与时间相关,自然第一感觉便是转化为datetime格式,这里需要注意:需要首先将两列转化为 str 类型。
astype(int)在转换数据类型时,直接将字符串转为整型数据字符串中的小数点会被认为是特殊字符而报错;
to_datetime 如果传入的是10位时间戳,unit设置为秒,可以转换为datetime
在进行数据分析时,确保使用正确的数据类型是很重要的,否则我们可能会得到意想不到的结果或甚至是错误结果。对于 pandas 来说,它会在许多情况下自动推断出数据类型
如何优化大数据集内存占用?在用Pandas进行数据分析时,首先对读取的数据清洗操作包括剔除空列、去除不合要求的表头、设置列名等,而经常忽略对数据列设置相应的数据类型,而数据类型设置对大数据集内存占用产生重要影响。
官网地址:https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.to_numeric.html
我们在整理数据的时候,经常会碰上数据类型出错的情况,今天小编就来分享一下在Pandas模块当中的数据类型转换的相关技巧,干货满满的哦!
大多数情况下,pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。Numpy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns],注意,Numpy 不支持带时区信息的 datetime。
由于气象上经常研究长期气候变化,这些数据动辄上十年,上百年的再分析数据也不少,如何提取这些时间序列,如何生成时间序列,便成为一个问题,之前看到摸鱼大佬作气候研究时使用xarray花式索引提取数据将我震的五体投地,于是也学习了一下时间序列的处理方法与经验。这里分为三部分,一是如何生成时间序列;二是使用xarray提取数据集里的时间序列;三是如何在绘图中使用定制化时间的显示方式。本章节是第一块的内容。
上两篇原创的文章,小编主要是讲了数据可视化方面的内容,但是好像看得人不是很多的样子(搞得小编心里拔凉拔凉的....)
本文介绍了如何利用Python实现RFM分析。首先,介绍了RFM分析的基本概念,然后详细讲解了如何在Python中实现这个过程。主要包括计算RFM各项分值、归总RFM分值、根据RFM分值对客户分类以及具体的算法实现。最后,介绍了在Python中应用RFM分析的示例代码。
平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便,但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析,而站点数据一般都是用文本文件存储的,比如下图这种格式,从外到内的坐标依次是:年、月、站点、日
pandas是python数据分析必备工具,它有强大的数据清洗能力,往往能用非常少的代码实现较复杂的数据处理
RFM(Recency Frequency Monetary)模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。
Prophet是facebook开源的时间序列预测工具,使用时间序列分解与机器学习拟合的方法进行建模预测,关于prophet模型优点本文不再累述,网络上的文章也比较多了,各种可视化,参数的解释与demo演示,但是真正用到工业上大规模的可供学习的中文材料并不多。
对于动辄就几十或几百个 G 的数据,在读取这么大数据时,有没有办法随机选取一小部分数据,然后读入内存,快速了解数据和开展 EDA ?
对于变量的数据类型而言,Pandas除了数值型的int 和 float类型外,还有object ,category,bool,datetime类型。
日常数据处理中,经常需要对一些数据进行类型转化以便于后续的处理,由于自己不太喜欢记住它们,所以每次不记得具体函数方法的时候都是搜索一下,感觉还是有点Fei时间。
pandas 是做数据分析时的必备库。在数据分析之前,我们往往需要对数据的大小、内容、格式做一定处理,去掉无效值和缺失值,保持结构统一,使其便于之后的分析。这一过程被称作“数据清洗”。
在Excel中,我们可以通过先在单元格中编写公式,然后向下拖动列来创建计算列。在PowerQuery中,还可以添加“自定义列”并输入公式。在Python中,我们创建计算列的方式与PQ中非常相似,创建一列,计算将应用于这整个列,而不是像Excel中的“下拉”方法那样逐行进行。要创建计算列,步骤一般是:先创建列,然后为其指定计算。
你可能希望取一个对象并重新索引其轴,使其标签与另一个对象相同。虽然这个操作的语法虽然冗长但简单,但它是一个常见的操作,因此reindex_like() 方法可用于简化此操作:
对于DataFrame,对齐会同时发生在行和列上,两个DataFrame对象相加后,其索引和列会取并集,缺省值用NaN。
今天我想和大家分享一下关于爬虫数据的整理与处理的技巧,并介绍一些Python爬虫的实践经验。如果你正在进行数据工作,那么整理和处理数据是无法避免的一项工作。那么就让让我们一起来学习一些实际操作的技巧,提升数据处理的效率和准确性吧!
在前两篇文章中,我们从多个角度,由浅入深,对比了pandas和SQL在数据处理方面常见的一些操作。
介绍一下平台实现查询所用的queryDF模块。该模块loadData()随着tornado Web程序启动调用一次,读取数据目录下的所有pkl文件,用pandas的DataFrame存储在内存中。
Scikits 是小型的独立项目,以某种方式与 SciPy 相关,但不属于 SciPy。 这些项目不是完全独立的,而是作为一个联合体在伞下运行的。 在本章中,我们将讨论几个 Scikits 项目,例如:
在进行将多个表的数据合并到一个表后,发现输出到EXCEL表的数据发生错误,数值型数据末尾都变成了0。这是因为excel数据超过11位,自动以科学计数法显示,其最大处理精度为15位,超过15位,以后数字自动变0。找了一些解决方法,发现用.astype(‘数据类型’)还是挺方便的。我在输出时,将数值型的数据(int)转化成了字符串(str)。
官网: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
python小白,在“一心学”公众号学习了一点疫情数据分析可视化的课程,记录下来,供小白参考。
三种时间状态:时间戳、时间元组、字符串 四个转换函数:localtime、strftime、strptime、mktime
在前面一个章节,我们学习了常用的时间序列的生成方法,这一节,则是非常方便的如何使用xarray进行数据集的时间维度的抽取合并操作。逐步的学习,摸鱼咯大佬的花式索引学会也不是什么难事。
日期格式数据处理 Pandas中使用to_datetime()方法将文本格式转换为日期格式 dataframe数据类型如果为datetime64,可以使用dt方法取出年月日等 对于时间差数据,可以使用timedelta函数将其转换为指定时间单位的数值 时间差数据,可以使用dt方法访问其常用属性 import pandas as pd import numpy as np import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之数据转换
pandas有一种功能非常强大的方法,它就是accessor,可以将它理解为一种属性接口,通过它可以获得额外的方法。其实这样说还是很笼统,下面我们通过代码和实例来理解一下。
pandas 提供了用于内存分析的数据结构,这使得使用 pandas 分析大于内存数据集的数据集有些棘手。即使是占用相当大内存的数据集也变得难以处理,因为一些 pandas 操作需要进行中间复制。
业内常说数据决定了模型效果上限,而机器学习算法是通过数据特征做出预测的,好的特征可以显著地提升模型效果。这意味着通过特征生成(即从数据设计加工出模型可用特征),是特征工程相当关键的一步。
之前看到过一篇文章,讲的就是如何在使用pandas的时候降低内存的开销。笔者亲自尝试了一下,发现确实不错,但是也会有很多问题,譬如,一些第三方包(例如statsmodels、alphalens等)的运算要求数据就是float64类型的,这使得我们很尴尬呀。
可视化对于大家来说确实是有关的,因为确实是直观的,每一组大数据如果可以用可视化进行展示的话可以让大家豁然开朗。但在另外一些场景中,辅之以少量的文字提示(textual cue)和标签是必不可少的。虽然最基本的注释(annotation)类型可能只是坐标轴标题与图标题,但注释可远远不止这些。让我们可视化一些数据,看看如何通过添加注释来更恰当地表达信息。
最近有个需求,需要将200W 左右的 excel 格式数据录入 postgreSQL 数据库。 我想了几种办法:
文章来源:towardsdatascience 作者:B.Chen 翻译\编辑:Python大数据分析
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“PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成,它是以问题为导向,数据为驱动,利用特征和模型从数据中学习到知识,以创造价值的系统化过程。”
一些时间差的别名 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases
上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中,我们对比了pandas与SQL常见的一些操作,我们的例子虽然是以MySQL为基础的,但换作其他的数据库软件,也一样适用。工作中除了MySQL,也经常会使用Hive SQL,相比之下,后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路,继续对比Pandas与SQL,一方面是对上文的补充,另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见,本文采用hive环境运行SQL,使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置,我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过,不过仅限于mac版本,供参考,如果你觉得比较困难,可以考虑使用postgreSQL,它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同,界面相似,完全可以用notebook代替,我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别,感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过,可以参考常用Hive函数的学习和总结。
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