dask数据帧中的df.groupby(...).apply(...).reset_index() - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Pandas高级数据处理：性能优化技巧

解决方案：使用 transform 替代 apply：transform 函数通常比 apply 更快，因为它可以直接利用底层的 C 实现。减少不必要的列：只保留参与聚合的列，减少计算量。...优化数据结构：如前所述，通过分块读取、选择必要列等方式减少内存占用。使用更高效的数据结构：例如，使用 dask 库来处理分布式数据集。2....数据类型不匹配问题描述：在某些操作中，可能会因为数据类型不匹配而引发错误，如 TypeError 或 ValueError。...解决方案：重置索引：在合并前使用 reset_index() 重置索引。明确指定连接键：使用 on 参数明确指定连接键，避免默认使用索引。...希望本文能帮助你在实际工作中更好地应用 Pandas，提升数据处理的性能。

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盘点一个Pandas数据处理基础题目

(['id','type']).book.apply(list).reset_index() res['book'] = res.apply(lambda x:(','.join([str(i) for...i in x['book']]))) res 预期的结果如下图所示：二、实现过程方法一这里【月神】给出一个可行的代码，大家后面遇到了，可以对应的修改下，事半功倍，代码如下所示： df.groupby...(['id','type']).book.unique().str.join(',').reset_index() 运行之后，结果就是想要的了。...代码如下所示： res = df.groupby(['id', 'type']).book.apply(set).reset_index() res['book'] = res['book'].apply...这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，一共两个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。

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kaggle实战-黑色星期图画像分析

kaggle实战：黑色星期五画像分析本文是对还是kaggle上一份黑色星期五消费数据的分析，主要是针对用户和商品信息的画像分析。...小结1：在我们的数据中包含object、float64和int64共3种数据类型其中Product_Category_2字段有约31%的缺失占比，Product_Category_3有69%的缺失值占比...画像5：不同年龄的消费人数和金额 In [30]: df7 = df.groupby("Age").agg({"User_ID":"nunique", "Purchase":"sum"}).reset_index...：销售额排名前20的商品其总销售额占据整体的73%，基本上是符合我们听到的二八法则画像11：商品种类 In [51]: df14 = df.groupby(["Product_Category_1"]...",x=0.5,y=0.97)) fig.show() 从性别、3个不同的商品类别来看：男性的消费能力远高于女性在商品1中，1号品类是一个高需求的物品在商品2中，2号最高，8号其次在商品3中，

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13个Pandas奇技淫巧

归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。...(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())] 先按Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出...[df["rank"] == 1][["ID", "class"]] 对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。...df.sort_values(['name','score'], ascending = [True,False]) df.groupby('name').apply(lambda x: x.sort_values...df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) 8.优化 DataFrame 对内存的占用方法一：只读取切实所需的列，使用usecols

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Pandas必知必会的使用技巧，值得收藏！

作者：风控猎人本期的主题是关于python的一个数据分析工具pandas的，归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。...(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())] 先按Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出...[df["rank"] == 1][["ID", "class"]] 对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。...df.sort_values(['name','score'], ascending = [True,False]) df.groupby('name').apply(lambda x: x.sort_values...df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) 8.优化 DataFrame 对内存的占用方法一：只读取切实所需的列，使用usecols

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13个Pandas实用技巧，有点香！

原作：风控猎人归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。...(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())] 先按Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出...[df["rank"] == 1][["ID", "class"]] 对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。...df.sort_values(['name','score'], ascending = [True,False]) df.groupby('name').apply(lambda x: x.sort_values...df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) 8.优化 DataFrame 对内存的占用方法一：只读取切实所需的列，使用usecols

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13个Pandas奇技淫巧

↑ 关注 + 星标，后台回复【大礼包】送你Python自学大礼包原作：风控猎人归纳整理了一些工作中常用到的pandas使用技巧，方便更高效地实现数据分析。...(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())] 先按Mt列进行分组，然后对分组之后的数据框使用idxmax函数取出Count最大值所在的列，再用iloc位置索引将行取出...[df["rank"] == 1][["ID", "class"]] 对ID进行分组之后再对分数应用rank函数，分数相同的情况会赋予相同的排名，然后取出排名为1的数据。...df.sort_values(['name','score'], ascending = [True,False]) df.groupby('name').apply(lambda x: x.sort_values...df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').fillna(0) 8.优化 DataFrame 对内存的占用方法一：只读取切实所需的列，使用usecols

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3个高频使用Pandas函数

3个Pandas高频使用函数本文主要是介绍3个Pandas中很实用的函数：apply + agg + transform 模拟数据 In [1]: import pandas as pd import...一个非常灵活的函数，能够对整个DataFrame或者Series执行给定函数的操作。...： In [14]: # 4 df.groupby("sex").agg(["mean","sum"]) # 5 df.groupby("sex").agg({"chinese":["mean"],..."math":["sum","min","max"]}) 还可以自定义新生成的字段名称： df.groupby("sex").agg(chinese_mean=("chinese","mean"), math_min...办法1：使用groupby + merge In [18]: # 1、先groupby df1 = df.groupby("sex")["chinese"].mean().reset_index()

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数据分析之Pandas分组操作总结

内涵 SAC指的是分组操作中的split-apply-combine过程。...其中split指基于某一些规则，将数据拆成若干组；apply是指对每一组独立地使用函数；combine指将每一组的结果组合成某一类数据结构。...2. apply过程在apply过程中，我们实际往往会遇到四类问题：整合(Aggregation)：即分组计算统计量（如求均值、求每组元素个数）；变换(Transformation)：即分组对每个单元的数据进行操作...apply函数 1. apply函数的灵活性标量返回值列表返回值数据框返回值可能在所有的分组函数中，apply是应用最为广泛的，这得益于它的灵活性：对于传入值而言，从下面的打印内容可以看到是以分组的表传入...apply中。

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Pandas GroupBy 使用教程

实例 1 将分组后的字符拼接 import pandas as pd df=pd.DataFrame({ 'user_id':[1,2,1,3,3], 'content_id':[1,1,2,2,2...将df按content_id分组，然后将每组的tag用逗号拼接 df.groupby('content_id')['tag'].apply(lambda x:','.join(x)).to_frame(...实例2 统计每个content_id有多少个不同的用户 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'user_id':[1,2,1,3,3,],...df1 = df.groupby('product')['value'].sum().to_frame().reset_index() df1 按产品product分组后，然后value求和： ?...df2 = df.groupby('product')['value'].sum().to_frame().reset_index().sort_values(by='value') df2 ?

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Pandas，数据处理的好帮手！

最近做可视化视频，在处理数据的时候遇到了一些问题。所以就来总结一下，也给大家一个参考。 1. pandas.pivot_table 数据透视表，数据动态排布并且分类汇总的表格格式。...下面来看一个全明星球员出场次数的统计。 ? 首先添加num列，然后对name进行分类汇总，然后进行「行累加」。最后便可得到球员历年的数据情况，避免出现数据缺失的情况，具体代码如下。...DataFrame.apply 上面的cumsum函数是逐列进行累加的，如果需要总累加，那么便可以使用apply函数。代码如下，axis可转换轴。...计算分类汇总后的数据总和 # 按name分类汇总并计算总和 df.groupby(['name'])[['name', 'view', 'danmaku']].sum().reset_index())...比如要选取特定区间内的数据内容，可以通过如下的代码。

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Pandas实现列表分列与字典分列的三个实例

实现代码： ( df.groupby("姓名")["得分"] .apply(list) .apply(pd.Series) .fillna("") .rename...分布解析：首先将每个姓名的得分聚合成列表，并最终返回一个Series： df.groupby("姓名")["得分"].apply(list) 结果：姓名孙四娘 [7, 28]...Series的内部方法： df.groupby("姓名")["得分"].apply(lambda x:x.to_list()) 使用Series内部方法的性能比python列表方法转换快一些。...然后还原索引： _.reset_index() 结果： ?...而result["counts"] = df.counts则将原始数据的counts列添加到结果列中。

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3个Pandas高频使用函数

模拟数据模拟了一份简单的数据 In [1]: import pandas as pd import numpy as np In [2]: df = pd.DataFrame( {"name...： In [14]: # 4 df.groupby("sex").agg(["mean","sum"]) # 5 df.groupby("sex").agg({"chinese":["mean"]..., "math":["sum","min","max"]}) 还可以自定义新生成的字段名称： df.groupby("sex").agg(chinese_mean=("chinese","mean"...方法1：使用groupby + merge In [18]: # 1、先groupby df1 = df.groupby("sex")["chinese"].mean().reset_index()...欢迎加入星球，一起学习数据分析、pandas等 ---- 尤而小屋，一个温馨的小屋。小屋主人，一手代码谋求生存，一手掌勺享受生活，欢迎你的光临

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TIANCHI全球城市计算AI挑战赛baseline

写在前面该文章主要内容是全球城市计算AI挑战赛的基本分析和Baseline....基本介绍大赛以“地铁乘客流量预测”为赛题，参赛者可通过分析地铁站的历史刷卡数据，预测站点未来的客流量变化，帮助实现更合理的出行路线选择，规避交通堵塞，提前部署站点安保措施等，最终实现用大数据和人工智能等技术助力未来城市安全出行...(['count', 'sum']).reset_index() # nunique tmp = df.groupby(['stationID'])['deviceID...'], how='left') tmp = df.groupby(['stationID','hour'])['deviceID'].nunique().reset_index(name...，故剔除所有周末的数据。

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异动分析（三）利用Python模拟业务数据

异动分析（三）利用Python模拟业务数据上期提到【数据是利用python生成的】，有很多同学留言想了解具体的生成过程，所以这一期就插空讲一下如何利用Python模拟日常业务数据模拟思路日常业务数据都会服从一定的概率分布...，对于稳定的业务场景，时间序列数据基本服从均匀分布。...转化类数据一般服从二项分布，因此可以先生成每日明细数据，在此基础上进行转化判断。为了更贴近业务数据，需要对不同细分维度赋以一个权重，以期能产生具有差异的转化率数据。...df_finall=pd.concat([df_finall, df_temp]) else: # 构造有差异的样本数据 s1 = choice...，在概率随机的基础上增加自定义权重，则能生成具有维度差异的转化数据～

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基于机器学习的IC电商数据挖掘-数据探索篇

基于机器学习的IC电子产品数据挖掘最近获取到了一份IC电子产品电商数据的分析，后面会进行3个主题的数据分析：第一阶段：基于pandas、numpy、matplotlib、plotly等库的统计可视化分析...第二阶段：基于机器学习聚类算法和RFM模型的用户画像分析第三阶段：基于关联规则算法的品牌、产品和产品种类关联性挖掘本文是第一个阶段，主要内容包含：数据预处理数据探索EDA 多角度对比分析导入库...user_id 0 age 0 sex 0 local 0 dtype: int64 时间字段处理字段类型转化读进来的数据中时间字段是...df["event_time"] = df["event_time"].apply(lambda x: x[:19]) In [17]: # 时间数据类型转化：字符类型---->指定时间格式 df[...In [20]: amount_by_month = df.groupby("month")["price"].sum().reset_index() amount_by_month Out[20]:

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cuDF，能取代 Pandas 吗？

缺失值：与Pandas不同，cuDF中的所有数据类型都是可为空的，意味着它们可以包含缺失值（用cudf.NA表示）。....apply()函数限制： cuDF支持.apply()函数，但它依赖于Numba对用户定义的函数（UDF）进行JIT编译并在GPU上执行。这可以非常快速，但对UDF中允许的操作施加了一些限制。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...当数据量不大，可以在单个GPU内存中处理时，cuDF提供了对单个GPU上高性能数据操作的支持。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能的数据处理，特别是当数据集太大，无法容纳在单个GPU内存中时。

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再见Pandas，又一数据处理神器！

缺失值：与Pandas不同，cuDF中的所有数据类型都是可为空的，意味着它们可以包含缺失值（用cudf.NA表示）。....apply()函数限制： cuDF支持.apply()函数，但它依赖于Numba对用户定义的函数（UDF）进行JIT编译并在GPU上执行。这可以非常快速，但对UDF中允许的操作施加了一些限制。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...当数据量不大，可以在单个GPU内存中处理时，cuDF提供了对单个GPU上高性能数据操作的支持。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能的数据处理，特别是当数据集太大，无法容纳在单个GPU内存中时。

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再见Pandas，又一数据处理神器！

缺失值：与Pandas不同，cuDF中的所有数据类型都是可为空的，意味着它们可以包含缺失值（用cudf.NA表示）。....apply()函数限制： cuDF支持.apply()函数，但它依赖于Numba对用户定义的函数（UDF）进行JIT编译并在GPU上执行。这可以非常快速，但对UDF中允许的操作施加了一些限制。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...当数据量不大，可以在单个GPU内存中处理时，cuDF提供了对单个GPU上高性能数据操作的支持。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能的数据处理，特别是当数据集太大，无法容纳在单个GPU内存中时。

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使用Dask DataFrames 解决Pandas中并行计算的问题

如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...你可以看到下面的总运行时间: 让我们来比较一下不同点: 这并不是一个显著的区别，但Dask总体上是一个更好的选择，即使是对于单个数据文件。...(df['Date'].dt.year).sum() 下面是运行时的结果: 15分半钟似乎太多了，但您必须考虑到在此过程中使用了大量交换内存，因为没有办法将20+GB的数据放入16GB的RAM中。...一个明显的赢家，毋庸置疑。让我们在下一节结束这些内容。结论今天，您学习了如何从Pandas切换到Dask，以及当数据集变大时为什么应该这样做。...Dask的API与Pandas是99%相同的，所以你应该不会有任何切换困难。请记住—有些数据格式在Dask中是不支持的—例如XLS、Zip和GZ。此外，排序操作也不受支持，因为它不方便并行执行。

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