现实世界中的大多数数据集通常都非常庞大，以千兆字节为单位，并包含数百万行。在本文中，我将讨论处理大型CSV数据集时可以采用的一些技巧。...处理大型CSV文件时，有两个主要关注点： 加载大型CSV文件时所使用的内存量。 加载大型CSV文件所花费的时间。 理想情况下，你希望最小化DataFrame的内存占用，同时减少加载所需的时间。...因此，这个数据集是用来说明本文概念的理想数据集。 将CSV文件加载到Pandas DataFrame中 首先，让我们从加载包含超过1亿行的整个CSV文件开始。...行数据加载到了Pandas DataFrame中。...通常情况下，没有必要将整个CSV文件加载到DataFrame中。通过仅加载所需的数据，你不仅可以节省加载所需数据的时间，还可以节省内存，因为DataFrame需要的内存更少。
，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。...为了最大化重现性，我还是会建议将数据载到本地备份之后，再做分析比较实在。 优化内存使用量 你可以透过df.info查看DataFrame当前的内存用量： ?...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： ? 你还可以使用reset_index函数来重置串接后的DataFrame索引。...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。...完整显示所有列 有时候一个DataFrame 里头的栏位太多， pandas 会自动省略某些中间栏位以保持页面整洁： ?
在我们的例子中，我们将使用一个名为'data.csv'的CSV文件。...如果你有一个有很多行的大型DataFrame，Pandas将只返回前5行，和最后5行 max_rows 返回的行数在Pandas选项设置中定义。...如果你的JSON代码不在文件中，而是在Python字典中，你可以直接把它加载到一个DataFrame中: import pandas as pd data = { "Duration":{...import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') print(df.head(10)) 在我们的例子中，我们将使用一个名为'data.csv'的CSV...这意味着在 "卡路里 "列中，有5行没有任何数值，不管是什么原因。在分析数据时，空值或Null值可能是不好的，你应该考虑删除有空值的行。
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...Frame 对象中，datatable 的基本分析单位是 Frame，这与Pandas DataFrame 或 SQL table 的概念是相同的：即数据以行和列的二维数组排列展示。...因此，通过 datatable 包导入大型的数据文件再将其转换为 Pandas dataframe 的做法是个不错的主意。...可以看到，使用 Pandas 计算时抛出内存错误的异常。 数据操作 和 dataframe 一样，datatable 也是柱状数据结构。...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧 在 datatable 中，同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存
通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...对象中，datatable 的基本分析单位是 Frame，这与Pandas DataFrame 或 SQL table 的概念是相同的：即数据以行和列的二维数组排列展示。...因此，通过 datatable 包导入大型的数据文件再将其转换为 Pandas dataframe 的做法是个不错的主意。...可以看到，使用 Pandas 计算时抛出内存错误的异常。 数据操作 和 dataframe 一样，datatable 也是柱状数据结构。...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧 在 datatable 中，同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存
那么对于大型数据集，是否有一个工具，既可以像 pandas 一样便捷操作 Dataframe，又有极高的效率，同时也没有 spark 那样复杂的用法和硬件环境要求呢？有！大家可以试试 Vaex。...图片Vaex 是一个非常强大的 Python DataFrame 库，能够每秒处理数亿甚至数十亿行，而无需将整个数据集加载到内存中。...③ 最后我们绘制了tip_amount列的直方图，耗时 8 秒。也就是说，我们在 20 秒内读取了整个 76 GB CSV 文件 3 次，而无需将整个文件加载到内存中。...尽管如此，大型 CSV 文件在日常工作中还是会遇到，这使得此功能对于快速检查和探索其内容以及高效转换为更合适的文件格式非常方便。...例如：从现有列中创建新列将多个列组合成一个新列进行某种分类编码DataFrame 数据过滤其他的一些操作，会进行实质性计算，例如分组操作，或计算聚合（例列的总和或平均值）。
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。...例如，CSV Agent可用于从CSV文件加载数据并执行查询，而Pandas Agent可用于从Pandas数据帧加载数据并处理用户查询。可以将代理链接在一起以构建更复杂的应用程序。...langchain-openaipip install langchain_experimental2-2、Pandas&csv Agent介绍Pandas Agent：是一种用于处理大型数据集的工具...其关键功能包括对数据进行分组和汇总、基于复杂条件过滤数据，以及将多个数据对象连接在一起。该Agent非常适合需要处理大型数据集并需要高级查询功能的开发人员。...CSV Agent：是另一种用于查询结构化数据的工具。它从CSV文件中加载数据，并支持基本的查询操作，如选择和过滤列、排序数据，以及基于单个条件查询数据。
这种方法最适合那些需要从大表中读取某些列的查询。 Parquet 只需读取所需的列，因此大大减少了 IO。...谷歌和亚马逊将根据存储在 GS/S3 上的数据量向您收费。 Google Dataproc 收费是基于时间的。...Parquet 帮助其用户将大型数据集的存储需求减少了至少三分之一，此外，它还大大缩短了扫描和反序列化时间，从而降低了总体成本。...在此示例中，我们将 DataFrame 写入“people.parquet”文件。...people数据到parquet文件中，现在我们在flink中创建table读取刚刚我们在spark中写入的parquet文件数据 create table people ( firstname string
本文中洲洲将进行详细介绍pandas.read_csv()函数的使用方法。 一、Pandas库简介 pandas是一个Python包，并且它提供快速，灵活和富有表现力的数据结构。...这样当我们处理"关系"或"标记"的数据（一维和二维数据结构）时既容易又直观。 pandas是我们运用Python进行实际、真实数据分析的基础，同时它是建立在NumPy之上的。...其主要特点有： DataFrame和Series：Pandas的核心是DataFrame和Series两种数据结构。...易用性：Pandas提供了大量的方法和功能，使得数据清洗、处理和分析变得简单直观。 高性能：Pandas在内部使用Cython或C语言编写，以提高性能，特别是在处理大型数据集时。...日期时间列：如果CSV文件包含日期时间数据，可以使用parse_dates参数将列解析为Pandas的datetime类型。
这意味着Dask继承了Pandas issues，比如数据必须完全装载到RAM中才能处理的要求，但Vaex并非如此。...1亿行的数据集，对Pandas和Vaex执行相同的操作： Vaex在我们的四核笔记本电脑上的运行速度可提高约190倍，在AWS h1.x8大型机器上，甚至可以提高1000倍！最慢的操作是正则表达式。...Apache Spark是JVM/Java生态系统中的一个库，用于处理用于数据科学的大型数据集。如果Pandas不能处理特定的数据集，人们通常求助于PySpark。..., index=False) 直接通过Vaex或直接读取CSV，这速度将类似于Pandas。...这些列仅在必要时才被延迟计算，从而保持较低的内存使用率。
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。...Pandas 开源库中包含 DataFrame，它是类似二维数组的数据表，其中每一列包含一个变量的值，每一行包含每列的一组值。...熟悉用于统计计算的 R 编程语言的数据科学家和程序员都知道，DataFrame 是一种在易于概览的网格中存储数据的方法，这意味着 Pandas 主要以 DataFrame 的形式用于机器学习。...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。
将多个文件加载到Dataframe 如果我们有来自许多来源的数据，如果要同时分析来自不同CSV文件的数据，我们可能希望将它们全部加载到一个数据帧中。...在接下来的示例中，我们将使用Pandas read_csv来读取多个文件。 首先，我们将使用Python os和fnmatch在“SimData”目录中列出文件类型为CSV的“Day”字样的所有文件。...接下来，我们使用Python列表理解将CSV文件加载到数据帧中（存储在列表中，请参阅类型（dfs）输出）。...在示例文件中有一个名为“Day”的列，因此每天（即CSV文件）都是唯一的。...csv_files] df = pd.concat(dfs, sort=False) 如果我们在每个CSV文件中没有列，确定它是哪个数据集（例如，来自不同日期的数据），我们可以在每个数据框的新列中应用文件名
使用数据集对象 这里的数据集并不是使用传统的 csv 或 excel 格式，而是使用对象形式，该对象以某种结构存储数据集的元数据。...当打印数据集时，可以看到： 内置的数据集已经被拆分好了相应的数据阶段。在 features 和 num_rows 键中说明了列及样本数量。...数据集对象的查询的在语法上与使用 Pandas DataFrame 的操作非常相似。以下是一些可用于获取有关对象的更多信息的方法。...dataset['train'].description dataset['train'].citation 自定义数据集加载 我们在最终使用的时候肯定会用到自己的数据，这时仍然可以将本地 CSV...文件和其他文件类型加载到Dataset 对象中。
Series 序列是表示 DataFrame 的一列的数据结构。使用序列类似于引用电子表格的列。 4. Index 每个 DataFrame 和 Series 都有一个索引，它们是数据行上的标签。...（请注意，这可以在带有结构化引用的 Excel 中完成。）例如，在电子表格中，您可以将第一行引用为 A1:Z1，而在 Pandas 中，您可以使用population.loc['Chicago']。...在 Pandas 中，您需要更多地考虑控制 DataFrame 的显示方式。 默认情况下，pandas 会截断大型 DataFrame 的输出以显示第一行和最后一行。...在 Pandas 中，您需要在从 CSV 读取时或在 DataFrame 中读取一次时，将纯文本显式转换为日期时间对象。 解析后，Excel电子表格以默认格式显示日期，但格式可以更改。...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
Pandas 的主要数据结构是 Series（一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。...，也可以忽略标签，在Series、DataFrame 计算时自动与数据对齐； 强大、灵活的分组（group by）功能：拆分-应用-组合数据集，聚合、转换数据； 把 Python 和 NumPy 数据结构里不规则...）、**透视（pivot）**数据集； 轴支持结构化标签：一个刻度支持多个标签； 成熟的 IO 工具：读取文本文件（CSV 等支持分隔符的文件）、Excel 文件、数据库等来源的数据，利用超快的 HDF5...；若axis=1或’columns’，则按照指定索引中数据大小排序，默认axis=0 ascending:是否按指定列的数组升序排列，默认为True，即升序排列 inplace:是否用排序后的数据集替换原来的数据...('my.csv') print("my.csv:\n",data) data.to_csv('my.csv',index=False) #index=False 不把索引写进文件中
寄语：本文对Pandas基础内容进行了梳理，从文件读取与写入、Series及DataFrame基本数据结构、常用基本函数及排序四个模块快速入门。同时，文末给出了问题及练习，以便更好地实践。.../table.xlsx')df_excel.head() 写入 将结果输出到csx、txt、xls、xlsx文件中 df.to_csv('./new table.csv')df.to_excel('....对于Series，它可以迭代每一列的值(行)操作；对于DataFrame，它可以迭代每一个列操作。 # 遍历Math列中的所有值，添加！...在常用函数一节中，由于一些函数的功能比较简单，因此没有列入，现在将它们列在下面，请分别说明它们的用途并尝试使用。 ? 5. df.mean(axis=1)是什么意思？...答：df.mean(axis=1)意思是对df按列求均值；axis = 0表示保持列标签不变，对行进行操作；axis = 1表示保持行标签不变，对列进行操作。
Pandas 是一个用于数据操作和分析的开源 Python 库。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。...Pandas 的核心数据结构是 Series 和 DataFrame，分别用于处理一维和二维数据。...as pd df = pd.DataFrame() print(df) # 这样创建的就是一个空数据结构 读取和写入数据 # 读取 CSV 文件 df = pd.read_csv('data.csv...1. pivot 和 pivot_table pivot 方法用于将长格式数据转换为宽格式数据，类似于 Excel 中的数据透视表。...print(df) 输出: # 读取 Excel 文件中的第一个工作表 df = pd.read_excel('data.xlsx') print(df) 读取指定工作表 # 读取 Excel 文件中的指定工作表
array1,array2,0.1) output False 又例如 np.allclose(array1,array2,0.2) output False Clip() Clip() 使得一个数组中的数值保持在一个区间内...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从DataFrame或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...DataFrame对象的过程，而这些数据基本是Python和NumPy数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集； 更加灵活地重塑...read_csv(nrows=n) 大多数人都会犯的一个错误是，在不需要.csv文件的情况下仍会完整地读取它。...Isin()有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。
a tolerance of 0.2, it should return True: np.allclose(array1,array2,0.2) True clip() Clip() 使得一个数组中的数值保持在一个区间内...Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据； 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定； 更加直观地合并以及连接数据集...read_csv(nrows=n) 大多数人都会犯的一个错误是，在不需要.csv 文件的情况下仍会完整地读取它。...Isin () 有助于选择特定列中具有特定（或多个）值的行。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
