上节都是手敲一些数据来创建「多维数据表」的，现实中做量化分析时，数据量都会很大，一般都是从量化平台中或者下载好的 csv 中直接读取。本节介绍如何从量化平台「万矿」中读取数据来创建「多维数据表」的。...Excel 格式 用 pd.to_excel 函数将 DataFrame 保存为 .xlsx 格式，并保存到 ‘Sheet1’ 中，具体写法如下： pd.to_excel( '文件名'，'表名' )...='Sheet1') df1 csv 格式 用 pd.to_csv 函数将 DataFrame 保存为 .csv 格式，注意如果 index 没有特意设定，最后不要把 index 值存到 csv 文件中...sub-DataFrame 情况 3 用 i:j 来获取从列 i+1 到列 j 的 sub-DataFrame 个人建议，如果追求简洁和方便，用 []；如果追求一致和清晰，用 loc 和 iloc。...情况 1 df.loc[ 'GS':'WMT', '价格': ] 用 loc 获取行标签从 ‘GS‘ 到 'WMT'，列标签从'价格'到最后的 sub-DataFrame。
f 20 6 6 f 50 7 7 m 5 8 8 f 20 9 9 f 10 10 10 f 30 要想获得不同的列中每个性别的人数和总和...中处理JSON文件 一个pandas的DataFrame，其中一个列是JSON格式的，此时希望提取特定的信息。...3.2 利用applymap改变多个列的值 通过一个示例演示如何使用applymap()函数更改pandas数据框中的多个列值。...文件到数据框中 当一个特定的文件夹中有多个CSV文件，此时我们想将它们存储到一个pandas数据框中。...3.7 连接多个CSV文件并保存到一个CSV文件中 当一个特定文件夹中有多个CSV文件，此时想将它们连接起来并保存到一个名为merged.csv的文件中。
然而，Data8 中引入的表格仅包含列标签。 DataFrame的标签称为DataFrame的索引，并使许多数据操作更容易。...Count Year 1880 1881 1882 … 2014 2015 2016 137 行 × 1 列 请注意，生成的DataFrame的索引现在包含特定年份，因此我们可以像以前一样，使用.loc...现在让我们使用多列分组，来计算每年和每个性别的最流行的名称。 由于数据已按照年和性别的递减顺序排序，因此我们可以定义一个聚合函数，该函数返回每个序列中的第一个值。...总结 我们现在有了数据集中每个性别和年份的最受欢迎的婴儿名称，并学会了在pandas中表达以下操作： 操作 pandas 分组 df.groupby(label) 多列分组 df.groupby([label1...通过在pandas文档中查看绘图，我们了解到pandas将DataFrame的一行中的列绘制为一组条形，并将每列显示为不同颜色的条形。 这意味着letter_dist表的透视版本将具有正确的格式。
和 NumPy 数组不同，Pandas 的 Series 能存放各种不同类型的对象。 从 Series 里获取数据 访问 Series 里的数据的方式，和 Python 字典基本一样： ?...同时你可以用 .loc[] 来指定具体的行列范围，并生成一个子数据表，就像在 NumPy里做的一样。比如，提取 'c' 行中 'Name’ 列的内容，可以如下操作： ?...交叉选择行和列中的数据 我们可以用 .xs() 方法轻松获取到多级索引中某些特定级别的数据。比如，我们需要找到所有 Levels 中，Num = 22 的行： ?...然后，调用 .groupby() 方法，并继续用 .mean() 求平均值： ? 上面的结果中，Sales 列就变成每个公司的分组平均数了。...image 这里传入 index=False 参数是因为不希望 Pandas 把索引列的 0~5 也存到文件中。
读取外部数据 Excel 和 pandas 都可以从各种来源以各种格式导入数据。 CSV 让我们从 Pandas 测试中加载并显示提示数据集，这是一个 CSV 文件。...在 Excel 中，您将下载并打开 CSV。在 pandas 中，您将 CSV 文件的 URL 或本地路径传递给 read_csv()。...(url) tips 结果如下： 与 Excel 的文本导入向导一样，read_csv 可以采用多个参数来指定应如何解析数据。...pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。...； 如果匹配多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一行； 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列； 它支持更复杂的连接操作； 其他注意事项 1.
然后，您可能需要对DataFrame中的数据进行一些处理，并希望将其存储在关系数据库等更持久的位置。...本教程介绍了如何从CSV文件加载pandas DataFrame，如何从完整数据集中提取一些数据，然后使用SQLAlchemy将数据子集保存到SQLite数据库 。...从原始数据帧创建新的数据帧 我们可以使用pandas函数将单个国家/地区的所有数据行匹配countriesAndTerritories到与所选国家/地区匹配的列。...我们只是将数据从CSV导入到pandas DataFrame中，选择了该数据的一个子集，然后将其保存到关系数据库中。...您应该看一下“ 通过研究COVID-19数据学习熊猫” 教程，以了解有关如何从较大的DataFrame中选择数据子集的更多信息，或者访问pandas页面，以获取Python社区其他成员提供的更多教程。
我们首先回顾了创建类别的方法，并查看了几个如何使用基础整数代码对每个类别进行类别的示例。 然后，我们研究了创建类别后修改类别的几种方法。 本章以使用类别将数据分解为一组命名容器的示例作为结尾。...具体而言，在本章中，我们将介绍： 将 CSV 文件读入数据帧 读取 CSV 文件时指定索引列 数据类型推断和规范 指定列名 指定要加载的特定列 将数据保存到 CSV 文件 使用一般的字段分隔数据 处理字段分隔数据中格式的变体...Pandas 已经意识到，文件的第一行包含列名和从数据中批量读取到数据帧的名称。 读取 CSV 文件时指定索引列 在前面的示例中，索引是数字的，从0开始，而不是按日期。...为了演示如何将数据保存到 CSV 文件，我们将带有修改后的列名的df2对象保存到名为data/msft_modified.csv的新文件中： [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...可以通过使用FredReader类并通过将特定序列标签作为name参数来指定 FRED 数据。
因此，在这篇文章中，我们将探索Dask和DataTable，这两个最受数据科学家欢迎的类 Pandas 库。...读取 CSV 并获取 PANDAS DATAFRAME 所需的时间 如果我们通过 Dask 和 DataTable 读取 CSV，它们将分别生成 Dask DataFrame 和 DataTable DataFrame...我将下面描述的每个实验重复了五次，以减少随机性并从观察到的结果中得出较公平的结论。我在下一节中报告的数据是五个实验的平均值。 3....Dask 和 DataTable 读取 CSV 文件并生成 Pandas DataFrame 所花费的时间（以秒为单位）。...实验 2：保存到 CSV 所需的时间 下图描述了 Pandas、Dask 和 DataTable 从给定的 Pandas DataFrame 生成 CSV 文件所花费的时间（以秒为单位）。
，这可能会将所有数据加载到单个节点的内存中，因此对于非常大的数据集可能不可行）。...相反，你也可以使用 createDataFrame() 方法从 pandas DataFrame 创建一个 PySpark DataFrame。...# 对数据进行一些转换 # 例如，我们可以选择某些列，并对它们应用一些函数 # 假设我们有一个名为 'salary' 的列，并且我们想要增加它的值（仅作为示例） df_transformed...) # 将结果保存到新的 CSV 文件中 # 注意：Spark 默认不会保存表头到 CSV，你可能需要手动处理这个问题 df_transformed.write.csv("path_to_save_transformed_csv...，基本和pandas操作方式一样，但又能很好的处理大数据。
虽然Pandas是Python中处理数据的库，但其速度优势并不明显。 如何让Pandas更快更省心呢？...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。...如何提高多核系统数据处理速度。在单核系统处理过程中（左），所有10个任务都用一个CPU处理。而在双核系统中（右），每个节点处理5个任务，处理速度提高一倍。...一些只能对列进行切割的库，在这个例子中很难发挥效用，因为列比行多。但是由于Modin从两个维度同时切割，对任何形状的DataFrames来说，这个平行结构效率都非常高。...Pandas DataFrame(左)作为整体储存，只交给一个CPU处理。ModinDataFrame(右)行和列都被切割，每个部分交给不同CPU处理，有多少CPU就能处理多少个任务。
概述本文的目标是编写一个爬虫程序，从亚马逊网站上获取畅销书的数据，并绘制数据可视化图表。具体步骤如下：创建一个Scrapy项目，定义一个Spider类，设置起始URL和解析规则。...使用Scrapy的Item类，定义需要获取的数据字段，如书名、作者、价格、评分等。使用Scrapy的Pipeline类，将获取的数据保存到CSV文件中。...BookItem对象时，我们需要将其保存到CSV文件中，以便于后续的数据分析和可视化。...as pd# 导入numpy模块，并简写为npimport numpy as np接下来，我们可以使用pandas模块的read_csv函数，读取books.csv文件中的数据，并将其转换为一个DataFrame...# 使用df['rating']列的值按照评分区间分组，并获取每组的第一个值作为饼图的标签# 设置饼图的颜色列表为红、橙、黄、绿、青、蓝、紫# 设置饼图中每个部分与中心的距离列表为0.1、0.1、0.1
每个文件的数据结构如下：任务目标我们的目标是计算所有文件中特定单元格数据的平均值。具体而言，我们将关注Category_A列中的数据，并计算每个Category_A下所有文件中相同单元格的平均值。...总体来说，这段代码的目的是从指定文件夹中读取符合特定模式的CSV文件，过滤掉值为0的行，计算每天的平均值，并将结果保存为一个新的CSV文件。...总结这篇文章介绍了如何使用Python处理包含多个表格文件的任务，并计算特定单元格数据的平均值。...具体而言，以CSV文件为例，关注的是每个文件中的Category_A列，并计算每个类别下相同单元格的平均值。Python代码实现： 提供了一个简单的Python脚本作为解决方案。...脚本使用了os、pandas和glob等库，通过循环处理每个文件，提取关键列数据，最终计算并打印出特定单元格数据的平均值。
二者之间主要区别是： 从数据结构上看： numpy的核心数据结构是ndarray，支持任意维数的数组，但要求单个数组内所有数据是同质的，即类型必须相同；而pandas的核心数据结构是series和dataframe...与此同时，series因为只有一列，所以数据类型自然也就只有一种，pandas为了兼容二者，series的数据类型属性既可以用dtype也可以用dtypes获取；而dataframe则只能用dtypes...，可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换，replace，非常强大的功能，对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作，还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...3 数据转换 前文提到，在处理特定值时可用replace对每个元素执行相同的操作，然而replace一般仅能用于简单的替换操作，所以pandas还提供了更为强大的数据转换方法 map，适用于series...pandas中的另一大类功能是数据分析，通过丰富的接口，可实现大量的统计需求，包括Excel和SQL中的大部分分析过程，在pandas中均可以实现。
优化 DataFrame 对内存的占用 pandas 的 DataFrame 设计的目标是把数据存到内存里，有时要缩减 DataFrame 的大小，减少对内存的占用。...从剪贴板创建 DataFrame 想快速把 Excel 或别的表格软件里存储的数据读取为 DataFrame，用 read_clipboard()函数。 ?...根据最大的类别筛选 DataFrame 筛选电影类别里（genre）数量最多的三类电影。...要解决这个问题得用 transform() 方法，这个方法执行同样的计算，但返回与原始数据行数一样的输出结果，本例中为 4622 行。 ?...这里显示了每个类别的记录数。 23. 把连续型数据转换为类型数据 下面看一下泰坦尼克数据集的年龄（Age）列。 ? 这一列是连续型数据，如果想把它转换为类别型数据怎么办？
如何将数据框架写入Excel文件 由于使用.csv或.xlsx文件格式在Pandas中装载和读取文件，类似地，可以将Pandas数据框架保存为使用.xlsx的Excel文件，或保存为.csv文件。...就像可以使用方括号[]从工作簿工作表中的特定单元格中检索值一样，在这些方括号中，可以传递想要从中检索值的确切单元格。...这将在提取单元格值方面提供很大的灵活性，而无需太多硬编码。让我们打印出第2列中包含值的行的值。如果那些特定的单元格是空的，那么只是获取None。...可以在下面看到它的工作原理： 图15 已经为在特定列中具有值的行检索了值，但是如果要打印文件的行而不只是关注一列，需要做什么？ 当然，可以使用另一个for循环。...可以使用Pandas包中的DataFrame()函数将工作表的值放入数据框架（DataFrame），然后使用所有数据框架函数分析和处理数据： 图18 如果要指定标题和索引，可以传递带有标题和索引列表为
Modin 如何用 Pandas 并行计算 给定 pandas 中的 DataFrame ，我们的目标是以尽可能快的方式对其执行某种计算或处理。...理论上，并行计算就像在每个可用的 CPU 核上的不同数据点上应用计算一样简单。...对于一个 pandas 的 DataFrame，一个基本的想法是将 DataFrame 分成几个部分，每个部分的数量与你拥有的 CPU 内核的数量一样多，并让每个 CPU 核在一部分上运行计算。...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。...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。
plt Series是一个值的序列 ，它只有一个列，以及索引，下面的例子中，就是用默认的整数索引 ?...DataFrame是有多个数据表，每个列拥有一个label，DataFrame也拥有索引 ?...对axis按照index排序（axis=1指第二个纬度，即 列） ? 按值排序 ? 3.选择行和列 从DataFrame选择一个列，就得到了一个Series ?...对单个元素 ? 布尔值下标 基本用法 ? 没有填充的值均为NaN ? copy()函数：复制DataFrame isin()函数：是否在集合中，并选出 ?...缺失值 pandas用np.nana表示缺失值，不加入计算 dropna()丢弃有NaN的行 fillna(value=5)填充缺失值 pd.isnull()获取布尔值的mask，哪些是NaN 统计
例如，假设我们想看到小费金额如何随一周中的日期而异 - DataFrameGroupBy.agg() 允许您将字典传递给您的分组 DataFrame，指示要应用于特定列的函数。...pandas 通过在DataFrame中指定单独的Series提供矢量化操作。新列可以以相同的方式分配。DataFrame.drop()方法从DataFrame中删除列。...如果匹配了多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一个 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列 它支持更复杂的连接操作 其他考虑事项 填充手柄 在一定的一系列单元格中创建一个遵循特定模式的数字序列...索引值也是持久的，因此如果重新排序DataFrame的行，则特定行的标签不会更改。 查看 索引文档以获取更多关于如何有效使用Index的信息。 副本 vs....如果匹配多行，则每个匹配将有一行，而不仅仅是第一个匹配 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列 它支持更复杂的连接操作 其他考虑事项 填充手柄 在一组特定的单元格中按照一定模式创建一系列数字
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