它们在收集和清理来自限定文本文件、电子表格和数据库查询的数据方面提供了灵活性。最常用的数据框架是Pandas，这是一个python包，对于有限的数据来说，它的表现足够好。...['name'].unique() #返回列中唯一值的列表 df.dtypes() #返回数据类型 Polars也支持Groupby和排序。...lazy_df.collect() 如前所述，Polars最吸引人的地方是其转换大型数据集的能力。h2oai有不同数据集之间的基准性能表。...根据该基准，在一个1,000,000,000x9的50GB文件上应用的。 ◆ 最后的思考 Polars在对Pandas来说可能太大的非常大的数据集上有很好的前景，它的快速性能。...总的来说，Polars可以为数据科学家和爱好者提供更好的工具，将数据导入到数据框架中。有很多Pandas可以做的功能目前在Polars上是不存在的。在这种情况下，强烈建议将数据框架投向Pandas。
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。 ?...注意：如果索引值有重复、不唯一，这种方式会失效。 13. 根据多个类别筛选 DataFrame 预览 movies。 ? 查看 genre（电影类型）列。 ?...处理缺失值 本例使用目击 UFO 数据集。 ? 可以看到，这个数据集里有缺失值。 要查看每列有多少缺失值，可以使用 isna() 方法，然后使用 sum()函数。 ?...创建透视表 经常输出类似上例的 DataFrame，pivot_table() 方法更方便。 ? 使用透视表，可以直接指定索引、数据列、值与聚合函数。...改变显示选项 接下来还是看泰坦尼克数据集。 ? 年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？ 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ?
for i in data: print(i+": "+str(data[i].unique())) # 查看某一列的唯一值 输出结果：我们发现，该数据集中money存在一个负值，department...# 查看整个数据集的空值 data['department'].isnull() # 查看某一列的空值 输出结果： ?...= False） value：用于填充的值，可以是具体值、字典和数组，不能是列表； method：填充方法，有 ffill 和 bfill 等； inplace默认无False，如果为True，则将修改此对象上的所有其他视图...常见的数据类型对照 ? 4.8 更改列名称 data.rename(columns={'id':'ID', 'origin':'产地'}) # 将id列改为ID，将origin改为产地。...完整思维导图电子版（PDF） 待明日晚九点推文，和（下篇）一起整理给大家哈 参考资料： pandas官网 pandas用法总结 Pandas 文本数据方法
估算这些缺失的值超出了我们的讨论范围，我们将只关注使用pandas函数来设计一些新特性。 用于标签编码的replace() pandas中的replace函数动态地将当前值替换为给定值。...我们可以将任何函数传递给apply函数的参数，但是我主要使用lambda函数， 这有助于我在单个语句中编写循环和条件。 使用apply和lambda函数，我们可以从列中存在的唯一文本中提取重复凭证。...这就是为什么如果我们有一个带有很多类别的名义类别变量，那么我们更喜欢使用频率编码。 频率编码是一种编码技术，用于将分类特征值编码到相应频率的编码技术。这将保留有关分布值的信息。...我们将频率归一化，从而得到唯一值的和为1。 在这里，在Big Mart Sales数据中，我们将对Item_Type变量使用频率编码，该变量具有16个唯一的类别。...Groupby是一个函数，可以将数据拆分为各种形式，以获取表面上不可用的信息。 GroupBy允许我们根据不同的功能对数据进行分组，从而获得有关你数据的更准确的信息。
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。...12.groupby函数 Pandas Groupby函数是一种通用且易于使用的函数，有助于获得数据概览。它使探索数据集和揭示变量之间的潜在关系变得更加容易。 我们将为groupby函数写几个例子。...低基数意味着与行数相比，一列具有很少的唯一值。例如，Geography列具有3个唯一值和10000行。 我们可以通过将其数据类型更改为category来节省内存。...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。
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。 ?...处理缺失值 本例使用目击 UFO 数据集。 ? 可以看到，这个数据集里有缺失值。 要查看每列有多少缺失值，可以使用 isna() 方法，然后使用 sum()函数。 ?...创建透视表 经常输出类似上例的 DataFrame，pivot_table() 方法更方便。 ? 使用透视表，可以直接指定索引、数据列、值与聚合函数。...改变显示选项 接下来还是看泰坦尼克数据集。 ? 年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？ 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ?...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？这里介绍一个独立的支持库，pandas_profiling，可以快速预览数据集。
DAtatable库与Pandas库非常类似，但更侧重于速度和大数据支持，Python datatable还致力于实现良好的用户体验，明确的错误提醒和强大的API。...在本文中，我们将比较一下在大型数据集中使用Datatable和Pandas的性能。...看看Datatable如何将pandas摁在地上摩擦。 加载数据 使用的数据集来自Kaggle，属于Lending Club贷款数据数据集 。...______ CPU times: user 47.5 s, sys: 12.1 s, total: 59.6 s Wall time: 1min 4s 结果很明显，在读取同样的大型数据集时...因此，通过datatable加载大型数据文件然后将其转换为pandas数据格式更加高效。 数据排序 通过数据中某一列值对数据集进行排序来比较Datatable和Pandas的效率。
在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...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。...限制输出 Excel电子表格程序一次只显示一屏数据，然后允许您滚动，因此实际上没有必要限制输出。在 Pandas 中，您需要更多地考虑控制 DataFrame 的显示方式。...默认情况下，pandas 会截断大型 DataFrame 的输出以显示第一行和最后一行。...数据透视表 电子表格中的数据透视表可以通过重塑和数据透视表在 Pandas 中复制。再次使用提示数据集，让我们根据聚会的规模和服务器的性别找到平均小费。
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。...12.Groupby 函数 Pandas Groupby 函数是一个多功能且易于使用的功能，可帮助获取数据概述。它使浏览数据集和揭示变量之间的基本关系更加容易。 我们将做几个组比函数的示例。...例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。 我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易，而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡列的直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。...get_option：返回当前选项 set_option：更改选项 让我们将小数点的显示选项更改为 2。
01 使用Pandas Profiling预览数据 这个神器我们在之前的文章中就详细讲过，使用Pandas Profiling可以在进行数据分析之前对数据进行快速预览，拿我们使用过很多次的NBA数据集来说...，导入数据集之后 import pandas as pd import pandas_profiling nba = pd.read_csv('nba_all_elo.csv') #导入数据 nba.profile_report...要点：类型，唯一值，缺失值 分位数统计信息，例如最小值，Q1，中位数，Q3，最大值，范围，四分位数范围 描述性统计数据，例如均值，众数，标准偏差，总和，中位数绝对偏差，变异系数，峰度，偏度 最常使用的值...直方图 相关性矩阵 缺失值矩阵，计数，热图和缺失值树状图 文本分析：了解文本数据的类别（大写，空格），脚本（拉丁，西里尔字母）和块（ASCII） 02 使用cufflinks绘制图表 上一个神器Pandas...从而我们可以检查变量的值或继续进行操作。 而如果我们的代码发生了报错的话，该命令会直接定位到代码发生异常的位置，然后我们可以更方便的去处理代码，我们来看看 ?
此外，Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...在处理大型数据集时(100Gb到几TB)，我们通常会使用像 Spark 这样的工具，但是想要充分发挥 Spark 的功能，通常需要很高的硬件配置，导致成本过高。...默认情况下，Pandas 会占用和数据框大小差不多的内存来节省时间。因为我们对准确度感兴趣，所以我们将 memory_usage 的参数设置为 ‘deep’，以此来获取更准确的数字。...当我们将列转换为 category dtype 时，Pandas 使用了最省空间的 int 子类型，来表示一列中所有的唯一值。 想要知道我们可以怎样使用这种类型来减少内存使用量。...到更节省空间的类型； 将字符串转换为分类类型（categorical type）。
第六部分：Pandas 的性能优化与并行计算 在处理大型数据集时，性能优化 是提高数据处理效率的关键环节。Pandas 作为一种单线程的工具，在面对数百万甚至数千万条记录时，可能会显得性能不足。...本节将介绍几种常用的 Pandas 性能优化方法，尤其是与并行计算相关的工具。 6.1 减少数据拷贝 在处理大型数据时，避免不必要的数据拷贝可以有效节省内存。...Pandas 提供了 chunksize 参数，允许我们将大型文件分块读取和处理。...7.1 使用 PySpark 进行大数据处理 PySpark 是 Spark 在 Python 上的接口，擅长处理分布式大数据集。...你可以将 Pandas 的代码迁移到 PySpark 上，处理超大规模数据。
Pandas的一个惊人之处是，它可以很好地处理来自各种来源的数据，比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件，甚至是网页。 在本文中，我将向您展示一些关于Pandas中使用的技巧。...2 数据帧操作 在本节中，我将展示一些关于Pandas数据帧的常见问题的提示。 注意：有些方法不直接修改数据帧，而是返回所需的数据帧。...填充列缺少的值： 与大多数数据集一样，必须期望大量的空值，这有时会令人恼火。...我想将“MCQ”用于任何空的“tags”值，将“N”用于任何空的“difficulty”值。...这些数据将为您节省查找自定义数据集的麻烦。 此外，数据可以是任何首选大小，可以覆盖许多数据类型。此外，您还可以使用上述的一些技巧来更加熟悉Pandas，并了解它是多么强大的一种工具。
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。...通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...数据读取 这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...因此，通过 datatable 包导入大型的数据文件再将其转换为 Pandas dataframe 的做法是个不错的主意。.../en/latest/using-datatable.html 总结 在数据科学领域，与默认的 Pandas 包相比，datatable 模块具有更快的执行速度，这是其在处理大型数据集时的一大优势所在。
作者 | Parul Pandey 译者 | linstancy 责编 | Jane 【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。...通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...数据读取 这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...因此，通过 datatable 包导入大型的数据文件再将其转换为 Pandas dataframe 的做法是个不错的主意。.../en/latest/using-datatable.html 总结 在数据科学领域，与默认的 Pandas 包相比，datatable 模块具有更快的执行速度，这是其在处理大型数据集时的一大优势所在。
非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。...通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...数据读取 这里使用的数据集是来自 Kaggle 竞赛中的 Lending Club Loan Data 数据集, 该数据集包含2007-2015期间所有贷款人完整的贷款数据，即当前贷款状态 (当前，延迟...因此，通过 datatable 包导入大型的数据文件再将其转换为 Pandas dataframe 的做法是个不错的主意。.../en/latest/using-datatable.html 总结 在数据科学领域，与默认的 Pandas 包相比，datatable 模块具有更快的执行速度，这是其在处理大型数据集时的一大优势所在。
首先，将数据集导入Pandas import pandas as pd df = pd.read_csv("Dummy_Sales_Data_v1.csv") df.head() output 它是一个简单的...将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。...日期时间列过滤 使用query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...这是因为：query()的第二个参数(inplace)默认false。 与一般的Pandas提供的函数一样，inplace的默认值都是false，查询不会修改原始数据集。...但是一定要小心使用inplace=true，因为它会覆盖原始的数据。 总结 我希望在阅读本文后，您可以更频繁，流利地使用Pandas中的query()函数，因为它可以方便以过滤数据集。
首先，将数据集导入pandas DataFrame - df import pandas as pddf = pd.read_csv("Dummy_Sales_Data_v1.csv")df.head(...将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...这是因为：query（）的第二个参数（inplace）默认false。 与一般的pandas提供的函数一样，Inplace的默认值都是false，查询不会修改原始数据集。...但是一定要小心使用intplace = true，因为它会覆盖原始的数据。 总结 我希望在阅读本文后，您可以更频繁，流利地使用Pandas Query（）函数，因为Query可以方便以过滤数据集。
首先，将数据集导入pandas DataFrame - df import pandas as pd df = pd.read_csv("Dummy_Sales_Data_v1.csv") df.head...PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...日期时间列过滤 使用Query（）函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns] 在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串...这是因为：query（）的第二个参数（inplace）默认false。 与一般的pandas提供的函数一样，Inplace的默认值都是false，查询不会修改原始数据集。...但是一定要小心使用intplace = true，因为它会覆盖原始的数据。 总结 我希望在阅读本文后，您可以更频繁，流利地使用Pandas Query（）函数，因为Query可以方便以过滤数据集。
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