使用Pandas编码 - 腾讯云开发者社区

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高质量编码--使用Pandas查询日期文件名中的数据

subDirTimeFormat，fileTimeFormat，requestTimeFormat分别来指定文件夹解析格式，文件解析格式，以及查询参数日期解析格式： import os import pandas

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Pandas使用 (一）

What is pandas Pandas是python中用于处理矩阵样数据的功能强大的包，提供了R中的dataframe和vector的操作，使得我们在使用python时，也可以方便、简单、快捷、高效地进行矩阵数据处理.../ENCFF289HGQ.tsv', 'pandas_data/gencode.v24.ENS2SYN', 'pandas_data/ENCFF262OBL.tsv', 'pandas_data/...，既可以减少文件数目、压缩使用空间，又可以方便多次快速读取，并且可以在不同的程序语言如Python与R中共同使用。...# 写入模式打开一个HDF5文件,使用压缩格式以节省空间 store = pd.HDFStore("pandas_data/ENCODE.hdf5", "w", complib=str("zlib"),...# 写入模式打开一个HDF5文件,使用压缩格式已节省空间 store = pd.HDFStore("pandas_data/ENCODE.hdf5", "w", complib=str("zlib"),

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pandas的使用

---- 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...二、使用步骤 1.引入库代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import...pd.read_csv( 'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv') print(data.head()) 该处使用的...---- 总结提示：这里对文章进行总结：例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

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高质量编码--使用Pandas和Tornado构建高性能数据查询服务

大数情况下，数据保存在数据库中，使用SQL来从数据库中查询数据，但相对于直接从内存中取数据前者显得比较慢和笨重。...下面介绍基于csv文件目录存储数据，使用Tornado来作为Web服务器，使用Pandas来高性能查询数据。...pandas将数据加载到dataframe中如下： image.png 下面看一下使用Pandas数据分析工具的具体实现 #-*-coding:utf-8 -*- import os import numpy...as np import pandas as pd def initData(): dataDir='D:\wc\data' csvs=os.listdir(dataDir)...下文将介绍查询数据使用echarts展示的前端代码。

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使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API，由Spark使用Arrow传输数据，使用Pandas处理数据。...Pandas_UDF是使用关键字pandas_udf作为装饰器或包装函数来定义的，不需要额外的配置。...常常与select和withColumn等函数一起使用。其中调用的Python函数需要使用pandas.Series作为输入并返回一个具有相同长度的pandas.Series。...要使用groupBy().apply()，需要定义以下内容：定义每个分组的Python计算函数，这里可以使用pandas包或者Python自带方法。...换句话说，@pandas_udf使用panda API来处理分布式数据集，而toPandas()将分布式数据集转换为本地数据，然后使用pandas进行处理。 5.

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pandas日常使用总结

总结使用pandas中遇到的问题小数点的精度在pandas里面有round，可以做四舍五入，但如果是只保留给定的位数，不做精度处理呢？那就不能使用round函数了。...import pandas as pd data = pd.DataFrame([[1.4354,2.65656,3.764534,4.5768564],[434.3436,76.2476,867.35,34.1354

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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...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,],...实例3 分组结果排序 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'value':[20.45,22.89,32.12,111.22,33.22,100.00,99.99...实例4 分组大小绘图 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame({ 'value':[20.45,22.89,32.12,111.22,33.22,100.00,99.99...实例 6 使用agg函数 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'value':[20.45,22.89,32.12,111.22,33.22,100.00,99.99

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pandas使用技巧总结

pandas使用技巧总结总结自己经常使用的pandas操作技巧：创建DataFrame数据查看数据相关信息查看头尾文件花样取数切片取数导入包 import pandas as pd import numpy as np 创建DataFrame数据方式1：自己直接创建 df1 = pd.DataFrame({...使用技巧2-查看头尾文件通过head和tail方法能够快速查看数据的头尾文件。...3-花样取数从pandas的DataFrame数据框中取出我们想要的数据，然后进行处理取出某个字段的数据我们取出name这列的数据： name = df1["name"] name # 结果 0...4-切片取数切片是Python中存在的概念，在pandas中同样可以使用。

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Pandas GroupBy的使用

在应用中，我们可以执行以下操作： Aggregation ：计算一些摘要统计 Transformation ：执行一些特定组的操作 Filtration：根据某些条件下丢弃数据 1 加载数据 import pandas...9 Royals 4 2014 701 10 Royals 1 2015 804 11 Riders 2 2017 690 2 数据分组 Pandas...Team Rank Year Points 5 kings 4 2015 812 默认情况下，groupby对象标签名称与组名称相同，看下面的例子就清楚了 2.4 选取某一个分组使用...Riders 2 2016 694 11 Riders 2 2017 690 6 参考 https://www.tutorialspoint.com/python_pandas.../python_pandas_groupby.htm

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pandas使用技巧-爆炸函数使用

Pandas使用技巧-实现爆炸函数本文中记录的是如何使用pandas来实现hive中爆炸函数的功能具体需求统计每个员工的销售记录：有作为销售员、跟单员、结单员的任意一种，即可说明参与了该订单的销售记录

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简单使用：pandas 数据清洗

读取数据使用 pd 的 read_sql 读取数据 import pymysql import pandas as pd self.conn = pymysql.connect(host=host,...charset='utf8') sql = 'select * from table_name' df = pd.read_sql(sql, con=self.conn) 空值空格处理处理空值以及空格使用...df.to_sql(name=table_name, con=self.conn, if_exists='append', index=True) pandas 设置 #显示所有列 pd.set_option...pymysql 的连接，否则就会直接报错 pandas.io.sql.DatabaseError: Execution failed on sql 'SELECT name FROM sqlite_master...pd.str.strip() 处理没有用使用 replace 替换空格、空值为 nan 也没有用解决办法：replace 使用正则替换 # 替换\r\n\t 以及 html 中的\xa0 df.replace

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使用Pandas melt()重塑DataFrame

在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。最简单的melt 最简单的melt()不需要任何参数，它将所有列变成行（显示为列变量）并在新列值中列出所有关联值。...melt 我们也可以直接从 Pandas 模块而不是从 DataFrame 调用melt()。...使用“省/州”、“国家/地区”、“纬度”、“经度”作为标识符变量。我们稍后将它们进行合并。...Pandas 的melt() 方法将 DataFrame 从宽格式重塑为长格式。...本文代码：https://github.com/BindiChen/machine-learning/blob/master/data-analysis/048-pandas-melt/pandas-melt.ipynb

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Python Pandas merge 的使用

通过key（一个）合并两个DataFrame ---- import pandas as pd # 通过key（一个）合并两个DataFrame left = pd.DataFrame({'key':...通过key（多个）进行合并 ---- import pandas as pd # 通过key（多个）进行合并 left = pd.DataFrame({'key1': ['K0', 'K0', 'K1...pd.merge(left, right, on = ['key1', 'key2'], how = 'right') print(res4) 3. indicator 显示合并方式 ---- import pandas...pd.merge(df1, df2, on = 'col1', how = 'outer', indicator = 'my_merge') print(res2) 4. index合并 ---- import pandas...left_index = True, right_index = True, how = 'inner') print(res2) 5. suffixes 合并两个名称相同的列 ---- import pandas

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Python 库 Pandas 使用介绍

Pandas: Comprehensive Guide前言说明Pandas 是一个功能强大的 Python 数据分析和数据处理库，广泛应用于各种数据驱动的领域。...通过直观的接口和丰富的功能，Pandas 极大地简化了数据操作的流程。本篇文章将全面介绍 Pandas 的特点、安装方式及其多样化的使用场景，帮助读者掌握这一工具并高效处理数据。...与其他库集成性强：可以轻松与 NumPy、Matplotlib 等库结合使用。Pandas 适用于数据科学、机器学习、金融分析等领域，能显著提升数据处理效率。...安装和引用安装步骤Pandas 可以通过 pip 或 conda 安装：# 使用 pip 安装pip install pandas# 使用 conda 安装conda install pandas引用方法在代码中引用...Pandas 通常使用以下方式：import pandas as pd库的使用案例案例 1：数据读取与基本操作import pandas as pd# 读取 CSV 文件data = pd.read_csv

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pandas | 使用pandas进行数据处理——DataFrame篇

今天是pandas数据处理专题的第二篇文章，我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。...对于excel、csv、json等这种结构化的数据，pandas提供了专门的api，我们找到对应的api进行使用即可： ?...常用操作下面介绍一些pandas的常用操作，这些操作是我在没有系统学习pandas的使用方法之前就已经了解的。了解的原因也很简单，因为它们太常用了，可以说是必知必会的常识性内容。...转成numpy数组有时候我们使用pandas不方便，想要获取它对应的原始数据，可以直接使用.values获取DataFrame对应的numpy数组： ?...那么pandas会为所有的列找一个通用类型，这就是为什么经常会得到一个object类型的原因。所以在使用.values之前最好先查看一下类型，保证一下不会因为类型而出错。

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pandas | 使用pandas进行数据处理——Series篇

安装使用和几乎所有的Python包一样，pandas也可以通过pip进行安装。...如果你装过Anaconda套件的话，那么像是numpy、pandas等库已经自动安装好了，如果没有安装过也没有关系，我们使用一行命令即可完成安装。...pip install pandas 和Numpy一样，我们在使用pandas的时候通常也会给它起一个别名，pandas的别名是pd。...所以使用pandas的惯例都是： import pandas as pd 如果你运行这一行没有报错的话，那么说明你的pandas已经安装好了。...一般和pandas经常一起使用的还有另外两个包，其中一个也是科学计算包叫做Scipy，另外一个是对数据进行可视化作图的工具包，叫做Matplotlib。

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使用AudioToolbox编码AAC

前言使用VideoToolbox硬编码H.264 使用VideoToolbox硬解码H.264 这次在编码H.264视频流的同时，录制并编码AAC音频流。...介绍自然界中的声音非常复杂，波形极其复杂，通常我们采用的是脉冲代码调制编码，即PCM编码。PCM通过抽样、量化、编码三个步骤将连续变化的模拟信号转换为数字编码。...延伸出来AAC高级音频编码。 AAC高级音频编码 AAC（Advanced Audio Coding），中文名：高级音频编码，出现于1997年，基于MPEG-2的音频编码技术。...iOS上把PCM音频编码成AAC音频流 1、设置编码器（codec），并开始录制； 2、收集到PCM数据，传给编码器； 3、编码完成回调callback，写入文件。 ?...这里指的变换既包括将信号或者数据流进行编码（通常是为了传输、存储或者加密）或者提取得到一个编码流的操作，也包括为了观察或者处理从这个编码流中恢复适合观察或操作的形式的操作。

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Pandas库的使用--Series

1.调用Series的原生方法创建 import pandas as pd s1 = pd.Series(data=[1,2,4,6,7],index=['a','b','c','d','e'])#...Series中0-3的元素 print(s1['a':'d']) # 范围是一个闭合 print(s1[['a','d']]) #用逗号隔开，表示分别取这两个元素注意这里用两个中括号括起来 2.使用字典生成...Series的相关特性及函数 from pandas import Series #用数组生成Series ,默认情况下使用数字索引 obj = Series([4, 7, -5, 3]) print

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Python Pandas concat 的使用

1. axis（合并方向） ---- import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.ones((3, 4)) * 0, columns...df2, df3], axis = 0, ignore_index = True) print(res) 2. join, ['inner', 'outer'] （合并方式） ---- import pandas...columns = ['b', 'c', 'd', 'e'], index = [1, 2, 3]) print(df1) print(df2) # join默认outer模式，会将没有数据的位置使用...pd.concat([df1, df2], join = 'inner', ignore_index = True) print(res2) 3. join_axes（依照 axes 合并） ---- import pandas...res = pd.concat([df1, df2], axis = 1, join_axes = [df1.index]) print(res) 4. append（添加数据） ---- import pandas

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