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python：Pandas里千万不能做的5件事

我在这里使用它们纯粹是为了证明循环内行的速度差异） 错误2：只使用你电脑 CPU 的四分之一 无论你是在服务器上，还是仅仅是你的笔记本电脑，绝大多数人从来没有使用过他们所有的计算能力。...默认情况下，Pandas 只使用其中一个核。 ? 怎么办？ 用 Modin！ Modin 是一个 Python 模块，能够通过更好地利用你的硬件来增强 Pandas 的功能。...错误3：让Pandas消耗内存来猜测数据类型 当你把数据导入到 DataFrame 中，没有特别告诉 Pandas 列和数据类型时，Pandas 会把整个数据集读到内存中，只是为了弄清数据类型而已。...不要把多余的 DataFrames 留在内存中，如果你使用的是笔记本电脑，它差不多会损害你所做的所有事情的性能。...如果你习惯于在 R-Studio 中使用变量检查器，那么你应该知道 R-Studio 现在支持 Python了。

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Pandas 加速150倍！

Pandas Pandas是Python中一个强大的数据处理和分析库，特别适用于结构化数据。它提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，使得处理和分析数据变得更加便捷和高效。...虽然Pandas是一个功能强大的数据处理和分析库，但它也有一些缺点和局限性： 内存消耗大： Pandas在处理大型数据集时，会占用大量内存。...因为Pandas会将整个数据集加载到内存中，这对于内存有限的系统可能会导致性能问题。 单线程限制： Pandas的大多数操作是单线程的，这意味着在处理大型数据集或复杂运算时，性能可能会受到限制。...缺乏分布式计算： Pandas并不支持分布式计算，这使得在处理超大规模数据集时显得力不从心。对于这类任务，可以考虑使用Dask、Spark等支持分布式计算的框架。...pandas as pd 要加速 Python 脚本，请在命令行上使用 Python 模块标志： python -m cudf.pandas script.py 或者，通过导入 cudf.pandas

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    针对SAS用户：Python数据分析库pandas

    像SAS一样，DataFrames有不同的方法来创建。可以通过加载其它Python对象的值创建DataFrames。...与SAS不同，Python解释器正常执行时主要是静默的。调试时，调用方法和函数返回有关这些对象的信息很有用。这有点类似于在SAS日志中使用PUT来检查变量值。...处理缺失数据 在分析数据之前，一项常见的任务是处理缺失数据。Pandas使用两种设计来表示缺失数据，NaN（非数值）和Python None对象。...另外，如果你发现自己想使用迭代处理来解决一个pandas操作（或Python），停下来，花一点时间做研究。可能方法或函数已经存在！ 案例如下所示。...与上面的Python for循环示例一样，变量time是唯一有缺失值的变量。 ? 用于检测缺失值的另一种方法是通过对链接属性.isnull().any()使用axis=1参数逐列进行搜索。 ? ?

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    Pandas实用手册（PART III）

    Pandas连续剧又来啦，在我们之前两篇文章中， 超详细整理！...存取并操作每一个样本 我们前面看过，虽然一般可以直接使用apply函数来对每个样本作运算，有时候你就是会想用for循环的方式把每个样本取出处理。...但因为这个使用情境实在太常出现，让我们再次尝试将Titanic数据集里头Ticket栏位最常出现的值取出： value_counts函数预设就会把栏位里头的值依照出现频率由高到低排序，因此搭配head函数就可以把最常出现的...另外小细节是你可以利用numpy的broadcasting运算轻松地将DataFrame里的所有数值做操作（初始df_date时用到的*10） 简易绘图并修改预设样式 在Python世界里有很多数据可视化工具供你选择...在说明每个工具的功能时，我都会使用你已经十分实习的Titanic数据集作为范例DataFrame： tqdm：了解你的程序进度 tqdm是一个十分强大的python进度条工具，且有整合pandas，此工具可以帮助我们了解

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    仅需添加一行代码，即可让Pandas加速四倍 | Pandas on Ray

    Python不同工具包的受欢迎程度。来源 但Pandas也有缺点：处理大数据集的速度非常慢。 在默认设置下，Pandas只使用单个CPU内核，在单进程模式下运行函数。...但即便是有两个CPU，使用pandas时，受默认设置所限，一半甚至以上的电脑处理能力无法发挥。如果是4核（现代英特尔i5芯片）或者6核（现代英特尔i7芯片），就更浪费了。...有了这么多数据，就能看到Pandas的速度有多慢，Modin又是怎么解决这个问题的。使用i7-8700kCPU来进行测试，它有6核，12线程。 首先，用熟悉的命令read_csv()来读取数据。...Pandas要逐行逐列地去浏览，找到NaN值，再进行替换。使用Modin就能完美解决重复运行简单操作的问题。...图源：Unsplash 有时Pandas会比Modin快一些，即使在处理这个有5,992,097（接近6百万）行的数据时。下列表格对比展示了笔者分别使用Pandas和Modin做测试的运行时间。

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    Python进阶之Pandas入门(三) 最重要的数据流操作

    int64(4), object(4) memory usage: 93.8+ KB .info()提供关于数据集的基本细节，比如行和列的数量、非空值的数量、每个列中的数据类型以及DataFrame使用了多少内存...请注意，在我们的movies数据集中，Revenue和Metascore列中有一些明显的缺失值。我们将在下一讲中处理这个问题。 快速查看数据类型实际上非常有用。...在清理和转换数据时，您将需要经常使用.shape。例如，您可能会根据一些条件过滤一些行，然后想要快速知道删除了多少行。 处理重复 这个数据集没有重复的行，但是确认您没有聚合重复的行总是很重要的。...在本例中，将DataFrames分配给相同的变量有点冗长。因此，pandas的许多方法上都有inplace关键参数。.../python-pandas-tutorial-complete-introduction-for-beginners/

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    Pandas实用手册（PART I）

    是Python的一个数据分析库，提供如DataFrame等十分容易操作的数据结构，是近年做数据分析时不可或缺的工具之一。...在需要管理多个DataFrames时你会需要用更有意义的名字来代表它们，但在数据科学领域里只要看到df，每个人都会预期它是一个Data Frame，不论是Python或是R语言的使用者。...这边使用的df不占什么内存，但如果你想读入的DataFrame很大，可以只读入特定的栏位并将已知的分类型（categorical）栏位转成category型态以节省内存（在分类数目较数据量小时有效）：...注意上面2个DataFrames的内容虽然分别代表不同乘客，其格式却是一模一样。这种时候你可以使用pd.concat将分散在不同CSV的乘客数据合并成单一DataFrame，方便之后处理： ?...前面说过很多pandas函数预设的axis参数为0，代表着以行（row）为单位做特定的操作，在pd.concat的例子中则是将2个同样格式的DataFrames依照axis=0串接起来。

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    【愚公系列】2023年07月 Pandas数据分析之DataFrames

    下图展示了这个过程： Index在Pandas中有很多用途: 算术运算按索引对齐 它使按该列进行的查找更快，等等。 所有这些都是以较高的内存消耗和不太明显的语法为代价的。...如果你“动态”注册流数据，最好的选择是使用列表的dict或列表的列表，因为Python会透明地在列表末尾预分配空间，以便快速追加。NumPy数组和Pandas dataframes都不能做到这一点。...的情况下，将一个dataframe除以列向量序列，你必须使用方法而不是操作符，如下所示： 由于这个有问题的决定，每当你需要在dataframe和列式序列之间执行混合操作时，你必须在文档中查找它(...显然，不同的列在分组时表现不同。例如，对数量求和完全没问题，但对价格求和就没有意义了。使用。...例如，在平均价格时使用权重会更好。你可以为此提供一个自定义函数。

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    谁是PythonRJulia数据处理工具库中的最强武器？

    Python/R/Julia中的数据处理工具多如牛毛「如pandas、spark、DataFrames.jl、polars、dask、dplyr、data.table、datatable等等」，如何根据项目需求挑选趁手的武器...---- 待评估软件 项目目前已收录Python/R/Julia中13种的工具，随着工具版本迭代、新工具的出现，该项目也在持续更新，其它工具如AWK、Vaex、disk也在陆续加入到项目中。...7种Python工具 dask pandas datatable cuDF Polars Arrow Modin 2种R工具 data.table dplyr 1种Julia工具...中的Polars、R中的data.table、Julia中的DataFrame.jl等在groupby时是一个不错的选择，性能超越常用的pandas，详细， 0.5GB数据 groupby 5GB数据...groupby 50GB数据 groupby join 同样可以看到Python中的Polars、R中的data.table在join时表现不俗，详细， 0.5GB数据 join 5GB数据 join

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    一款可以像操作Excel一样玩Pandas的可视化神器来了！

    Pandas这个库对Python来说太重要啦！...因为它的出现，让Python进行数据分析如虎添翼，作为Python里面最最牛逼的库之一，它在数据处理和数据分析方面，拥有极大的优势，受到数据科学开发者的广大欢迎。...小编最近在逛GitHub的时候，发现了一款神器，一款神器分析Pandas DataFrames的图形化界面，可以帮助我们对数据集进行可视化的处理，非常不错！...下面以直方图和词云为例子向大家进行展示： 上图绘制了年龄大于30的船上游客的年龄直方图，可以看到Filter工具在画图时仍可以同时使用。 上图以名字为例子，绘制了船上人员名字的词云图。...aggfun: 使用方法 上图中以Sex为行索引，Age为列索引，Fare系统值，操作后的表格展示为： 在上图中，我们可以看到，在最左边增加了df_pivot的DataFrames数据，每操作一次，会增加一个

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    Pandas图鉴(三)：DataFrames

    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。...如果你 "即时" 添加流媒体数据，则你最好的选择是使用字典或列表，因为 Python 在列表的末尾透明地预分配了空间，所以追加的速度很快。...，你必须使用方法而不是运算符，你可以看到如下： 由于这个有问题的决定，每当你需要在DataFrame和类似列的Series之间进行混合操作时，你必须在文档中查找它（或记住它）： add, sub,...这与NumPy中的vstack类似，你如下图所示： 在索引中出现重复的值是不好的，会遇到各种各样的问题。...例如，在平均价格时，最好使用权重。所以你可以为此提供一个自定义函数。

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    Pandas 2.0 来了！

    Pandas[1]是一个用于处理数据的Python库，在Python开发者中非常流行。相信你已经对他非常熟悉了。...这意味着当你在pandas 2.0中读或写Parquet文件时，它将默认使用pyarrow来处理数据，从而使操作更快、更节省内存。 什么是Pyarrow?...总之，在pandas 2.0中使用pyarrow后端可以使数据操作更快、更节省内存，尤其是在处理大型数据集时。...而这些问题在Pandas2.0将会完美解决，在PyArrow中处理缺失数据时，在数据数组的旁边会有第二个数组，表示一个值是否存在，使得对空值的处理更加简单明了。...写入时复制优化 这是一种内存优化技术，类似于Spark执行代码的方式，在pandas中用来提高性能，减少处理大数据集时的内存使用。

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    告别Pandas瓶颈，迎接Dask时代：Python数据处理从此起飞！

    传统的数据处理库，如NumPy和Pandas，在单机环境下表现出色，但当数据集超出内存容量时，它们就显得力不从心。...Dask应运而生，作为一个开源的并行计算库，Dask旨在解决这一问题，它提供了分布式计算和并行计算的能力，扩展了现有Python生态系统的功能。...它与NumPy、Pandas和Scikit-Learn等流行库无缝集成，允许开发者在无需学习新库或语言的情况下，轻松实现跨多个核心、处理器和计算机的并行执行。...参数与配置 在使用Dask时，可以通过配置参数来优化性能和资源使用。例如： scheduler和worker的内存限制：可以通过dask.config.set方法来设置。...分块大小：合理的数据分块可以减少内存使用并加速计算。 深入探索 安装Dask 首先，确保你已经安装了Dask及其所有依赖项。

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    使用cuDF在GPU加速Pandas

    前言 使用Pandas Dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。...公众号在此之前的一篇文章专门介绍了一些方法，请点击查看： 高逼格使用Pandas加速代码，向for循环说拜拜！ 尽管如此，即使加速，Pandas仍然只能在CPU上运行。...我们的数据集可能有多达数百万、数十亿甚至数万亿个，8核不足以解决这个问题。 幸运的是，随着GPU加速在机器学习领域的成功普及，将数据分析库应用到GPU上有了强大的推动力。...操作的速度与使用cuDF在GPU上执行相同操作的速度。...首先初始化Dataframes：一个用于Pandas，一个用于cuDF。DataFrame有超过1亿个单元格！

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    使用Dask DataFrames 解决Pandas中并行计算的问题

    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。...大多数Dask API与Pandas相同，但是Dask可以在所有CPU内核上并行运行。它甚至可以在集群上运行，但这是另一个话题。 今天你将看到Dask在处理20GB CSV文件时比Pandas快多少。...您可以使用data/*. CSV模式来获取data文件夹中的所有CSV文件。然后，你必须一个一个地循环读它们。最后，可以将它们连接起来并进行聚合。...如果notebook 完全崩溃，使用少量的CSV文件。 让我们看看Dask提供了哪些改进。它接受read_csv()函数的glob模式，这意味着您不必使用循环。...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。

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