Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。
假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。自然地，您将转向apply函数。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…
Swifter是一个“以最快的方式将任何函数应用于Pandas dataframe或series”的库。
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库，numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具，能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是，随着数据量的剧增，有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。
虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。
又是新的一周，今天小编给大家来分享几个好用到爆的Pandas函数，或许不那么为人所知，但是相信会给大家在数据分析与挖掘的过程中起到不小的帮助。
来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读5分钟本文介绍了10个Pandas的常用技巧。 本文所整理的技巧与以前整理过10个Pandas的常用技巧不同，你可能并不会经常的使用它，但是有时候当你遇到一些非常棘手的问题时，这些技巧可以帮你快速解决一些不常见的问题。 1、Categorical类型 默认情况下，具有有限数量选项的列都会被分配object 类型。但是就内存来说并不是一个有效的选择。我们可以这些列建立索引，并仅使用对对象的引用而实际值。Pandas 提供了一种称为 Categori
这一系列的对应代码，大家可以在我共享的colab上把玩, ? https://colab.research.google.com/drive/1WhKCNkx6VnX1TS8uarTICIK2Vi
来源：kaggle竞赛宝典 本文约2000字，建议阅读5分钟 本文为你介绍让apply函数加速600倍的小技巧。 [ 引言 ] 虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。 实验对比 01 Apply(Baseline) 我们以Apply为
本文将以股票交易预测作为示例项目。我们用 AI 模型预测股票第二天是涨还是跌。在此背景下，比较了分类算法 XGBoost、随机森林和逻辑分类器。文章的另外一个重点是数据准备，我们必须如何转换数据以便模型可以处理它。
来源：DeepHub IMBA本文约1900字，建议阅读5分钟在本文中，我们将遵循 CRISP-DM 流程模型，以便我们采用结构化方法来解决业务案例。CRISP-DM 特别适用于潜在分析，通常在行业中用于构建数据科学项目。 本文将以股票交易作为示例。我们用 AI 模型预测股票第二天是涨还是跌。在此背景下，比较了分类算法 XGBoost、随机森林和逻辑分类器。文章的另外一个重点是数据准备。我们必须如何转换数据以便模型可以处理它。 在本文中，我们将遵循 CRISP-DM 流程模型，以便我们采用结构化方法来解决业
Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库，我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。
Pandas是Python中最著名的数据分析工具。在处理数据集时，每个人都会使用到它。但是随着数据大小的增加，执行某些操作的某些方法会比其他方法花费更长的时间。所以了解和使用更快的方法非常重要，特别是在大型数据集中，本文将介绍一些使用Pandas处理大数据时的技巧，希望对你有所帮助
Json (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它作为目前最欢迎的数据交换格式，也是各大开源贡献者的必争之地，如：阿里爸爸的 fastjson(java)，腾讯的 rapidjson(c++) 等。但 .Net 却没有得到大厂的青睐，在 Swifter.Json 之前 .Net 的 Json 解析库都不完美。
这是迄今为止 .Net 平台功能最强大，性能最佳的 JSON 序列化和反序列化库。
扩展可以使已有的类型遵循一个或多个协议。在这种情况下，协议名的书写方式与类或结构体完全一样：
拖了很长时间的技巧总结，再不写的话我可能也要忘了。趁着这几天在处理数据，赶紧补上，全文共近2500字。
一年一度的WWDC，对全球苹果开发者而言，仿佛久旱甘露——之前充满躁动，过程酣畅淋漓，过后满目清新。一个个让人眼前一亮的热点中，最不容易被开发者遗漏的，莫过于苹果公司不负众望，宣布Swift 2.0版发布，同时更是劲爆地宣布Swift开源，引起现场及遍布全球一个个屏幕后最响亮的欢呼和掌声。从发布会Keynote上可以大概寻觅到一些Swift 2.0的新增特性，包括泛型、更快的调试模式、更快的编译、错误处理机制、C函数指针API、注释里Markdown格式等。尽管WWDC如火如荼，相信苹果开发者之中仍有为数不少尚未开始接触Swift。时不我待，在2.0发布之前抓紧感受一些Swift的轻盈与灵动吧！
参考：http://swifter.tips/singleton/ OC写法 在 Objective-C 中单例的公认的写法类似下面这样： @implementation MyManager + (id)sharedManager { static MyManager * staticInstance = nil; static dispatch_once_t onceToken; dispatch_once(&onceToken, ^{ staticInstan
开启了macOS的自动更新之后，无论是iPad（有总是爱尝鲜的客户也是醉了）还是Mac常用的App经常出现闪退，尤其对于markdown有严重依赖的lz，于是就像自己搞个markdown，于是搜罗了很久，但是大多都是OC版本或者C/C++版本的，于是怎么玩？当然不能用OC啦，那只能走swift与C的交互……
本文介绍在 Swift 中 使用 KVO 时，一些需要注意的事项，下面截取了两段我自己在项目中使用的代码。
使用的时候我们会传入一个 &error 再获取这个错误值，来看这个过程中有没有什么错误，那么通过 error == nil 不就可以知道是否执行成功吗，为什么需要 BOOL 返回值，这是一个冗余的设计吗？
再读王巍的【Swifter - Swift 开发者必备 Tips】，看看有什么新收获。
距离 iPhone 横空出世已经过去了 9 个年头，iOS 的版本号也跨入了两位数。在我们回顾过去四五年 iOS 系统的发展的时候，不免感叹变化速度之快，迭代周期之短。iOS 7 翻天覆地的全新设计，iOS 8 中 Size Classes 的出现，应用扩展，以及 Cloud Kit 的加入，iOS 9 里的分屏多任务特性等等。Apple 近年都是在 WWDC 发布新的系统和软件，然后在秋季和冬季 (或者来年春季) 召开硬件产品的发布会。WWDC 上每一项软件的更新其实都预示了相应的硬件的方向，相信今年也不会例外。
在 Ubuntu 部署遇到坑多，几乎快要 “从入门到放弃”，最后无意在Slack 看到 Perfect-Ubuntu，心想再试一试，再不行就准备“从Vapor入门到。。”(Vapor部署成功，坑少)，最后这Perfect-Ubuntu解决了数据库的问题部署成功！
Swift开源以来就有了许多服务器的框架，以下是目前github上比较热门的服务器框架(页面收集来自awesome-swift)，我对每个开源库按照star进行了排序：
本文将从Python生态、Pandas历史背景、Pandas核心语法、Pandas学习资源四个方面去聊一聊Pandas，期望能带给大家一点启发。
主要讲解了Pandas中常用的数据结构 Series 和 DataFrame 的用法。
主要错误是：UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0x8b in position 2: invalid start byte
Modin是一个Python第三方库，可以通过并行来处理大数据集。它的语法和pandas非常相似，因其出色的性能，能弥补Pandas在处理大数据上的缺陷。
两年半年因为工作需要，我开始接触pandas，看过很多pandas的资料，比如Pandas的官网文档、一些书籍以及在Github上找到了“Joyful pandas”，在咱们这个公众号的很多关于pandas的学习笔记都是来自这些学习资料。
之前和大家分享过一篇关于提速pandas的文章，主要是在pandas的具体操作用法上提出了一些改进，还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法
选自UC Berkeley Rise Lab 作者：Devin Petersohn 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文中，来自 UC Berkeley 的 Devin Petersohn 发布文章介绍了其参与的项目 Pandas on Ray，使用这款工具，无需对代码进行太多改动即可加速 Pandas，遇到大型数据集也不怕。作者还对 Pandas on Ray、Pandas 进行了对比评估。机器之心对此文进行了编译介绍。 项目链接：https://github.com/ray-pro
这个并不是书籍里的章节，因为书籍中的pandas节奏太快了，基本都是涉及很多中高级的操作，好容易把小伙伴给劝退。我这里先出几期入门的教程，然后再回到书籍里的教程。这几章节作为入门，书籍作为进阶。
Pandas 是数据科学领域的工作者都熟知的程序库。它提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。但是，当处理过于庞大的数据时，单个内核上运行的 Pandas 就会变得力不从心，人们不得不求助于不同的分布式系统来提高性能。然而，为了提高性能而做的这种权衡会带来陡峭的学习曲线。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Avi Chawla 翻译：欧阳锦 校对：和中华 Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的，这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间，但遗憾的是，Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV（请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954
Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
Pandas 2.1于2023年8月30日发布。跟随本文一起看看这个版本引入了哪些新内容，以及它如何帮助用户改进Pandas的工作负载。它包含了一系列改进和一组新的弃用功能。
Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的，这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间，但遗憾的是，Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV（请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954c410f8f了解原因），但我知道在某些情况下，除了使用 CSV 之外别无选择。
刚刚在Pandas上为十几KB的数据做好了测试写好了处理脚本，上百TB的同类大型数据集摆到了面前。这时候，你可能面临着一个两难的选择： 继续用Pandas？可能会相当慢，上百TB数据不是它的菜。 (ಥ
熟悉Pandas的同学会知道，Pandas相当于Python中的Excel，都是基于二维表的进行数据处理分析，不同的是，Pandas基于代码操作数据，Excel是图形化的分析工具。
通过导入pandas库，并使用约定的别名pd，我们可以使用pandas库提供的丰富功能。
在Pandas中，选择不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的位置选取。相关语法如下：
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
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