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。...这一部分的统计数据来自： https://www.cnblogs.com/wkang/p/9794678.html 4 第三方库并行库 由于Pandas的一些操作都是单核的，往往浪费其他核的计算时间，因此有一些第三方库对此进行了改进...5 代码优化思路 在优化Pandas时可以参考如下操作的时间对比： ? 建议5：在优化的过程中可以按照自己需求进行优化代码，写代码尽量避免循环，尽量写能够向量化计算的代码，尽量写多核计算的代码。...Pandas官方也写了一篇性能优化的文章，非常值得阅读： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/enhancingperf.html
跟着博主的脚步，每天进步一点点 ? ? 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。...这一部分的统计数据来自： https://www.cnblogs.com/wkang/p/9794678.html 4 第三方库并行库 由于Pandas的一些操作都是单核的，往往浪费其他核的计算时间，因此有一些第三方库对此进行了改进...5 代码优化思路 在优化Pandas时可以参考如下操作的时间对比： ? 建议5：在优化的过程中可以按照自己需求进行优化代码，写代码尽量避免循环，尽量写能够向量化计算的代码，尽量写多核计算的代码。...Pandas官方也写了一篇性能优化的文章，非常值得阅读： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/enhancingperf.html
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。...1 数据读取与存取 在Pandas中内置了众多的数据读取函数，可以读取众多的数据格式，最常见的就是read_csv函数从csv文件读取数据了。...这一部分的统计数据来自： https://www.cnblogs.com/wkang/p/9794678.html 4 第三方库并行库 由于Pandas的一些操作都是单核的，往往浪费其他核的计算时间，因此有一些第三方库对此进行了改进...5 代码优化思路 在优化Pandas时可以参考如下操作的时间对比： ? 建议5：在优化的过程中可以按照自己需求进行优化代码，写代码尽量避免循环，尽量写能够向量化计算的代码，尽量写多核计算的代码。
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 数据生成 为了方便介绍，我们生成一些数据作为演示，faker是一个生成假数据的...在使用CSV进行的操作中，首先建议使用datatable库将pandas转换为datatable对象，并在该对象上执行读写操作这样可以得到更快的结果。...数据类型 在大型数据集中，我们可以通过强制转换数据类型来优化内存使用。 例如，通过检查数值特征的最大值和最小值，我们可以将数据类型从int64降级为int8，它占用的内存会减少8倍。...所以有必要在这方面选择最快的方法。我们可以使用Pandas的iterrows和itertuples方法，让我们将它们与常规的for循环实现进行比较。
1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 df = pd.DataFrame({ 5 'key1': [4, 5, 3,...17 d NaN 4.0 j 18 e 2.0 5.0 k 19 float64 float64 object 20 ------- 21 ''' 22 # 计算每一列的均值...24 print(df.mean()) 25 ''' 26 key1 3.5 27 key2 3.0 28 dtype: float64 29 ''' 30 # 不忽略nan值计算均值...key1 NaN 36 key2 NaN 37 dtype: float64 38 ''' 39 # 计算单一列的均值 40 print('计算单一列的均值',df['key2']....mean()) 41 ''' 42 计算单一列的均值 3.0 43 ''' 44 45 df2 = pd.DataFrame({ 46 'key1': [1, 3, 5], 47
至此，Oracle软件的安装就已经完成了，接下来就可以创建数据库了。 17、选择自定义数据库： ? 输入数据库名称和SID，一般两者相同： ? 不配置EM工具： ?...输入数据库文件所在路径(这里的名称可能有些歧义，路径下是所有数据库文件，不是仅指数据文件)： ?...一些组件的配置，例如EM所在空间是SYSAUX： ? 初始化参数的一些配置： ? ? ? 接下来是数据库存储的配置，例如控制文件的存储路径：(控制文件一般都是多路写) ? ?...数据文件、redo日志和日志组的数量限制： ? 各表空间信息： ? 数据文件的信息： ? 三个Redo日志组的容量： ?...创建以上数据库模板，然后登录到如下路径，执行bisa.sh，就开始库的创建了。 ?
像我们目前只读取了一个Excel表中的一个sheet的数据，这个sheet的数据通常我们在pandas中称其为DataFrame，它可以包含一组有序的列(Series), 而每个Series可以有不同的数据类型...自定义默认索引我们之前注意到读取excel数据后，pandas会自动为我们添加一列它是从0开始的一个index，我们试着将它修改为汉字的表现，即零，一，二，三，四这样的。...修改前的代码import pandas as pddf = pd.read_excel(".....20去掉该怎么办呢，如果只是单纯的把年换成20，你得到的结果会很奇怪正确的做法是，通过rename和lambda结合进行修改，代码如下df = pd.read_excel(".....结尾好了，常用的一些方法今天就和大家分享到这里，除了这些还有很多实用的方法，例如工作日，前缀后缀什么的，大家可以自行查看一下文档练习一下，有问题留言给我。
详情参照：Pandas库的基础使用系列---基础环境搭建-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)启动成功后的界面如下左侧我们可以看到有很多目录，为了后续方便学习和管理我们的学习素材，通常我们不会在终端的默认地址中直接打卡...JupyterLab,而是先创建一个自己的工作目录，然再启动，操作如下：cd Documents/WorkSpace/1_Python/pandas_work这个目录根据每个人习惯自行创建就好。...Terminal 可以在JypyterLab环境中打开一个新的终端，如下图 图片 他默认的路径就是我们启动JupyterLab的路径。...Text File 是在JypyterLab环境创建一个空的txt文件 图片 我们可以看到它默认的保存位置也是我们启动环境的根目录下。...如何使用前面简单介绍了一下启动页的基本功能，初次之外还有一个非常重要的功能，就是创建JupyterNotebbok，这也是我们后面最长用的。
前言欢迎各位小伙伴一起继续学习，我们上期和大家简单的介绍了一下JupyterLab的使用，从今天开始我们就要正式开始pandas的学习了。...我们新建一个day01的目录用来保存我们的notebook选择默认的即可我们为了能使用pandas，我们需要通过pip 进行安装，在notebook中安装，还是比较方便的，只需输入以下内容!...pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 这里和我们平时安装基本一样，唯一的却别就是在命令行前面多了一个感叹号后面我们执行其他命令时...导入pandasimport pandas as pd运行结束后，单元格的前面会出现一个编号，你的和我的不一样也没关系。加载数据df = pd.read_csv(".....结尾好了今天的内容就是这些，我们介绍了如何安装pandas这个库，以及如何读取csv和xls文件。赶快动手实践一下吧，我是Tango，一个热爱分享技术的程序猿，我们下期见。
/index.html 需要说明的是当前官方网站仅提供Oracle 11g R2以后的安装文件，若是需要之前的版本，可以利用MOS提交SR的方式让Oracle提供下载链接。...可以使用grep MemTotal /proc/meminfo命令查看当前系统的内存大小。 可以使用grep Swap /proc/meminfo命令查看当前系统的swap交换空间大小。...知识点3：RAM和ROM 经常听到有RAM和ROM内存，关于他们之间的区别： RAM-Ramdom Access Memory易挥发性随机存取存储器高速存取读写时间相等且与地址无关计算机内存等。...ROM-Read Only Memory只读存储器断电信息丢失计算机启动用BIOS芯片存取速度低（较RAM而言）且能改写由于能改写信息能升级现已少使用。...ROM和RAM计算机内存储器两种型号ROM表示只读存储器即：只能读出信息能写入信息计算机关闭电源其内信息仍旧保存般用存储固定系统软件和字库等RAM表示读写存储器其任存储单元进行读或写操作计算机关闭电源其内信息保存再次开机需要重新装入通常用来存放操作系统各种正运行软件
王道就是尽量安装全官方要求的依赖包，yum时也会找到该包当前的最新版本。...type中： soft指的是当前系统生效的设置值。 hard表明系统中所能设定的最大值。 soft的限制不能比hard限制高。 用-就表明同时设置了soft和hard的值。...查看用户可用进程数的soft和hard的最小、最大限制：ulimit -Su和ulimit -Hu。 查看stack的soft的最大、最小限制：ulimit -Ss和ulimit -Hs。...： limits.conf的后端是这样工作的：limits.conf是pam_limits.so的设置文件，然后/etc/pam.d/下的应用程式调用pam_***.so模块。...简单说这就是Linux操作系统的登陆配置文件。每次登陆系统的时候或修改密码的时候都要先经过pam的验证，验证的规则就是在这里面定义的，如果符合才能让你登陆。
12、命令行启动 由于我是用VM进行安装的，所以首先需要修改默认启动为命令行的方式。...使用root登录，编辑/etc/inittab文件，将d:5:initdefault:改为d:3:initdefault: 知识点6：Linux的运行级别 # 0 - 停机(千万不能把initdefault...13、安装VNC 为了后面打开Oracle图形化安装界面，且模拟的是从客户端远程安装Oracle，因此需要在服务端安装VNC Server，我用的是VNC-5.1.0-Linux-x64-RPM.tar...知识点7：字库问题 由于我用的是Cent OS，启动VNC时报错：Couldn't open RGB_DB '/usr/X11R6/lib/X11/rgb' 原因就是vncserver默认寻找的X系统的字体路径在...确保Oracle安装用户作为目录的属主。 未完待续。。。 To Be Continued ...
Linux下安装Oracle的经历也许在很多人眼里就是一个日常的再普通不过的操作，但实际其中蕴含着大量的操作系统、Oracle、Linux指令操作等知识点。...因为平时太忙，所以利用业余时间，会分几个part介绍下Linux下安装Oracle的实际操作过程，并着重介绍其中用到的各种知识点，希望对自己、对一些朋友有真实的帮助。...Oracle版本：10.2.0 这里就涉及到第一个知识点： 知识点1：查看Linux的版本方法： (1) uname -a Linux localhost.localdomain 2.6.32-358...el6表示该软件的运行平台或者编译平台：红帽企业版6。英文全称 redhat enterprise linux 6。 i386表示该软件运行的架构：这里是32位。i代表intel系列的CPU。...386是CPU的等级。 x86_64是64位，x代表不确定的，可以是3、4、5、6，例如i686_84也属于x86_64的。 未完待续 To Be Continued
--percent 以百分比的形式输出安装的进度。...--excludedocs 不安装软件包中的文档文件 --includedocs 安装文档 --replacepkgs 强制重新安装已经安装的软件包 --replacefiles 替换属于其它软件包的文件...LD_LIBRARY这些变量包含更多的路径，但至少这里使用的就是这些，也算是基本的路径配置。...u和-n的含义是一样的。...-u 用户最大可用的进程数。 -n 可以打开最大文件描述符的数量。
生产化：使用 LangSmith 检查、监控和评估您的链条，以便您可以自信地持续优化和部署。部署：使用 LangServe 将任何链转换为 API。...链:在LangChain中，链是一系列模型，它们被连接在一起以完成一个特定的目标。...聊天机器人应用程序的链实例可能涉及使用LLM来理解用户输入，使用内存组件来存储过去的交互，以及使用决策组件来创建相关响应。...(' 渠道的列名为：entrance，计算2024年7月份通过'APP'渠道的总访客数 ')输出如下所示：2-3-4、CSV Agentcsv_agent...：entrance，计算2024年7月份通过'APP'渠道的总访客数） """)输出如下所示：参考文章：Langchain's Pandas & CSV Agents: Revolutionizing
可以看到它返回的是一个元组，元组的第一个元素代表的就是行数,第二个参数就是列数。...，经常会出现入上图那样，在表格的上方会加一些说明性的文字，从而使我们的代码在执行的时候总是会出现一些奇怪的表现。...可以细心的你，可能已经发现，第十一行的数据似乎也不是我们想要的，那么怎也将他忽略掉呢？...最新版本以及不支持了，这里就不介绍了)loc我们注意到，我们的excel表中并没有0~10的那列索引，这一列时pandas自动帮我们生成的，如果我们还想使用之前的指标那列作为索引该如何操作呢？...接下来我们就可以使用loc这个方法来获取指定行的数据了，例如我们获取县数(个)这行的数据df.loc["县数(个)"]可以看到，我们可以正常的获取到，如果要同时获取多行，只需修改列表中的参数即可这里需要注意的是我们使用的的是一个列表作为参数传给了
前言Pandas是Python的一个数据处理包，基于NumPy库，为解决数据分析任务而创建。它提供了高效操作大型数据集所需的工具，包括数据准备、数据清洗、数据转换、数据聚合等。...Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，支持多种数据格式，包括Excel和SQL数据库，也支持缺失数据处理、数据排序等常规数据整理操作。...同时，Pandas基于标签的数据集操作也包括切片和采样等，还支持高性能的merge和join操作。此外，Pandas还支持时序数据操作，是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...本系列文章将从环境搭建开始，带你一起学习如何使用Pandas进行数据处理。...官方网站：Miniconda — miniconda documentation根据自己的系统，下载正确的文件后，安装官方提示的进行安装即可。2.
标签：Python与Excel,pandas 我们之前讨论了如何在pandas中创建计算列，并讲解了一些简单的示例。...通过将表达式赋值给一个新列（例如df['new column']=expression），可以在大多数情况下轻松创建计算列。然而，有时我们需要创建相当复杂的计算列，这就是本文要讲解的内容。...<=且<80 D：50<=且<70 F：<50 创建我们假设的学生和他们的学校平均数,我们将为学生的分数随机生成1到100之间的数字。...记住，我们永远不应该循环遍历pandas数据框架/系列，因为如果我们有一个大的数据集，这样做效率很低。...pandas applymap()方法 pandas提供了一种将自定义函数应用于列或整个数据框架的简单方法，就是.applymap()方法，这有点类似于map()函数的作用。
计算启动结束时间的两种方式 一种是在 onWindowFocusChanged 方法中计算启动耗时。...按首帧时间计算启动耗时并不准确，我们要的是用户真正看到我们界面的时间。正确的计算启动耗时的时机是要等真实的数据展示出来，比如在列表第一项的展示时再计算启动耗时。...因为启动根activity前是需要创建进程等一系列操作，需要一定时间，而展示StartingWindow的目的是 告诉用户你点击是有反应的，只是在处理中，然后Activity启动后，Activity的window...首页读取缓存到内存的操作还可以提前到闪屏页。 6.6 页面绘制优化 闪屏页与主页的绘制优化，这里涉及到绘制优化相关知识了，例如减少布局层级等。...七、总结 我们先介绍了启动流程、优化思想、耗时检测、分析工具，然后给出了常用优化方案：异步初始化、延迟初始化。涉及了很多新知识和工具，一些地方文章中没有展开，可以参考给出的连接详细学习。
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