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PandasGUI:使用图形用户界面分析 Pandas 数据帧

数据预处理是数据科学管道的重要组成部分,需要找出数据中的各种不规则性,操作您的特征等。...Pandas 是我们经常使用的一种工具,用于处理数据,还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...在 Pandas 中,我们可以使用以下命令: titanic[titanic['age'] >= 20] PandasGUI 为我们提供了过滤器,可以在其中编写查询表达式来过滤数据。...上述查询表达式将是: Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中,我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途,我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。

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    不同写法的性能差异

    达到相同目的,可以有多种写法,每种写法有性能、可读性方面的区别,本文旨在探讨不同写法之间的性能差异 len(str) vs str == "" 本部分参考自: [问个 Go 问题,字符串 len...= minimum 执行 go tool pprof -web xxx.test cpu.profile ----- EOF ----- ---- 几种 int转string 方法的性能差异...中整数转字符串[2] ---- 几种 字符串拼接 写法的性能差异 将两个字符串 "hello"和"world",拼接为"hello,world" package shuang import ( "...所以在使用“+”进行拼接字符串,每次都会产生申请空间,拼接,复制等操作,数据量大的情况下非常消耗资源和性能。...这申请了不断申请空间的操作,也减少了空间的使用和拷贝的次数,自然性能也高不少 go语言string之Buffer与Builder[6] 一般情况下strings.Builder性能略好于bytes.Buffer

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    Pandas处理大数据的性能优化技巧

    Pandas是Python中最著名的数据分析工具。在处理数据集时,每个人都会使用到它。但是随着数据大小的增加,执行某些操作的某些方法会比其他方法花费更长的时间。...所以了解和使用更快的方法非常重要,特别是在大型数据集中,本文将介绍一些使用Pandas处理大数据时的技巧,希望对你有所帮助 数据生成 为了方便介绍,我们生成一些数据作为演示,faker是一个生成假数据的...在使用CSV进行的操作中,首先建议使用datatable库将pandas转换为datatable对象,并在该对象上执行读写操作这样可以得到更快的结果。...例如,通过检查数值特征的最大值和最小值,我们可以将数据类型从int64降级为int8,它占用的内存会减少8倍。...所以有必要在这方面选择最快的方法。我们可以使用Pandas的iterrows和itertuples方法,让我们将它们与常规的for循环实现进行比较。

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    高质量编码--使用Pandas和Tornado构建高性能数据查询服务

    大数情况下,数据保存在数据库中,使用SQL来从数据库中查询数据,但相对于直接从内存中取数据前者显得比较慢和笨重。...下面介绍基于csv文件目录存储数据,使用Tornado来作为Web服务器,使用Pandas来高性能查询数据。...效果如下: image.png 看一下数据在CSV中的存储结构 image.png tornado作为web服务器,index路由对应查询页面,devs路由对应取得所有传感器列表(每个传感器由设备ID...将数据加载到dataframe中如下: image.png 下面看一下使用Pandas数据分析工具的具体实现 #-*-coding:utf-8 -*- import os import numpy as...下文将介绍查询数据使用echarts展示的前端代码。

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    性能评测:MyBatis 与 Hibernate 的性能差异

    测试目标 以下测试需要确定几点内容: 性能差异的场景; 性能不在同场景下差异比; 找出各架框优劣,各种情况下的表现,适用场景。 测试思路 测试总体分成:单表插入,关联插入,单表查询,多表查询。...如果是关联50万用户的情况下,则hibernate需要去查询50万次用户信息,并组装这50万个用户,此时性能要比myBatis性能要差,不过差异不算大,小于1ms,表示可以接受。...差异比较大的是关联查询时,hibernate为了保证POJO的数据完整性,需要将关联的数据加载,需要额外地查询更多的数据。这里hibernate并没有提供相应的灵活性。...最后,数据查询的性能与orm框架关无太大的关系,因为orm主要帮助开发人员将关系数据转化成对象型数据模型,对代码的深析上来看,hibernate设计得比较重量级,对开发来说可以算是重新开发了一个数据库,...在关联查询数据的情况下,hiberntae的懒加载配二级缓存是个比较好的方案(无脏数据),也是与myBatis相比有比较明显的优势。此情景下,性能与myBatis持平。

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    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...对于程序猿/媛而言,时间就是生命,这篇文章给大家总结了一些pandas常见的性能优化方法,希望能对你有所帮助!...一、数据读取的优化 读取数据是进行数据分析前的一个必经环节,pandas中也内置了许多数据读取的函数,最常见的就是用pd.read_csv()函数从csv文件读取数据,那不同格式的文件读取起来有什么区别呢...所以对于日常的数据集(大多为csv格式),可以先用pandas读入,然后将数据转存为pkl或者hdf格式,之后每次读取数据时候,便可以节省一些时间。...下面给出了三种写法,我们分别测试这三种处理方式,对比一下这三种写法有什么不同,代码效率上有什么差异。

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    【Android 高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 音频帧简介 | AudioStreamCallback 中的数据帧说明 )

    文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...一、音频帧概念 ---- 帧 代表一个 声音单元 , 该单元中的 采样个数 是 声道数 ; 该 声音单元 ( 帧 ) 中的 采样大小 是 样本位数 与 声道数 乘积 ; 下面的代码是 【Android...高性能音频】Oboe 开发流程 ( Oboe 完整代码示例 ) 博客中的 Oboe 音频流创建时 的代码 , 设置 Oboe 音频流 的参数如下 ; 设置的 采样格式 是 oboe::AudioFormat...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void

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    整理了10个经典的Pandas数据查询案例

    PANDAS中的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。...而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧,但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...在后端Pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值,并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤Pandas中的DataFrame,需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...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。

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    循环查询数据的性能问题及优化

    糟糕的代码,对代码维护、性能、团队协作都会造成负面影响,所以,先设计再实现,谋而后动。 这里的循环查询,指的是在一个for循环中,不断访问数据库来查询数据。...本文将摘取其中的三个例子来说明如何避免循环查询带来的性能问题,涉及常用的三种数据存储:MySQL,MongoDB和Redis。 1....,当然,这里也可以通过IN查询来做,同样可以提高性能。...使用pipeline来查询redis Redis通常用来做数据缓存,降低数据库的命中率,从而提供并发性能。然而,如果使用不当,你会发现虽然使用了缓存,但是时间查询效率并没特别大的提升。...上面通过三个实例来阐述循环查询对性能的影响和优化的方法,写这篇博客的目的并不仅仅要介绍这些技巧方法,因为技巧方法远不止这些,而是想借此传达一个观点:编程,应该设计先于写代码。

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    整理了10个经典的Pandas数据查询案例

    PANDAS中的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。...而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧,但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...在后端Pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值,并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤Pandas中的DataFrame,需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...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。

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    3000字详解Pandas数据查询,建议收藏

    大家好,又是新的一周,也是2021年的最后一周,今天小编来和大家说一说怎么从DataFrame数据集中筛选符合指定条件的数据,希望会对读者朋友有所帮助。...导入数据集和模块 我们先导入pandas模块,并且读取数据,代码如下 import pandas as pd df = pd.read_csv("netflix_titles.csv") df.head...False 根据关键字来筛选 我们可以根据某个关键字来筛选数据,数据集当中的listed-in包含的是每部电影的种类,当然很多电影并不只有一个种类,而是同时涉及到很多个种类,例如某一部电影既有“科幻”元素...筛选数据中的应用 我们同时也可以将正则表达式应用在如下的数据筛选当中,例如str.contains('str1....lambda方法来筛选文本数据中的应用 有一些筛选数据的方式可能稍显复杂,因此需要lambda方法的介入,例如 cols_to_check = ['rating','listed_in','type'

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    性能碾压pandas、polars的数据分析神器来了

    ,著名的开源高性能分析型数据库DuckDB发布了其1.0.0正式版本。...DuckDB具有极强的单机数据分析性能表现,功能丰富,具有诸多拓展插件,且除了默认的SQL查询方式外,还非常友好地支持在Python、R、Java、Node.js等语言环境下使用,特别是在Python中使用非常的灵活方便...polars,DuckDB的文件读取性能都是大幅领先甚至碾压级的⚡。...作为一款关系型数据库,其执行分析运算最直接的方式就是写SQL,针对DuckDB默认读取到内存中的对象(DuckDB中称作「关系」): 我们可以通过duckdb.sql()直接将关系当作表名,书写SQL语句进行查询分析...,下面是一些简单的例子: 比较一下与pandas、polars之间执行相同任务的耗时差异,DuckDB依旧是碾压级的存在: 2.3 计算结果转换 DuckDB默认自带的文件写出接口比较少,依旧是只针对csv

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    只需8招,搞定Pandas数据筛选与查询

    今天聊聊Pandas数据筛选与查询的一些操作,在数据分析的过程中通常要对数据进行清洗与处理,而其中比较重要和常见的操作就有对数据进行筛选与查询。 目录: 1. 案例数据预览 2. 基础操作 2.1....9630.8 31 台湾省 NaN NaN NaN NaN NaN [32 rows x 6 columns] 接下来,我们开始演示数据的筛选与查询吧...3748.5 3510.2 30 13797.6 13597.1 12809.4 31 NaN NaN NaN [32 rows x 3 columns] 以上属于数据筛选与查询的基础操作...进阶操作 基础操作部分我们介绍的是比较简单的数据筛选操作,实际的数据清洗与处理时我们更多的是需要根据更加复杂的组合条件来查询数据进行筛选。这一节,我们就来一一介绍一下。 3.1....query()的很高校的查询方法,其表达式是一个字符串,我们在《再推荐几个好用的pandas函数,继续加快你数据处理的速度》介绍过,大家可前往了解,这里稍微介绍下 在引号中,如果列名是数字开头或者含有空格

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    pandas与SQL的查询语句对比

    在pandas的官方文档中对常用的SQL查询语句与pandas的查询语句进行了对比,这里以 @猴子 社群里面的朝阳医院数据为例进行演示,顺便求第四关门票,整体数据结构如下: import pandas...SELECT 从中选择“商品名称”,“销售数量”两列 SQL: SELECT "商品名称","销售数量" FROM cyyy LIMIT 5 PANDAS: df[['商品名称','销售数量']].head...WHERE 从中筛选出销售数量为3件的销售记录 SQL: SELECT * FROM cyyy WHERE "销售数量" = 3 LIMIT 5 PANDAS: df[df['销售数量']==3].head...GROUP BY 在Pandas中可以使用groupby()函数实现类似于SQL中的GROUP BY功能,groupby()能将数据集按某一条件分为多个组,然后对其进行某种函数运算(通常是聚合运算)。...如统计每种药品的销售记录数量 SQL: SELECT 商品名称,count(*) FROM cyyy GROUP BY 商品名称 PANDAS: df.groupby('商品名称').size().head

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    Pandas常见的性能优化方法

    Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库,我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。...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。...1 数据读取与存取 在Pandas中内置了众多的数据读取函数,可以读取众多的数据格式,最常见的就是read_csv函数从csv文件读取数据了。...这一部分的统计数据来自: https://www.cnblogs.com/wkang/p/9794678.html 4 第三方库并行库 由于Pandas的一些操作都是单核的,往往浪费其他核的计算时间,因此有一些第三方库对此进行了改进...Pandas官方也写了一篇性能优化的文章,非常值得阅读: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/enhancingperf.html

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    PostgreSQL 和 MySQL 之间的性能差异

    导读:在本文中,我们将讨论工作负载分析和运行查询,一起了解两个数据库系统在 JSON、索引和并发方面的性能差异。 简介 在管理数据库时,性能是一项非常重要而又复杂的任务。...在本文中,我们将讨论工作负载分析和运行的查询。然后,我们将进一步解释一些基本配置,以改进MySQL和PostgreSQL数据库的性能。...MySQL和Postgres的最新版本略微消除了两个数据库之间的性能差异。 在MySQL中使用旧的MyISAM 引擎可以非常快速地读取数据。不幸的是,在最新版本的MySQL中尚不可用。...好消息是,MySQL不断得到改进,以减少大量数据写入之间的差异。 甲数据库基准是用于表征和比较的性能(时间,存储器,或质量)可再现的试验框架数据库在这些系统上的系统或算法。...JSON查询在Postgres中更快 在本节中,我们将看到PostgreSQL和MySQL之间的基准测试差异。

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    Pandas常见的性能优化方法

    Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库,我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。...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。...1 数据读取与存取 在Pandas中内置了众多的数据读取函数,可以读取众多的数据格式,最常见的就是read_csv函数从csv文件读取数据了。...这一部分的统计数据来自: https://www.cnblogs.com/wkang/p/9794678.html 4 第三方库并行库 由于Pandas的一些操作都是单核的,往往浪费其他核的计算时间,因此有一些第三方库对此进行了改进...Pandas官方也写了一篇性能优化的文章,非常值得阅读: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/enhancingperf.html

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