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媲美Pandas?一文入门Python的Datatable操作

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。...对象,datatable 的基本分析单位是 Frame,这与Pandas DataFrame 或 SQL table 的概念是相同的:即数据和列的二维数组排列展示。...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() ‍下面,将 datatable 读取的数据转换为 Pandas dataframe 形式,并比较所需的时间,如下所示:...▌选择/列的子集 下面的代码能够从整个数据集中筛选出所有及 funded_amnt 列: datatable_df[:,'funded_amnt'] ?...这里展示的是如何选择数据集中前53列的数据,如下所示: datatable_df[:5,:3] ?

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媲美PandasPython的Datatable包怎么用?

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。...对象,datatable 的基本分析单位是 Frame,这与Pandas DataFrame 或 SQL table 的概念是相同的:即数据和列的二维数组排列展示。...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面,将 datatable 读取的数据转换为 Pandas dataframe 形式,并比较所需的时间,如下所示: %...▌选择/列的子集 下面的代码能够从整个数据集中筛选出所有及 funded_amnt 列: datatable_df[:,'funded_amnt'] ?...这里展示的是如何选择数据集中前53列的数据,如下所示: datatable_df[:5,:3] ?

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利用Pandas数据过滤减少运算时间

当处理大型数据集时,使用 Pandas 可以提高数据处理的效率。Pandas 提供了强大的数据结构和功能,包括数据过滤、筛选、分组和聚合等,可以帮助大家快速减少运算时间。...1、问题背景我有一个包含37456153和3列的Pandas数据,其中列包括Timestamp、Span和Elevation。...每个时间戳值都有大约62000Span和Elevation数据,如下所示(以时间戳=17210为例): Timestamp Span Elevation94614 17210...最后,我决定对数据进行迭代,以获取给定的时间戳(代码为17300),来测试它的运行速度。代码for循环计算了在每个增量处+/-0.5delta范围内的平均Elevation值。...这些技巧可以帮助大家根据特定条件快速地筛选出需要的数据,从而减少运算时间根据大家的具体需求和数据集的特点,选择适合的方法来进行数据过滤。

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Pandas 秘籍:1~5

时间增量 np.timedelta64, pd.Timedelta timedelta64 时间增量,从几天到纳秒。...通过名称选择列是 Pandas 数据的索引运算符的默认行为。 步骤 3 根据类型(离散或连续)以及它们的数据相似程度,将所有列名称整齐地组织到单独的列表。...这在第 3 步得到确认,在第 3 步,结果(没有head方法)将返回新的数据列,并且可以根据需要轻松地将其作为列附加到数据。axis等于1/index的其他步骤将返回新的数据。...和cumprod 四、选择数据子集 在本章,我们将介绍以下主题: 选择序列数据 选择数据 同时选择数据和列 同时通过整数和标签和选择数据 加速标量选择 以延迟方式对切片 按词典顺序切片...序列和数据索引器允许按整数位置( Python 列表)和标签( Python 字典)进行选择。.iloc索引器仅按整数位置选择,并且与 Python 列表类似。.

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Pandas 学习手册中文第二版:1~5

具体而言,在本章,我们将涵盖以下主题: 根据 Python 对象,NumPy 函数,Python 字典,Pandas Series对象和 CSV 文件创建DataFrame 确定数据大小 指定和操作数据的列名...创建数据期间的对齐 选择数据的特定列和 将切片应用于数据 通过位置和标签选择数据和列 标量值查找 应用于数据的布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章的示例...在创建数据时未指定列名称时,pandas 使用从 0 开始的增量整数来命名列。...使用布尔选择选择 可以使用布尔选择选择。 当应用于数据时,布尔选择可以利用多列数据。...要获得删除了这些数据,请选择选择的补码。

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如何从 Pandas 迁移到 Spark?这 8 个问答解决你所有疑问

当你的数据集变得越来越大,迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。...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。...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。...有时,在 SQL 编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 记住确切的 API 更容易,并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据是不可变的。不允许切片、覆盖数据等。...有的,下面是一个 ETL 管道,其中原始数据数据湖(S3)处理并在 Spark 变换,加载回 S3,然后加载到数据仓库( Snowflake 或 Redshift),然后为 Tableau 或

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精通 Pandas 探索性分析:1~4 全

在下一章,我们将学习如何在高级数据选择中使用 Pandas 技术。...二、数据选择 在本章,我们将学习使用 Pandas 进行数据选择的高级技术,如何选择数据子集,如何从数据集中选择多个和列,如何对 Pandas 数据或一序列数据进行排序,如何过滤 Pandas 数据的角色...我们了解了 Pandas 的filter方法以及如何在实际数据集中使用它。 我们还学习了根据数据创建的布尔序列过滤数据的方法,并且学习了如何将过滤数据的条件直接传递给数据。...我们逐步介绍了如何过滤 Pandas 数据,如何对此类数据应用多个过滤器以及如何在 Pandas 中使用axis参数。...我们看到了如何处理 Pandas 缺失的值。 我们探索了 Pandas 数据的索引,以及重命名和删除 Pandas 数据的列。 我们学习了如何处理和转换日期和时间数据

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何在 Pandas 创建一个空的数据并向其附加行和列?

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据的有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和列对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R的data.frame。最常用的熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(csv,excel,SQL等)导入到pandas数据的。...在本教程,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何在 Pandas 向其追加行和列。...方法将追加到数据。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 的 Pandas 库对数据进行操作的人来说非常有帮助。

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python数据分析——数据选择和运算

PythonPandas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或列进行数据选择。...例如,使用.loc和.iloc可以根据标签和行号来选取数据,而.query方法则允许我们根据条件表达式来筛选数据。 在数据选择的基础上,数据运算则是进一步挖掘数据内在规律的重要手段。...综上所述,Python数据分析数据选择和运算方面展现出了强大的能力。通过合理的数据选择和恰当的运算处理,我们可以从数据获取到宝贵的信息和洞见,为决策提供有力的支持。...PythonPandas库为数据合并操作提供了多种合并方法,merge()、join()和concat()等方法。...merge()是Python最常用的函数之一,类似于Excel的vlookup函数,它的作用是可以根据一个或多个键将不同的数据集链接起来。

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如何通过Maingear的新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

cuDF:数据操作 cuDF提供了类似Pandas的API,用于数据操作,因此,如果知道如何使用Pandas,那么已经知道如何使用cuDF。..., 0.2, None, 0.3]}) gdf = cudf.DataFrame.from_pandas(df) 也可以做相反的事情,将cuDF数据转换为pandas数据: import cudf...在大多数情况下,cuML的Python API与sciKit-learn的 API匹配。...此数据使用大约15 GB的内存)训练XGBoost模型在CPU上花费1分钟46s(内存增量为73325 MiB) ,在GPU上仅花费21.2s(内存增量为520 MiB)。...在使工作流程变得困难的其他软件工程挑战,计算数据的大小和时间是两个瓶颈,这两个瓶颈使无法在运行实验时进入流程状态。

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使用 Apache Hudi + Daft + Streamlit 构建 Lakehouse 分析应用

Apache Hudi 等开放式湖仓一体平台允许组织构建灵活的架构,使他们能够为其工作负载选择最佳计算引擎,而无需将数据锁定在专有存储格式。...数据文件以可访问的开放表格式存储在基于云的对象存储( Amazon S3、Azure Blob 或 Google Cloud Storage),元数据由“表格式”组件管理。...在此示例,我们仅使用 Daft 来延迟读取数据选择列的任务。实际上这种懒惰的方法允许 Daft 在执行查询之前更有效地优化查询。...优化逻辑计划(突出显示)根据我们的查询显示投影下推。当这些查询引擎优化与 Hudi 的存储优化功能(聚类、索引、文件大小等)相结合时,它们可以为处理大型数据集提供出色的性能。...然后将结果转换为 Pandas 数据,以便与可视化图表一起使用。从仪表板的设计角度来看,我们将有四个图表来回答一些业务问题,以及一个过滤器来分析 category 数据

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精通 Pandas:1~5

简而言之,pandas 和 statstools 可以描述为 Python 对 R 的回答,即数据分析和统计编程语言,它既提供数据结构( R 数据架),又提供丰富的统计库用于数据分析。...因此,考虑到上一节列出的 Python 的优势作为数据分析的一种选择,使用 Python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。...在下一章,我们将讨论 Pandas 索引的主题。 四、Pandas 的操作,第一部分 – 索引和选择 在本章,我们将着重于对来自 Pandas 对象的数据进行索引和选择。...由于并非所有列都存在于两个数据,因此对于不属于交集的数据的每一,来自另一个数据的列均为NaN。...这对于显示数据以进行可视化或准备数据以输入其他程序或算法非常有用。 在下一章,我们将研究一些数据分析中有用的任务,可以应用 Pandas,例如处理时间序列数据以及如何处理数据的缺失值。

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从 CPU 切换到 GPU 进行纽约出租车票价预测

这里我只选择了一个 GPU,但您可以根据需要选择多个。 这仍然给我们留下了为什么数据科学从业者对使用 GPU 犹豫不决的原因 3。数据科学已经是许多领域的一个领域。...我将讨论我如何在脚本处理这些,但请注意,我们只需要稍微更改 100 多行代码的 3 。 第一个问题的根本原因是 cuDF 的parse_dates不能像Pandas一样处理异常或非标准格式。...这是该函数以及如何将其应用于Pandas 数据 ( taxi_df ),从而生成一个新列 ( hav_distance ): def haversine_distance(x_1, y_1, x_...您所见,CPU 和 GPU 运行时之间的比例实际上并不相同。 接下来让我们检查运行时间较长的任务的运行时间(以秒为单位)。...我们谈论的是,你猜对了,我们知道的用户定义函数传统上对 Pandas 数据的性能很差。请注意 CPU 和 GPU 之间的性能差异。运行时间减少了 99.9%!

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加速数据分析,这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包,它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构,旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据 SQL 表或 Excel 表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型...事实上,数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构。...Isin () 有助于选择特定列具有特定(或多个)值的

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加速数据分析,这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包,它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构,旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据 SQL 表或 Excel 表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型...事实上,数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构。...Isin () 有助于选择特定列具有特定(或多个)值的

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12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包,它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构,旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据 SQL 表或 Excel 表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型...事实上,数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构。...Isin () 有助于选择特定列具有特定(或多个)值的

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NumPy、Pandas若干高效函数!

我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。...Pandas数据统计包的6种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包,它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构,旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据SQL表或Excel表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型); 其他任意形式的统计数据集...事实上,数据根本不需要标记就可以放入Pandas结构。...Isin()有助于选择特定列具有特定(或多个)值的

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