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5种神奇的方法，让你的Python代码加速起飞

动态类型是一把双刃剑，它成就了Python成为一种优雅的语言，同时也让Python运行速度减慢。让我们看看一些可能对您的整体代码性能产生重大影响的小技巧。 1....为了把一个字符转换成大写字母，我甚至会把它转换成与大写字母等价的ASCII字符，因为我拒绝学习字符串函数。...这将在一行中切换所有变量，并防止解释器超过三个(temp, a,b交换方法)。 这是一个小小的修复，可以节省几分之一秒的时间——但从长远来看，这些时间会累积起来。 3....现在Python库被缓存了，所以当你调用不同的函数时，它不会在每次导入时占用额外的时间。然而，当您最终导入顶部的所有内容，甚至不使用代码中的一些函数时，它确实会占用更多的时间。 4....Numba是一个Python JIT编译器，它对函数应用装饰器，将一些函数转换为超快的字节代码(几乎与C一样快)。Numba开始因其简单和庞大的功能而出名。

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pandas

原因： writer.save（）接口已经私有化，close()里面有save()会自动调用，将writer.save()替换为writer.close()即可 更细致的操作： 可以添加更多的参数，比如...，代表不会导出第一行，也就是列头 读写文件注意 df.to_excel(writer, sheet_name='逐日流量', index=False) # header = 0 不要最顶上一行 pandas...添加索引列名称 baidu.index.name = "列名称" pandas删除数据 用drop()或者del()，drop()可以不会对原数据产生影响（可以调）；del()会删除原始数据 drop(..._append(temp, ignore_index=True) pandas数据转置 与矩阵相同，在 Pandas 中，我们可以使用 .transpose() 方法或 .T 属性来转置 我们的DataFrame...通常情况下, 因为.T的简便性, 更常使用.T属性来进行转置 注意 转置不会影响原来的数据，所以如果想保存转置后的数据，请将值赋给一个变量再保存。

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    【文件读取】文件太大怎么办？

    关注我们，一起学习~ 我们经常会遇到需要读取大文件的情况，比如十几GB，几十GB甚至更大，而如果直接读取进来，内存可能会爆炸，溢出。笔者最近遇到读取大文件的情况，借此和大家分享一些读取大文件的方法。...open 一行一行读，一行一行执行对应的操作 freader = open(filename, 'rb') while True: try: line = freader.readline...() # do some work except StopIteration: break pandas 分块读 import pandas as pd reader...改变每一列的类型，从而减少存储量 对于label或者类型不多的列（如性别，0,1,2），默认是int64的，可以将列的类型转换为int8 对于浮点数，默认是float64，可以转换为float32 对于类别型的列...后：1.8263GB，转float32后：0.9323GB，转category后：0.9037GB 可以发现修改类型后，内存的消耗大幅缩减了 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/

    2.7K10

    使用Python转换PDF，WordExcelPPTmdHTML都能转！

    mac用户本文使用一个比较小众的库docx2pdf，看名字就能知道这是专门用于word转pdf，安装很简单 pip install docx2pdf 使用也比win32等库更简洁，一行代码导入一行代码转换即可...Excel转PDF Excel转PDF可能平时用的不多，但是作为Office全家桶中的重要工具，并且转换完的表格可以复制所以我们也讲一下。...使用到的工具既不是常用的openpyxl也不是pandas，而是另一个专门用于处理PDF的库fpdf import pandas as pd import numpy as np df_1 = pd.DataFrame...PPT转PDF 本节介绍一下PPT如何转换为PDF，但是我搜了一大圈都没有MAC用户可以实现的方法，所以只能针对Windows去操作，使用到的就是在word2pdf中讲到的comtypes import...('test.md') #你的markdown文件路径 但是要注意的是如果有中文，还需要进行一些额外的设置，可以查阅官方文档，不过现在就能和之前讲的Word转PDF结合，批量转换指定路径下的全部markdown

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    使用Python转换PDF，WordExcelPPTmdHTML都能转！

    mac用户本文使用一个比较小众的库docx2pdf，看名字就能知道这是专门用于word转pdf，安装很简单 pip install docx2pdf 使用也比win32等库更简洁，一行代码导入一行代码转换即可...Excel转PDF Excel转PDF可能平时用的不多，但是作为Office全家桶中的重要工具，并且转换完的表格可以复制所以我们也讲一下。...使用到的工具既不是常用的openpyxl也不是pandas，而是另一个专门用于处理PDF的库fpdf import pandas as pd import numpy as np df_1 = pd.DataFrame...PPT转PDF 本节介绍一下PPT如何转换为PDF，但是我搜了一大圈都没有MAC用户可以实现的方法，所以只能针对Windows去操作，使用到的就是在word2pdf中讲到的comtypes import...('test.md') #你的markdown文件路径 但是要注意的是如果有中文，还需要进行一些额外的设置，可以查阅官方文档，不过现在就能和之前讲的Word转PDF结合，批量转换指定路径下的全部markdown

    8.6K20

    python数据分析——数据预处理

    对于有重复值的行，第一次出现重复的那一行返回False，其余的返回True。本案例的代码及运行结果如下： 重复值的处理 在Python中，可以使用pandas库来处理数据分析中的重复值。...也可以使用upper()方法，将字符串中的所有小写字母转换为大写字母。...upper()方法不会改变原始字符串，而是返回一个新的字符串，其中所有小写字母都被转换为大写字母。...需要注意的是，upper()方法只会将小写字母转换为大写字母，对于非字母字符（如数字、标点符号等）不会产生任何影响。例如： str5 = "123abc!...@#"中的小写字母"abc"被转换为大写字母"ABC"，而数字和标点符号保持不变。 总而言之，upper()方法是一种方便的方法，可用于将字符串中的小写字母转换为大写字母。

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    数据科学 IPython 笔记本 7.7 处理缺失数据

    这些方法都没有权衡：使用单独的掩码数组需要分配额外的布尔数组，这会增加存储和计算的开销。标记值减少了可以表示的有效值的范围，并且可能需要 CPU 和 GPU 算法中的额外（通常是非最优的）逻辑。...在所有可用的 NumPy 类型中保留特定的位组合，将产生各种类型的各种操作的大量开销，甚至可能需要 NumPy 包的新分支。...虽然与 R 等领域特定语言中，更为统一的 NA 值方法相比，这种黑魔法可能会有些笨拙，但 Pandas 标记值方法在实践中运作良好，根据我的经验，很少会产生问题。...转换为float64 np.nan boolean 转换为object None或np.nan 请记住，在 Pandas 中，字符串数据始终与object dtype一起存储。...参数允许你为要保留的行/列指定最小数量的非空值： df.dropna(axis='rows', thresh=3) 0 1 2 3 1 2.0 3.0 5 NaN 这里删除了第一行和最后一行，因为它们只包含两个非空值

    4.1K20

    使用Python实现Excel数据与json格式数据互相转换

    提取指定字段：从每行 JSON 数据中提取需要的字段值。 3. 写入到 Excel：使用 pandas 库将提取的数据保存到 Excel 文件。...data_list.append({"Name": name, "Age": age, "City": city})# 将列表转换为 Pandas DataFramedf = pd.DataFrame...，空格等，导致按行读取解析报错，我们还需要再将JSON数据转为Excel之前，首先将JSON格式转换为紧凑格式，也就是我们前面提高的样例数据格式。...Excel 文件到 Pandas DataFramedf = pd.read_excel(excel_file)# 将 DataFrame 转换为 JSON 格式并保存到文件df.to_json(json_file...常用参数 • orient="records": 每一行作为一个 JSON 对象。 • force_ascii=False: 保留非 ASCII 字符（如中文）。

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    python转置矩阵代码_python 矩阵转置

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 用python怎么实现矩阵的转置 只能用循环自己写算法吗 自带函数有可以算的吗 或者网上的算法可以用的 python矩阵转置怎么做？...讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7,8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:...pandas as pd df = pd.read_excel(‘你的文件路径’,’第几个sheet’, header = False) #读取文件 比如 df = pd.read_excel(‘C:.../your_data.xlsx’,0, header = False) df_T = df.T #获得矩阵的转置 df_T.to_excel(‘要 matlab里如何实现N行一列的矩阵变换成一行N列的矩阵...) 表示将矩阵A变换为m行n列的矩阵，通常用于矩阵形状的改变，例如下面代码将原来的1行4列矩阵转换为2行2列矩阵： length = 5matrix = [range(i*length, (i+1)*length

    5.6K50

    【Java】基础08：数据类型的转换

    二、强制转换 前面我们将一个int类型的数据赋值给一个double类型，它会完成自动转换。 那反过来会怎么样？ ?...这个时候我们就需要强制转换了 由此我们可以理解强制转换的概念： 自动转换是取值范围小的类型自动转换为取值范围大的类型 强制转换是取值范围大的类型强制转换成取值范围小的类型 转换格式： int i=(...257超过了byte类型的取值范围，默认为int类型，int类型4个字节，也就是32位。 强制转换为byte类型，会丢失前三个字节的数据。 ?...三、ASCII编码表 在学习二进制中我们便知道了计算机底层都是二进制数据（0和1） 那如何让计算机识别人类的文字呢？ 于是就产生出了编码表的概念。...记住最常见的几个： 字符0对应数字48 字符9对应数字57 大写字母A对应65 大写字母Z对应90 小写字母a对应97 小写字母z对应122 PS：0~9是字符时，也有对应的十进制数字 每个字符都对应一个数值

    1.1K10

    50个Pandas的奇淫技巧:向量化字符串，玩转文本处理

    这里开个专题，总结下Pandas的使用方法，方便大家，也方便自己查阅。 这个专题叫做：【50个Pandas的奇淫技巧】，今天这个算是第 3 讲，会持续的更新。传送门：50个Pandas的奇淫技巧！...() 等价于str.rpartition,根据指定的分隔符(sep)将字符串进行分割，从右边开始 lower() 等价于str.lower，所有大写字母转换为小写字母，仅限英文 casefold() 等价于...str.casefold，所有大写字母转换为小写字母，包括非英文 upper() 等价于str.upper，小写字母转换为大写字母 find() 等价于str.find，查找字符串中指定的子字符串sub...使用带有pat 的regex=False 作为编译的正则表达式会引发错误。...() 按照分隔符提取每个元素的dummy变量,转换为one-hot编码的DataFrame 1、wrap() 处理长文本数据(段落或消息)时，Pandas str.wrap()是一种重要的方法。

    6K60

    关于数据挖掘的问题之经典案例

    处理步骤： 首先导入了两个库，pandas 库和 apyori 库。pandas 库是 Python 用来处理数据的非常常用的库，而 apyori 库则是专门用于进行关联规则挖掘的算法库。...最后，遍历挖掘出来的关联规则，将关联规则的结果输出到控制台上。 思考： 为了实现效果,首先必须将数据集的格式转换为 apyori 库可用的格式，也就是列表的形式。...其中，header=0 表示第一行为列名，sep=‘,’ 表示使用逗号作为分隔符。...问题分析 读取数据集并进行预处理 划分训练集和测试集 建立决策树模型并训练模型 接收用户输入的特征值 对输入的特征值进行编码 使用训练好的模型进行预测并输出结果 处理步骤： 导入必要的库：pandas...，并将其转换为大写字母 while True: try: age = int(input('请输入年龄：')) na_k = float(input('请输入Na_to_K

    14010

    正则表达式的游戏题目

    现在为了规范，需要将他们转换为 139-2378-1654 这样3-4-4的分段格式，中间用短横线分隔。请你在一个编辑器中使用Replace功能，一步完成所有的转换。...现在请你针对一个源文件，一次性的将所有代码行末尾多余的空格/Tab 字符全部删除掉；也就是说，每一行的回车换行符前面不能是空字符。...我们写代码的时候，往往会留下一些连续的空行。...要求： 只在编辑器中操作，不能切换到其它应用程序； 必须使用正则表达式来完成； 必须一步完成所有的转换，不能一个个的来转； 游戏四（难度系数）： 把代码中所有的十六进制数字（以 0x 开始的数字），转换成大写字母...0x也要转成 0X； 游戏五（难度系数） 测试脚本用 Ruby 写成，里面定义了一系列的函数，ruby 的函数定义格式如下 def foo() # ... end 这个文件的 ruby函数定义都在单独一行

    1.2K70

    Python自动化办公-让 Excel 飞起来

    xlwings 读取 Excel 读取 excel 比较简单，比如现在有这样一个 excel： 先确定范围，这里是 A1 到 F4，多读一些也没关系，没有数据的格子会显示为 None。...，首先获取分数所在的列，然后将所有的分数取出来保存在列表中，对其求和，求平均值，然后写回 Excel 的最后一行。...比如说现在有一个股票的数据，我们用 Python 生成该股票的走势图，并插入到 Excel 中。 这里借助了 pandas 库，使用前请 pip install pandas 安装一下。...： Excel 转 Pdf 将一个工作簿转换为 Pdf 非常简单，一行代码就可以搞定： import xlwings as xw wb = xw.Book('300369.xlsx') sheet1...我想你会这样做：先把 Excel 通过工作群分发给所有员工，再把群里收集到的反馈附件汇总成一个文件。 现在你可以仿照上面拆分的方法来进行批量合并。

    2.1K80

    R&Python Data Science 系列：数据处理(4）长宽格式数据转换

    长格式数据：每一行数据记录的是ID（Player）的一个属性，形式为key：value，例如上图左表中，第一行数据记录Player1选手的name信息，name为key，Sulie为value；...宽格式数据：每一行数据为是一条完整的记录，记录着ID（Player）的各种属性；例如上图右表中，第一行就是一条完整的记录，分别记录Player1选手的name叫Sulie，sex为male，education...特别说明：不要将长宽格数据转换为宽格式数据理解为数据透视表，长转宽只是数据存储形式发生变化，并不对操作对象进行计算，而数据透视表一般对操作对象进行某种操作计算（计数、求和、平均等）。...3 长转宽函数 Python实现 两种方法： 1 pandas库中的pivot()和privot_table()函数； 2 dfply库中的spread()函数； 方法一： ##构造数据...4 宽转长函数 Python实现 Python中两种方法： 1 pandas库中的melt()函数； 2 dfply库中的gather()函数； ###构造数据集wide_data

    2.5K11
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