右。...当用4个进程而不是一个进程（如pandas）运行相同的代码时，所花费的时间会显著减少。...append() append在Pandas中用来添加新行，我们来看看Modin和Pandas做append操作时的速度差异。...通过上面3个函数的比较，Modin在使用append、concat等方法上要比Pandas快5倍以上 对比Modin和其他加速库有何不同？

2.1K30

【二】tensorflow调试报错、TF深度学习强化学习教学

常见遇到问题 2.1 版本兼容性问题导致代码运行出错 在2.x版本运行1.x版本程序       这句命令使tf2.1版本可以在1.1程序下运行 import tensorflow.compat.v1...另一个观点是，即使使用这些扩展名，CPU的速度也要比GPU慢很多，并且期望在GPU上执行中型和大型机器学习培训。...('c:\Users\mshacxiang\VScode_project\web_ddt') 原因分析：在windows系统当中读取文件路径可以使用\,但是在python字符串中\有转义的含义，如...sys.path.append(r'c:\Users\mshacxiang\VScode_project\web_ddt') 2、替换为双反斜杠 sys.path.append('c:\\Users...主要原因是：函数库调用其依赖库时出现了问题 import sklearn import seaborn sklearn和seaborn这两个库都有依赖库。

89120

Pandas图鉴(一)：Pandas vs Numpy

Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。...下面是1行和1亿行的结果： 从测试结果来看，似乎在每一个操作中，Pandas都比NumPy慢！而这并不意味着Pandas的速度比NumPy慢！ 当列的数量增加时，没有什么变化。...所以在numpy中计算求和时： >>> np.sum([1, np.nan, 2]) nan 但使用pandas计算求和时： >>> pd.Series([1, np.nan, 2]).sum() 3.0...对于超过一百万元素的数组，Pandas变得比NumPy快1.5倍。对于较小的数组，它仍然比NumPy慢15倍，但通常情况下，操作在0.5毫秒或0.05毫秒内完成并不重要--反正是快了。...在存在缺失值的情况下，Pandas的速度是相当不错的，对于巨大的数组（超过10⁶个元素）来说，甚至比NumPy还要好。

18950

建议收藏！Python 读取千万级数据自动写入 MySQL 数据库

作者：python与数据分析 链接：https://www.jianshu.com/p/22cb6a4af6d4 Python 读取数据自动写入 MySQL 数据库，这个需求在工作中是非常普遍的，主要涉及到...一、场景一：数据不需要频繁的写入mysql 使用 navicat 工具的导入向导功能。支持多种文件格式，可以根据文件的字段自动建表，也可以在已有表中插入数据，非常快捷方便。...['item_id'],j['behavior_type'], j['item_category'],j['time']) datas.append...方式二： pandas ➕ sqlalchemy：pandas需要引入sqlalchemy来支持sql，在sqlalchemy的支持下，它可以实现所有常见数据库类型的查询、更新等操作。...所以推荐大家使用第二种方式，既方便又效率高。如果还觉得速度慢的小伙伴，可以考虑加入多进程、多线程。

3.8K20

一文带你掌握常见的Pandas性能优化方法，让你的pandas飞起来！

作者：易执 来源：易执 Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致...Pandas的运行速度非常慢。...在使用 agg 和 transform 进行操作时，尽量使用Python的内置函数，能够提高运行效率。...对 transform 方法而言，使用内置函数时运行效率提升了两倍。 三、对数据进行逐行操作时的优化 假设我们现在有这样一个电力消耗数据集，以及对应时段的电费价格，如下图所示： ? ?...从测试结果来看，再次凸显出向量化处理的优势，同时numba对原本速度已经很快的向量化处理也能提高一倍多的效率。更多numba的使用方法请参考numba的使用文档。

1.4K20

数据分析 | 提升Pandas性能，让你的pandas飞起来！

Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas...的运行速度非常慢。...可以看到，对同一份数据，pkl格式的数据的读取速度最快，是读取csv格式数据的近6倍，其次是hdf格式的数据，速度最惨不忍睹的是读取xlsx格式的数据（这仅仅是一份只有15M左右大小的数据集呀）。...在使用 agg 和 transform 进行操作时，尽量使用Python的内置函数，能够提高运行效率。...= df.iloc[i]['date_time'].hour energy_cost = get_cost(energy_used, hour) cost_list.append

1.4K30

【技巧】Pandas常见的性能优化方法

但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。...建议1：尽可能的避免读取原始csv，使用hdf、feather或h5py格式文件加快文件读取； 在某些定长的字符数据的读取情况下，read_csv读取速度比codecs.readlines慢很多倍。...3 apply、transform和agg时尽量使用内置函数 在很多情况下会遇到groupby之后做一些统计值计算，而如果用内置函数的写法会快很多。 ?...agg() 方法+内置方法，用时694ms 建议3：在grouby、agg和transform时尽量使用内置函数计算。...5 代码优化思路 在优化Pandas时可以参考如下操作的时间对比： ? 建议5：在优化的过程中可以按照自己需求进行优化代码，写代码尽量避免循环，尽量写能够向量化计算的代码，尽量写多核计算的代码。

1.2K60

Pandas常见的性能优化方法

但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。...建议1：尽可能的避免读取原始csv，使用hdf、feather或h5py格式文件加快文件读取； 在某些定长的字符数据的读取情况下，read_csv读取速度比codecs.readlines慢很多倍。...3 apply、transform和agg时尽量使用内置函数 在很多情况下会遇到groupby之后做一些统计值计算，而如果用内置函数的写法会快很多。 ?...agg() 方法+内置方法，用时694ms 建议3：在grouby、agg和transform时尽量使用内置函数计算。...5 代码优化思路 在优化Pandas时可以参考如下操作的时间对比： ? 建议5：在优化的过程中可以按照自己需求进行优化代码，写代码尽量避免循环，尽量写能够向量化计算的代码，尽量写多核计算的代码。

1.2K30

干货！机器学习中，如何优化数据性能

不过由于其解释型语言的特性，在运行速度上往往和传统编译型语言有较大差距。特别是当训练数据集非常庞大时，很多时候处理数据本身就会占用大量的时间。...然而不正确的使用很多时候反而会适得其反，给人一种如此高级的三方库性能还不如list手动造轮子的错觉。 本文主要通过优化数据结构以及一些使用中的注意点来提高在大数据量下数据的处理速度。...类似下面的写法： 这是非常不好的习惯，numpy或pandas在实现append的时候，实际上对内存块进行了拷贝——当数据块逐渐变大的时候，这一操作的开销会非常大。...解决办法： 除非必须，在使用DataFrame的部分函数时，考虑将inplace=True。...当使用DataFrame作为输入的第三方库时，非常容易产生这类错误，且难以判断问题到底出现在哪儿。

72530

Pandas常见的性能优化方法

但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。...建议1：尽可能的避免读取原始csv，使用hdf、feather或h5py格式文件加快文件读取； 在某些定长的字符数据的读取情况下，read_csv读取速度比codecs.readlines慢很多倍。...3 apply、transform和agg时尽量使用内置函数 在很多情况下会遇到groupby之后做一些统计值计算，而如果用内置函数的写法会快很多。 ?...agg() 方法+内置方法，用时694ms 建议3：在grouby、agg和transform时尽量使用内置函数计算。...5 代码优化思路 在优化Pandas时可以参考如下操作的时间对比： ? 建议5：在优化的过程中可以按照自己需求进行优化代码，写代码尽量避免循环，尽量写能够向量化计算的代码，尽量写多核计算的代码。

1.6K30

这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念！

因此，如果正确使用pandas的话，它的运行速度应该是非常快的。 本篇将要介绍几种pandas中常用到的方法，对于这些方法使用存在哪些需要注意的问题，以及如何对它们进行速度提升。...▍使用Numpy继续加速 使用Pandas时不应忘记的一点是Pandas Series和DataFrames是在NumPy库之上设计的。...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？...如果你要另存为CSV，则只会丢失datetimes对象，并且在再次访问时必须重新处理它。 Pandas有一个内置的解决方案，它使用 HDF5，这是一种专门用于存储表格数据阵列的高性能存储格式。...以下是一些经验，可以在下次使用Pandas中的大型数据集时应用这些经验法则： 尝试尽可能使用矢量化操作，而不是在df 中解决for x的问题。

2.9K20

还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法

因此，如果正确使用pandas的话，它的运行速度应该是非常快的。 本篇将要介绍几种pandas中常用到的方法，对于这些方法使用存在哪些需要注意的问题，以及如何对它们进行速度提升。...▍使用Numpy继续加速 使用Pandas时不应忘记的一点是Pandas Series和DataFrames是在NumPy库之上设计的。...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？...如果你要另存为CSV，则只会丢失datetimes对象，并且在再次访问时必须重新处理它。 Pandas有一个内置的解决方案，它使用 HDF5，这是一种专门用于存储表格数据阵列的高性能存储格式。...以下是一些经验，可以在下次使用Pandas中的大型数据集时应用这些经验法则： 尝试尽可能使用矢量化操作，而不是在df 中解决for x的问题。

3.4K10

推荐收藏 | Pandas常见的性能优化方法

但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。...建议1：尽可能的避免读取原始csv，使用hdf、feather或h5py格式文件加快文件读取； 在某些定长的字符数据的读取情况下，read_csv读取速度比codecs.readlines慢很多倍。...3 apply、transform和agg时尽量使用内置函数 在很多情况下会遇到groupby之后做一些统计值计算，而如果用内置函数的写法会快很多。 ?...agg() 方法+内置方法，用时694ms 建议3：在grouby、agg和transform时尽量使用内置函数计算。...5 代码优化思路 在优化Pandas时可以参考如下操作的时间对比： ? 建议5：在优化的过程中可以按照自己需求进行优化代码，写代码尽量避免循环，尽量写能够向量化计算的代码，尽量写多核计算的代码。

1.3K20
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券