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高逼格使用Pandas加速代码，向for循环说拜拜！

本文将教你如何使用Pandas设计使用的方式，并根据矩阵运算进行思考。...在此过程中，我们将向你展示一些实用的节省时间的技巧和窍门，这些技巧和技巧将使你的Pandas代码比那些可怕的Python for循环更快地运行！ 数据准备 在本文中，我们将使用经典的鸢尾花数据集。...现在让我们建立一个标准线，用Python for循环来测量我们的速度。我们将通过循环遍历每一行来设置要在数据集上执行的计算，然后测量整个操作的速度。...然而，当我们在Python中对大范围的值进行循环时，生成器往往要快得多。 Pandas的 .iterrows() 函数在内部实现了一个生成器函数，该函数将在每次迭代中生成一行Dataframe。...类似地，以这种方式设计的许多库，包括Pandas，都将具有方便的内置函数，可以执行你正在寻找的精确计算，但速度更快。

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向量化操作简介和Pandas、Numpy示例

向量化操作示例 1、基本算术运算 一个具有两列的DataFrame， ' a '和' B '，我们希望以元素方式添加这两列，并将结果存储在新列' C '中。...清晰度:与显式循环的代码相比，代码通常更简洁，更容易阅读。 易用性:您可以使用一行代码将操作应用于整个行或列，降低了脚本的复杂性。...向量化提高代码的速度 向量化是一种强大的编程技术，可以加快代码的执行速度。这种方法利用底层优化的硬件指令和库，使计算更快、更高效。让我们以Python和NumPy为例，探索向量化如何加快代码的速度。...这种并行性进一步加快了计算速度。 总结 Pandas和NumPy等库中的向量化是一种强大的技术，可以提高Python中数据操作任务的效率。...可以以高度优化的方式对整个列或数据集合执行操作，从而生成更快、更简洁的代码。所以无论是在处理基本算术、自定义函数还是条件操作，利用向量化都可以极大地改进数据分析工作流。

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独家 | 什么是Python的迭代器和生成器?（附代码）

本文介绍了Python中的生成器和迭代器。在处理大量数据时，计算机内存可能不足，我们可以通过生成器和迭代器来解决该问题。 迭代器：一次一个！ Python 是一种美丽的编程语言。...，并且计算机内存不足，那么你会喜欢Python中的迭代器和生成器的概念。 与其将所有数据一次性都放入内存中，不如将它按块处理，只处理当时所需的数据，对吗？这将大大减少我们计算机内存的负载。...但等一下，我不是说迭代器也具有__iter __()方法吗？那是因为迭代器也是可迭代的，但反过来不成立。它们是自己的迭代器。...但随着代码变得更复杂，它们的功能会迅速变弱。在这种情况下，你发现自己会重新使用生成器函数，生成器函数在编写更复杂的函数方面提供了更大的灵活性。 为什么你应该使用迭代器？...当你不得不处理庞大的数据集时，也许这个数据集有几千行数据点甚至更多。如果Pandas可以解决这一难题，那么数据科学家的生活将变得更加轻松。

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这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念！

nametuple是Python的collections模块中的一种数据结构，其行为类似于Python元组，但具有可通过属性查找访问的字段。...我们仍然在使用某种形式的Python for循环，这意味着每个函数调用都是在Python中完成的，理想情况是它可以用Pandas内部架构中内置的更快的语言完成。...首先，你可能会注意到不再需要apply_tariff()，因为所有条件逻辑都应用于行的选择。因此，你必须编写的代码行和调用的Python代码会大大减少。 处理时间怎么样？...使用.itertuples：从Python的集合模块迭代DataFrame行作为namedTuples。 4. 使用.iterrows：迭代DataFrame行作为(index，Series)对。...如果你的代码是许多for循环，那么它可能更适合使用本机Python数据结构，因为Pandas会带来很多开销。 如果你有更复杂的操作，其中矢量化根本不可能或太难以有效地解决，请使用.apply方法。

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还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法

nametuple是Python的collections模块中的一种数据结构，其行为类似于Python元组，但具有可通过属性查找访问的字段。...我们仍然在使用某种形式的Python for循环，这意味着每个函数调用都是在Python中完成的，理想情况是它可以用Pandas内部架构中内置的更快的语言完成。...首先，你可能会注意到不再需要apply_tariff()，因为所有条件逻辑都应用于行的选择。因此，你必须编写的代码行和调用的Python代码会大大减少。 处理时间怎么样？...使用.itertuples：从Python的集合模块迭代DataFrame行作为namedTuples。 4. 使用.iterrows：迭代DataFrame行作为(index，Series)对。...如果你的代码是许多for循环，那么它可能更适合使用本机Python数据结构，因为Pandas会带来很多开销。 如果你有更复杂的操作，其中矢量化根本不可能或太难以有效地解决，请使用.apply方法。

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干货：用Python加载数据的5种不同方式，收藏！

您必须处理Python的常规归档概念，并使用它来读取 .csv 文件。 让我们在100个销售记录文件上执行此操作。 ? 嗯，这是什么？？？？似乎有点复杂的代码！！！...逻辑 这里的主要逻辑是，我使用readlines（） Python中的函数在文件中进行了迭代 。此函数返回一个列表，其中包含文件中的所有行。...利弊 重要的好处是您具有文件结构的所有灵活性和控制权，并且可以以任何想要的格式和方式读取和存储它。 您也可以使用自己的逻辑读取不具有标准结构的文件。...由于数据量很大，我们仅打印了前5行。 利弊 使用此功能的一个重要方面是您可以将文件中的数据快速加载到numpy数组中。 缺点是您不能有其他数据类型或数据中缺少行。 3....学习成果 您现在知道了5种不同的方式来在Python中加载数据文件，这可以在您处理日常项目时以不同的方式帮助您加载数据集。

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如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。...在 Python 中，有更多复杂的特性，得益于能够处理许多不同类型的文件格式和数据源的。 使用一个数据处理库 Pandas，你可以使用 read 方法导入各种文件格式。...这是一个更具技术性的解释，详细说明如何使用 Python 代码来获取 HTML 表格。 你可以将上面的代码复制粘贴到你自己的 Anaconda 中，如果你用一些 Python 代码运行，可以迭代它！...使用一行代码，我们已经将这些数据分配并保存到 Pandas dataframe 中 - 事实证明是这种情况，字典是要转换为 dataframe 的完美数据格式。 ?...如果要查看特定数量的行，还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。

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用Python执行SQL、Excel常见任务？10个方法全搞定！

有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。...在 Python 中，有更多复杂的特性，得益于能够处理许多不同类型的文件格式和数据源的。 使用一个数据处理库 Pandas，你可以使用 read 方法导入各种文件格式。...你可以将上面的代码复制粘贴到你自己的 Anaconda 中，如果你用一些 Python 代码运行，可以迭代它！ 下面是代码的输出，如果你不修改它，就是所谓的字典。 ?...使用一行代码，我们已经将这些数据分配并保存到 Pandas dataframe 中 —— 事实证明是这种情况，字典是要转换为 dataframe 的完美数据格式。 ?...如果要查看特定数量的行，还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。

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针对SAS用户：Python数据分析库pandas

Randy编写这本指南，让SAS用户熟悉Python和Python的各种科学计算工具。...我们将说明一些有用的NumPy对象来作为说明pandas的方式。 对于数据分析任务，我们经常需要将不同的数据类型组合在一起。...返回Series中的前3个元素。 ? 该示例有2个操作。s2.mean()方法计算平均值，随后一个布尔测试小于计算出的平均值。 ? Series和其它有属性的对象，它们使用点（.）操作符。....5 rows × 27 columns 缺失值替换 下面的代码用于并排呈现多个对象。它来自Jake VanderPlas的使用数据的基本工具。它显示对象更改“前”和“后”的效果。 ?...这之后是一个数据步骤，为col3 - col5迭代数组x ，并用&col6_mean替换缺失值。 SAS/Stat具有用于使用这里描述的一系列方法来估计缺失值的PROC MI。

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不会Pandas怎么行

要想成为一名高效的数据科学家，不会 Pandas 怎么行？ Python 是开源的，它很棒，但是也无法避免开源的一些固有问题：很多包都在做（或者在尝试做）同样的事情。...nrows=1000 表示读取前 1000 行数据。skiprows=[2,5] 表示你在读取文件的时候会移除第 2 行和第 5 行。...Gives (#rows, #columns) 给出行数和列数 data.describe() 计算基本的统计数据 查看数据 data.head(3) 打印出数据的前 3 行。...正如前面解释过的，为了优化代码，在一行中将你的函数连接起来。...总结一下，pandas 有以下优点： 易用，将所有复杂、抽象的计算都隐藏在背后了； 直观； 快速，即使不是最快的也是非常快的。 它有助于数据科学家快速读取和理解数据，提高其工作效率。

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Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

3]，具有本文的这个和其他功能。...对于非数字标签来说，这有点显而易见：为什么（以及如何）Pandas在删除一行后，会重新标记所有后续的行？对于数字标签，答案就有点复杂了。...首先，Pandas 纯粹通过位置来引用行，所以如果想在删除第3行之后再去找第5行，可以不用重新索引（这就是iloc的作用）。...下面是插入数值的一种方式和删除数值的两种方式： 第二种删除值的方法（通过删除）比较慢，而且在索引中存在非唯一值的情况下可能会导致复杂的错误。...这个惰性的对象没有任何有意义的表示，但它可以是： 迭代（产生分组键和相应的子系列--非常适合于调试）： groupby 以与普通系列相同的方式进行查询，以获得每组的某个属性（比迭代快）： 所有操作都不包括

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Pandas中高效的选择和替换操作总结

下面我们开始进入正题 为什么需要高效的代码? 高效代码是指执行速度更快、计算容量更低的代码。...end_time = time.time() print("Result calculated in {} sec".format(end_time - start_time)) 让我们看一个提高代码运行时间并降低计算时间复杂度的示例...这是因为.iloc[]函数利用了索引的顺序，索引已经排序因此速度更快。 我们还可以使用它们来选择列，而不仅仅是行。在下一个示例中，我们将使用这两种方法选择前三列。...如果数据很大，需要大量的清理，它将有效的减少数据清理的计算时间，并使pandas代码更快。 最后，我们还可以使用字典替换DataFrame中的单个值和多个值。...使用内置的replace()函数比使用传统方法快得多。 使用python字典替换多个值比使用列表更快。

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2021十大 Python 机器学习库

此外，这些模型可以组合起来构建更复杂的模型 模块化 Keras 本质上是模块化的，具有令人难以置信的表现力、灵活性和创新性研究能力 完全基于 Python Keras 是一个完全基于 Python 的框架...所有这些库都是有助于解决常见问题，并且可以以几乎类似的方式使用 LightGBM 的特点 快速 非常快速的计算确保了高生产效率 直观 直观，因此对于用户非常友好 训练更快 有比许多其他深度学习库更快的训练速度...当然这只是展示 Theano 稳定性的示例之一 动态 C 代码生成 比以往更快地评估表达式，从而大大提高效率 广泛的单元测试和自我验证 检测和诊断模型中的多种类型的错误和歧义 Pandas 什么是 Pandas...Pandas 是 Python 中的机器学习库，提供高级数据结构和各种分析工具。...Pandas 具有许多用于分组、组合数据和过滤的内置方法，以及时间序列功能 Pandas 的特点 Pandas 使得操作数据的整个过程变得更加容易，对重新索引、迭代、排序、聚合、连接和可视化等操作的支持是

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十大 Python 机器学习库

此外，这些模型可以组合起来构建更复杂的模型 模块化 Keras 本质上是模块化的，具有令人难以置信的表现力、灵活性和创新性研究能力 完全基于 Python Keras 是一个完全基于 Python 的框架...所有这些库都是有助于解决常见问题，并且可以以几乎类似的方式使用 LightGBM 的特点 快速 非常快速的计算确保了高生产效率 直观 直观，因此对于用户非常友好 训练更快 有比许多其他深度学习库更快的训练速度...当然这只是展示 Theano 稳定性的示例之一 动态 C 代码生成 比以往更快地评估表达式，从而大大提高效率 广泛的单元测试和自我验证 检测和诊断模型中的多种类型的错误和歧义 Pandas 什么是 Pandas...Pandas 是 Python 中的机器学习库，提供高级数据结构和各种分析工具。...Pandas 具有许多用于分组、组合数据和过滤的内置方法，以及时间序列功能 Pandas 的特点 Pandas 使得操作数据的整个过程变得更加容易，对重新索引、迭代、排序、聚合、连接和可视化等操作的支持是

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Python 全栈 191 问（附答案）

找出列表中出镜最多的元素，可能有多个 a = [1,2,3,4,5]，如何一行代码返回：[(1,2),(2,3),(3,4),(4,5)] sample 函数实现何功能？...找出字典前 n 个最大值对应的键 怎么一行代码合并两个字典？ 怎么理解函数原型 max(iterable,*[, key, default]) ？...Python 中如何创建线程，以及多线程中的资源竞争及暴露出的问题 多线程鸡肋和高效的协程机制的相关案例 列表和迭代器有何区别？ 如何拼接多个迭代器，形成一个更大的可迭代对象？...wraps 装饰器确保函数被装饰后名称不改变 写个装饰器统计出某个异常重复出现到指定次数时，历经的时长。 Python 的列表与快速实现元素之坑 删除列表的元素，O(1) 空间复杂度如何做到？...NumPy 数值计算：更快，案例解读 5 种创建 NumPy 数组的常用方法 arange, linspace, logspace, diag, zeros, ones, np.random 一体化介绍

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【扫盲】五分钟了解Python

有许多实用的框架（如 Django ，Flask ，Pyramid）被创建来简化 Web 开发过程，使你能用更少的代码行实现更多功能。 Django 就是目前最常用的一种。...科学计算，机器学习 Python 之所以对数据科学社区具有很大的吸引力，这主要是因为其核心库（NumPy，SciPy，pandas，matplotlib）以及用于原型设计、构建小型和可重用系统的高效性。...一些常规任务的自动化 我们还可以用 Python 在自定义的方式和任务的范围中运行。...原因如： 易学习，易阅读 Python 具有较少的语法限制。其代码阅读起来很像英语，且开发过程快。...同时 Python 的社区正在不断地努力，以改进性能。 比如 PyPy 的产生就是作为 Python 的一个运行更快，具备兼容性的编译器。

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Netdata：实时高分辨率监控工具 | 开源日报 No.173

Dioxus 完全与渲染器无关，并可作为任何渲染器的平台使用。 桌面应用仅需不到 10 行代码即可原生运行 (无需 Electron！)...非常符合人体工程学且功能强大的状态管理 具有综合内联文档 - 对所有 HTML 元素、监听器和事件进行悬停提示和指南 极快速并且内存利率极高 集成热重新加载以实现快速迭代 第一类异步支持，具备协同处理和暂挂功能...Python 库，为流行的数据分析和操作工具 pandas 添加了生成式人工智能功能。...可以用自然语言向数据提问 支持简单查询和复杂查询 能够绘制图表并保存 支持多个 DataFrame 之间的关联问题 提供快捷方式来方便地对数据进行处理、特征生成等操作 FlagAI-Open/FlagAIhttps...其主要功能包括： 通过 API 快速下载预训练模型 使用少于 10 行代码进行并行训练 提供方便的 few-shot learning 工具包 特别擅长中文任务，并且支持超过 30 个主流语言处理与图像表示等领域的预训练模型

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Pandas全景透视：解锁数据科学的黄金钥匙

优化的数据结构：Pandas提供了几种高效的数据结构，如DataFrame和Series，它们是为了优化数值计算和数据操作而设计的。这些数据结构在内存中以连续块的方式存储数据，有助于提高数据访问速度。...底层使用C语言：Pandas的许多内部操作都是用Cython或C语言编写的，Cython是一种Python的超集，它允许将Python代码转换为C语言代码，从而提高执行效率。...向量化操作：Pandas支持向量化操作，这意味着可以对整个数据集执行单个操作，而不是逐行或逐列地进行迭代。向量化操作通常比纯Python循环更快，因为它们可以利用底层的优化和硬件加速。...如果method被指定，对于连续的空值，这段连续区域，最多填充前 limit 个空值（如果存在多段连续区域，每段最多填充前 limit 个空值）。...这些方法不仅极大地简化了数据处理的复杂性，而且提供了强大的功能集，使得数据分析工作更为高效和灵活。

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