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。...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。...▌选择行/列的子集 下面的代码能够从整个数据集中筛选出所有行及 funded_amnt 列： datatable_df[:,'funded_amnt'] ?...这里展示的是如何选择数据集中前5行3列的数据，如下所示： datatable_df[:5,:3] ?.../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。
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析，数据清洗和准备。...它将分为以下几点: 1、在Pandas数据流中生成数据。 2、数据帧内的数据检索/操作。...拥有一个简单的工具或库来生成一个包含多个表的大型数据库，其中充满了您自己选择的数据，这不是很棒吗?幸运的是，有一个库提供了这样一个服务—— pydbgen。 pydbgen到底是什么?...它是一个轻量级的、纯python库，用于生成随机有用的条目(例如姓名、地址、信用卡号码、日期、时间、公司名称、职位名称、车牌号码等)，并将它们保存在pandas dataframe对象中、数据库文件中的...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。
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。...相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理缺失的数据...在这篇文章中，我们将介绍 Pandas 的内存使用情况，以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型，将数据框的内存占用量减少近 90%。...我们将使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整数列，然后优化这些列包含的类型，并比较优化前后内存的使用情况。...下面的图标展示了数字值是如何存储在 NumPy 数据类型中，以及字符串如何使用 Python 内置的类型存储。 你可能已经注意到，我们的图表之前将对象类型描述成使用可变内存量。
它能以分布式方式处理大数据文件。它使用几个 worker 来应对和处理你的大型数据集的各个块，所有 worker 都由一个驱动节点编排。 这个框架的分布式特性意味着它可以扩展到 TB 级数据。...我觉得大于 10GB 的数据集对于 Pandas 来说就已经很大了，而这时候 Spark 会是很好的选择。...Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。 此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...如果你有 DevOps 专业知识或有 DevOps 人员帮助你，EMR 可能是一个更便宜的选择——你需要知道如何在完成后启动和关闭实例。话虽如此，EMR 可能不够稳定，你可能需要花几个小时进行调试。...作为 Spark 贡献者的 Andrew Ray 的这次演讲应该可以回答你的一些问题。 它们的主要相似之处有： Spark 数据帧与 Pandas 数据帧非常像。
Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后… 等待…… 事实证明，处理大型数据集的每一行可能需要一段时间。...Swifter Swifter是一个库，它“以最快的可用方式将任何函数应用到pandas数据帧或序列中”，以了解我们首先需要讨论的几个原则。...并行处理 几乎所有的计算机都有多个处理器。这意味着您可以很容易地通过利用它们来提高代码的速度。因为apply只是将一个函数应用到数据帧的每一行，所以并行化很简单。...您可以将数据帧分割成多个块，将每个块提供给它的处理器，然后在最后将这些块合并回单个数据帧。 The Magic ?...您可以看到“SwiftApply”行是Swifter会做的，它会自动为您选择最佳选项。 也许你会问，你是如何利用这个魔法的?其实这是一件容易的事。
select_dtypes的一个令人困惑的方面是它同时接受字符串和 Python 对象的灵活性。 下表应阐明选择许多不同列数据类型的所有可能方法。...和cumprod 四、选择数据子集 在本章中，我们将介绍以下主题： 选择序列数据 选择数据帧的行 同时选择数据帧的行和列 同时通过整数和标签和选择数据 加速标量选择 以延迟方式对行切片 按词典顺序切片...它们能够独立且同时选择行或列。 准备 此秘籍向您展示如何使用.iloc和.loc索引器从数据帧中选择行。...同时选择数据帧的行和列 直接使用索引运算符是从数据帧中选择一列或多列的正确方法。 但是，它不允许您同时选择行和列。...逗号左侧的选择始终根据行索引选择行。 逗号右边的选择始终根据列索引选择列。 不必同时选择行和列。 步骤 2 显示了如何选择所有行和列的子集。 冒号表示一个切片对象，该对象仅返回该维度的所有值。
在数据分析的领域中，Python以其灵活易用的特性和丰富的库资源，成为了众多数据科学家的首选工具。在Python的数据分析流程中，数据的选择和运算是两个至关重要的步骤。...Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...Python的Pandas库为数据合并操作提供了多种合并方法,如merge()、join()和concat()等方法。...1.使用merge()方法合并数据集 Pandas提供了一个函数merge,作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口点。...axis表示选择哪一个方向的堆叠,0为纵向(默认),1为横向 【例】实现将特定的键与被切碎的数据帧的每一部分相关联。
这是对 pandas 数据帧进行探索性数据分析的一种简单快速的方法。pandas df.describe（）和 df.info（）函数通常用作 EDA 过程的第一步。...但是，它只提供了非常基本的数据概述，对于大型数据集没有太大帮助。另一方面，pandas 分析函数使用 df.profile_report（）扩展 pandas 数据帧，以便快速进行数据分析。...2.第二步，为 pandas plots 带来交互性 pandas 有一个内置的.plot（）函数作为数据帧类的一部分。然而，用这个函数呈现的可视化并不是交互式的，这使得它不那么吸引人。...现在让我们来看看如何安装这个库并让它在 pandas 中工作。...所有可用的 magic 函数列表 magic 命令有两种：行 magics（前缀为一个% 字符并在一行输入上操作）和单元 magics（用%% 前缀关联并在多行输入上操作）。
后一部分包括数据帧、并行数组和扩展到流行接口(如pandas和NumPy)的列表。...Dask的数据帧非常适合用于缩放pandas工作流和启用时间序列的应用程序。此外，Dask阵列还为生物医学应用和机器学习算法提供多维数据分析。...此外，您可以在处理数据的同时并行运行此代码，这将简化为更少的执行时间和等待时间! ? 该工具完全能够将复杂的计算计算调度、构建甚至优化为图形。...这就是为什么运行在10tb上的公司可以选择这个工具作为首选的原因。 Dask还允许您为数据数组构建管道，稍后可以将其传输到相关的计算资源。...熟悉的API:这个工具不仅允许开发人员通过最小的代码重写来扩展工作流，而且还可以很好地与这些工具甚至它们的API集成。 向外扩展集群:Dask计算出如何分解大型计算并有效地将它们路由到分布式硬件上。
这里我们将使用Kaggle.com上的沃尔玛数据集，其中包含了45家商店的多元时间序列数据。我们选择这个数据集是因为它是一个长式数据集，所有组的数据都是垂直堆叠的。...该数据集以Pandas数据帧的形式加载。...Gluonts - 转换回 Pandas 如何将 Gluonts 数据集转换回 Pandas 数据框。 Gluonts数据集是一个Python字典列表。...图(11): neuralprophet 结论 本文中，云朵君和大家一起学习了五个Python时间序列库，包括Darts和Gluonts库的数据结构，以及如何在这些库中转换pandas数据框，并将其转换回...这些库都有各自的优势和特点，选择使用哪个取决于对速度、与其他Python环境的集成以及模型熟练程度的要求。
前言 Python对数据科学如此重要的原因之一是它海量的数据分析和可视化库。在本文中，我们讨论了最受欢迎的一些。...一个大型团队正在不断地改进稳定性和新特性。 2. Scikit-Learn Scikit-Learn是用Python、C和c++编写的一个流行的机器学习库。用一个通用的选择来解决机器学习的经典问题。...工作出色的CPU和GPU。 支持几乎所有的神经网络模型，可以组合起来建立更复杂的模型。 该平台完全是用Python编写的，也就是说，您可以使用标准的调试工具。 5....Pandas Pandas是一个库，它提供用于处理数据的高级结构和用于分析数据的广泛工具。这个库允许您用少量代码执行许多复杂的命令:对数据排序和分组、处理丢失的数据、时间序列等。...所有数据都以数据帧表的形式表示。 8. SciPy SciPy对于科学和工程计算是必不可少的，包括机器学习任务。
在 Python 中，可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组，这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。...在本文中，我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。 方法一：使用熊猫分组（） Pandas 是一个强大的数据操作和分析库。...语法 grouped = df.groupby(key) 在这里，Pandas GroupBy 方法用于基于一个或多个键对数据帧中的数据进行分组。“key”参数表示数据分组所依据的一个或多个列。...生成的数据帧显示每个学生的平均分数。...每种方法都有其优点，可以根据手头任务的具体要求进行选择。
前言 Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发，它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。...02 Numpy的Pandas-高效的Pandas 您经常听到的抱怨之一是Python很慢，或者难以处理大量数据。通常情况下，这是由于编写的代码的效率很低造成的。...原生Python代码确实比编译后的代码要慢。不过，像Pandas这样的库提供了一个用于编译代码的python接口，并且知道如何正确使用这个接口。...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?
一、Pandas 和数据分析简介 在本章中，我们解决以下问题： 数据分析的动机 如何将 Python 和 Pandas 用于数据分析 Pandas 库的描述 使用 Pandas 的好处 数据分析的动机...Python 和 Pandas 组合如何融入数据分析 Python 编程语言是当今新兴的数据科学和分析领域中增长最快的语言之一。...因此，考虑到上一节中列出的 Python 的优势作为数据分析的一种选择，使用 Python 的数据分析从业人员应该变得对 Pandas 更为精通才能变得更加有效。 本书旨在帮助用户实现这一目标。...多重索引 现在我们转到多重索引的主题。 多级或分层索引很有用，因为它使 Pandas 用户可以使用序列和数据帧等数据结构来选择和按摩多维数据。...由于并非所有列都存在于两个数据帧中，因此对于不属于交集的数据帧中的每一行，来自另一个数据帧的列均为NaN。
这非常重要，因为熟悉 Python 的人比 R（更多的统计数据包），获得了 R 的许多数据表示和操作功能，同时完全保留在一个极其丰富的 Python 生态系统中。...这种自动对齐方式使数据帧比电子表格或数据库更有能力进行探索性数据分析。 结合在行和列上同时切片数据的功能，这种与数据帧中的数据进行交互和浏览的功能对于查找所需信息非常有效。...创建数据帧期间的行对齐 选择数据帧的特定列和行 将切片应用于数据帧 通过位置和标签选择数据帧的行和列 标量值查找 应用于数据帧的布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例...我们将研究的技术如下： 使用 NumPy 函数的结果 使用包含列表或 Pandas Series对象的 Python 字典中的数据 使用 CSV 文件中的数据 在检查所有这些内容时，我们还将检查如何指定列名...，演示初始化期间如何执行对齐以及查看如何确定数据帧的尺寸。
在过去的几年中，数据科学家常用的 Python 库已经非常擅长利用 CPU 能力。 Pandas 的基础代码是用 C 语言编写的，它可以很好地处理大小超过 100GB 的数据集。...它使用低级别的 CUDA 代码实现快速的、GPU 优化的算法，同时它上面还有一个易于使用的 Python 层。...Rapids 的美妙之处在于它与数据科学库的集成非常顺利，比如 pandas 数据帧就很容易通过 Rapids 实现 GPU 加速。...下图说明了 Rapids 如何在保持顶层易用性的同时实现低层的加速。 Rapids 利用了几个 Python 库： cuDF-Python GPU 数据帧。...我们将比较常规 CPU DBSCAN 和 cuML 的 GPU 版本的速度，同时增加和减少数据点的数量，以了解它如何影响我们的运行时间。
使用 Pandas on Ray，用户不需要知道他们的系统或集群有多少个核心，也不需要指定如何分配数据。...这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？ 这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？...我们要速度，也要扩展性 Dask 默认是以多线程的模式运行的，这意味着一个 Dask 数据帧的所有分割部分都在一个单独的 Python 进程中。...尽管多线程模式让一些计算变得更快，但是一个单独的 Python 进程并不能利用机器的多个核心。 或者，Dask 数据帧可以以多进程模式运行，这种模式能够生成多个 Python 进程。...然而，如果一个 Python 进程需要将一个小的 Pandas 数据帧发送到另一个进程，则该数据帧必须通过 Pickle 进行串行化处理，然后在另一个进程中进行去串行化处理，因为这两个进程没有共享内存。
之前在做数据分析的时候，用过一个自动化生成数据探索报告的Python库：ydata_profiling 一般我们在做数据处理前会进行数据探索，包括看统计分布、可视化图表、数据质量情况等，这个过程会消耗很多时间...这些对于数据清理和准备很重要，确保分析的可靠性，并及早发现问题。 易于与其他流集成：数据分析的所有度量都可以以标准JSON格式使用。...大型数据集的数据探索：即使体量很大的数据集，ydata_profiling也可以轻松生成报告，它同时支持Pandas数据帧和Spark数据帧。...数据集概览 Overview 首先可以看到数据集的整体信息，包括字段数、缺失值行、重复行、占内存大小等等 字段详细信息 Variables 你可以看到所有字段的统计学特征以及分布情况，包括均值、分位值、...最大最小值 字段分布关系 Interactions 这是个交互可视化图，可以选择任意两个字段，看他们的散点分布关系，通过这个你可以很直观的知道各个字段的关联关系是什么样的，正相关、负相关、无相关等 字段相关性
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