Polars 简介 Polars是一个高性能的数据处理库，它旨在提供快速的数据处理能力，特别是在处理大型数据集时。Polars是由Rust语言编写的，这使得它在性能和内存安全性方面具有显著优势。...以下是Polars的一些关键特性和优势： 高性能：Polars的设计重点在于优化数据处理的速度。它利用Rust语言的性能优势，提供了快速的数据过滤、分组、排序和其他常见数据操作。...内存效率：Polars在内存管理上进行了优化，减少了不必要的内存分配和复制，这使得它在处理大型数据集时更加高效。...测试 以下对 常用的数据分析处理库 pandas 和 polars 进行性能对比测试 测试环境 python3.8 pandas-2.0.3 polars-0.20.19 生成 1千万行数据...took: 1.92 seconds polars 的效率是 pandas 的 10.4 倍 排序 # 测试pandas的数据排序性能 start_time = time.time() sorted_pandas
: bool = False, # 利用右表索引作为连接字段 sort: bool = False, # join结果排序 suffixes=("_x", "_y"), # 非连接字段有重名时...3种：即若连接字段为两表共有字段，则可直接用on设置；否则可分别通过left_on和right_on设置；当一个表的连接字段是索引时，可设置left_index为True。...distinct在SQL中用于对查询结果去重，在Pandas和Spark中，实现这一操作的函数均为drop_duplicates/dropDuplicates。 8）order by。...order by用于根据指定字段排序，在Pandas和Spark中的实现分别如下： Pandas：sort_index和sort_values，其中前者根据索引排序，后者根据传入的列名字段排序，可通过传入...03 小节 对标SQL标准查询语句中的常用关键字，重点对Pandas和Spark中相应操作进行了介绍，总体来看，两个计算框架均可实现SQL中的所有操作，但Pandas实现的接口更为丰富，传参更为灵活；而
刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org...如果你对pandas的学习很感兴趣，你可以参考我们的pandas教程指导博客（http://www.dataquest.io/blog/pandas-python-tutorial/），里面包含两大部分的内容...按升序对值排序 df.sort_values(col2,ascending=False) 将col2按降序对值排序 df.sort_values([col1,ascending=[True,False]...) 将col1按升序排序，然后按降序排序col2 df.groupby(col) 从一列返回一组对象的值 df.groupby([col1,col2]) 从多列返回一组对象的值 df.groupby(col1...df2上的列连接，其中col的行具有相同的值。
寄语：本文对Pandas基础内容进行了梳理，从文件读取与写入、Series及DataFrame基本数据结构、常用基本函数及排序四个模块快速入门。同时，文末给出了问题及练习，以便更好地实践。...__version__pd.set_option('display.max_columns', None) 读取 Pandas常用的有以下三种文件： csv文件 txt文件 xls/xlsx文件 读取文件时的注意事项...索引对齐特性 这是Pandas中非常强大的特性，在对多个DataFrame 进行合并或者加减乘除操作时，行和列的索引都重叠的时候才能进行相应操作，否则会使用NA值进行填充。...))) 方法3：df.assign 效果其实是左连接，之所以会出现NaN的情况，是因为C和df的索引不一致导致。...，在某些情况下特别适用，idxmin功能类似；nlargest函数返回前几个大的元素值，nsmallest功能类似，需要指定具体列 df['Math'].idxmax()df['Math'].max()
在具有MultiIndex(分层)的DataFrame的情况下，级别的数量必须与来自右DataFrame的连接键的数量相匹配。...sort，按照字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。默认为True，设置为False时，可以大大提高性能。...Pandas提供了连接DataFrame的append方法，沿axis=0连接。...当应用于DataFrame对象时，协方差方法计算所有列之间的协方差(cov)值。...; False时，数据被反向排序，较大的值被分配较小的排序。
loc方法在选择列时只能使用字符索引。...03 横向连接 Pandas提供了merge方法来完成各种表的横向连接操作。其中包括内连接、外连接。 内连接，根据公共字段保留两表共有的信息。...当参数axis的值为0时，纵向合并。 当参数axis的值为1时，横向合并。...05 排序 Pandas的排序方法有以下三种。 sort_values、sort_index、sortlevel。 第一个表示按值排序，第二个表示按索引排序，第三个表示按级别排序。...# 对性别分组,汇总点赞数,获取点赞数最大值 print(df.groupby('gender')[['praise']].max()) # 对性别和年龄分组,获取点赞数的平均值 print(df.groupby
在了解了pandas数据结构之后，我们来了解一下pandas的统计功能，数据的迭代，排序等 一、pandas描述统计 通过pandas来计算DataFrame上的描述性统计信息。...使用describe()函数进行数据汇总时，会将字符串类型的数据略去，include='all'汇总所有数据。 二、pandas迭代数据 对Pandas对象进行基本迭代的行为取决于类型。...在遍历一个Series时，它被视为类似数组，并且基本迭代产生这些值。其他数据结构（如DataFrame和Panel）遵循 类似于字典的 惯例，即迭代对象的键 。...通过传递值为0或1的轴参数，可以在列标签上完成排序。...像索引排序一样，sort_value()是按值排序的方法。
在计算机编程中，pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是，它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。...它的名字衍生自术语“面板数据”（panel data），这是计量经济学的数据集术语，它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。...# 将空值填充下一个值 data.fillna(method='bfill',limit=1) # 将空值填充下一个值，限制填充数量为1 三、数据排序与查询 1、排序 例1：按语文分数排序降序...，数学升序，英语降序 import pandas as pd path = 'c:/pandas/排序.xlsx' data= pd.read_excel(path ,index_col='序号') data.sort_values...as pd path = 'c:/pandas/排序.xlsx' data = pd.read_excel(路径,index_col='序号') data.sort_index(inplace=True
这部分，我觉得pandas官网资料介绍的太香了，直接搬运过来吧。 1.concat concat函数可以在两个维度上对数据进行拼接，默认纵向拼接（axis=0），拼接方式默认外连接（outer）。...：列表或数组，也可以是元组的数组，用来构造层次结构索引 levels：指定用于层次化索引各级别上的索引，在有keys值时 names：用于创建分层级别名称，在有keys和levels时 verify_integrity...：检查连接对象中新轴是否重复，若是则异常，默认为False允许重复 copy：默认为True，如果是False，则不会复制不必要的可以提高效率 1.1.设置keys值 In [6]: result =...left_on：左侧数据用于连接的列 right_on：右侧数据用于连接的列 left_index：将左侧索引作为连接的列 right_index：将右侧索引作为连接的列 sort：排序，默认为True...inner内连接 2.2.validate检查重复键 validate参数可以指定一对一、一对多、多对一和多对多的情况，若不满足对应情况则在合并时会发生异常。
（注意，在1.0.0版本中StringDtype的简称为string）： # 对V1进行强制类型 StringDtype_test['V1'].astype('string') 图4 可以看到，运行这段代码后抛出了对应的错误...DataFrame或Series按列使用sort_values()、按index使用sort_index()排序或使用drop_duplicates()去除数据框中的重复值时，经常会发现处理后的结果index...随着排序或行的删除而被打乱，在index无意义时我们需要使用reset_index()方法对结果的index进行重置，而在新版本的pandas中，为sort_values()、sort_index()以及...drop_duplicates()引入了新参数ignore_index()，这是一个bool型变量，默认值为False，当被设置为True时，排序后结果的index会被自动重置： df = pd.DataFrame...2.4 美化info()输出 新版本的pandas对DataFrame.info()输出内容进行了美化，增强了使用体验： df = pd.DataFrame({"int_col": [1, 2, 3],
，本文就将针对pandas 1.0.0在笔者眼中比较重要的特性进行介绍，对于想要完整彻底了解新版本特性的朋友可以直接去看官方文档。...2 b 3 3 2.3 新增ignore_index参数 我们在过去版本对DataFrame或Series按列使用sort_values()、按index使用sort_index()排序或使用drop_duplicates...()去除数据框中的重复值时，经常会发现处理后的结果index随着排序或行的删除而被打乱，在index无意义时我们需要使用reset_index()方法对结果的index进行重置，而在新版本的pandas...中，为sort_values()、sort_index()以及drop_duplicates()引入了新参数ignore_index()，这是一个bool型变量，默认值为False，当被设置为True时...2.4 美化info()输出 新版本的pandas对DataFrame.info()输出内容进行了美化，增强了使用体验： df = pd.DataFrame({"int_col": [1, 2, 3
不同情况的排序 排序算法 字符串处理 Pandas有两种排序方式，它们分别是: 按标签 按实际值 不同情况的排序 import pandas as pd import numpy as np unsorted_df...(axis=1) # 按值排序 unsorted_df.sort_values(by='col1') # 按值排序（两列） unsorted_df.sort_values(by=['col1','col2...Mergesort是唯一稳定的算法 import pandas as pd import numpy as np unsorted_df = pd.DataFrame({'col1':[2,1,1,1...() 帮助从两侧的系列/索引中的每个字符串中删除空格(包括换行符) 5 split(' ') 用给定的模式拆分每个字符串 6 cat(sep=' ') 使用给定的分隔符连接系列/索引元素 7 get_dummies...，返回布尔值 19 isnumeric() 检查系列/索引中每个字符串中的所有字符是否为数字，返回布尔值 字符串处理函数在大家的不断练习和使用中会起到巨大的作用，可快速处理绝大多数的字符串处理场景！
- 50 print(sub_100[0:3]) print() # 此列的每一行数据均乘以2 mult_2 = iron_mg * 2 print(mult_2[0:3]) # hstack上篇的连接方法...import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 它将算术运算符应用于两列中的第一个值，两列中的第二个值，依此类推 print(...---- max import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # Energ_Kcal列上的最大值 max_calories...---- sort_values import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 默认情况下，panda将按照我们按升序指定的列对数据进行排序...使用快速排序算法 # 默认情况下，na_position=last NaN放在最后面 如果=first则放在最前面 # 对DataFrame进行就地排序，而不是返回新的DataFrame。
本文包括以下内容： Pandas 发展现状； 内存优化； 索引； 方法链； 随机提示。 在阅读本文时，我建议你阅读每个你不了解的函数的文档字符串（docstrings）。...类型可能会产生不必要的内存开销） 除了降低数值类型的大小（用 int32 而不是 int64）外，Pandas 还提出了分类类型：https://pandas.pydata.org/pandas-docs...索引 Pandas 是强大的，但也需要付出一些代价。当你加载 DataFrame 时，它会创建索引并将数据存储在 numpy 数组中。这是什么意思？...为了检查索引是否已经排序并对它排序，主要有两种方法： %%time >>> mi_df.sort_index() CPU times: user 34.8 ms, sys: 1.63 ms, total...在得到的数据框中，「年龄」列是索引。 除了了解到「X 代」覆盖了三个年龄组外，分解这条链。第一步是对年龄组分组。
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。...反过来的情况并不会发生这种歧义。如果开发人员想选取源数据的一部分，修改其中某列的值并赋给新的变量而不修改源数据，那么正常的写法就是无歧义的。...下图的例子中，data_part是对data的选取，而赋值操作又对data_part进行了选取，此时构成了链式索引。 解决办法：当你确定是要构造拷贝时，明确指明构造拷贝。...总结 1.可以直接修改源数据就修改源数据，避免不必要的拷贝 2.使用条件索引替代逐行遍历 3.构造数据块替代逐行添加 4.想修改源数据时使用data.loc[row_index, col_index]
查找最大值（最小值）索引 iris_gb.idxmax() # 按sepal_length最大值这个条件进行了筛选 sepal_largest = iris.loc[iris_gb['sepal length...大于0.5的行 df.sort_values(col1) # 按col1升序对值进行排序 df.sort_values(col2,ascending=False...) # 按col2 降序对值进行 排序 df.sort_values([col1,col2],ascending=[True,False]) #按 col1 升序排序，然后 col2 按降序排序...df.groupby(col1)[col2] # 返回中的值的平均值 col2，按中的值分组 col1 （平均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） df.pivot_table...=col1,how='inner') # SQL样式将列 df1 与 df2 行所在的列col 具有相同值的列连接起来。'
你可以粗略浏览本文，了解Pandas的常用功能；也可以保存下来，作为以后数据处理工作时的速查手册，没准哪天就会用上呢~ 1创建数据对象 Pandas最常用的数据对象是数据框（DataFrame）和Series...(data_dict)基于字典创建数据框，列名为字典的3个key，每一列的值为key对应的value值 2 查看数据信息 查看信息常用方法包括对总体概况、描述性统计信息、数据类型和数据样本的查看，具体如表...a选取行索引在[0:2)之间，列名为'col1'和'col2'的记录，行索引不包含2 提示 如果选择特定索引的数据，直接写索引值即可。...'].map(lambda x:x*2)) Out: 0 2 1 2 2 0 Name: col3, dtype: int64对data2的col3的每个值乘2apply将一个函数或匿名函数应用到...1 1.0在data2中以col2为维度，对col1求和，col3求均值 作者：宋天龙 摘自：《Python数据分析与数据化运营（第2版）》 来源：Python爱好者社区
2、SQL语句包含多表连接时，建议使用表别名，对每个字段的使用都要带上表别名，例如： select a.col1, a.col2, b.col3 from table_name a, tableb b...6、在进行多条记录的增加、修改、删除时，建议使用批量提交，降低事务的提交频度。 7、SQL语句要绑定变量实现SQL语句的共享，禁止使用常量 8、尽量少用表之间的嵌套连接。...14、避免不必要的类型转换 15、in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。 16、使用ROWID提高检索速度。...对SELECT得到的单行记录，需进行DELETE、UPDATE操作时，使用ROWID将会使效率大大提高。...22、复合索引创建时，建议按字段可选性高低进行排序，即字段值多的排在前面。
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