代码如下: import csv def find_nearest(target, csv_file): """ 根据目标数字在排序的CSV文件中查找最接近的数字及对应的值...它包含多个按列排列的 Series 对象,每列可以有不同的数据类型(这里是字符串和浮点数)。行和列都有标签索引(这里行是 0 1 2,列是 Name Age Weight)。...Index: 在这个DataFrame中,有两个Index: 1.行索引(Row Index) 这里的行索引是 0, 1, 2, 它标识了 DataFrame 中的每一行记录 2.列索引(Column...Index) 这里的列索引是 Name, Age, Weight, 它标识了 DataFrame 中的每一列 In [5]: print(res.index) RangeIndex(start=0...总之, Index 是 Pandas 中的关键概念, DataFrame 有行索引和列索引,允许我们方便地引用数据。
数据类型不匹配Pandas 默认的数据类型可能不是最优选择。例如，整数列默认为 int64，浮点数列默认为 float64，而这些类型占用较多内存。...DataFrame 的大小过大有时我们会加载整个 CSV 文件到内存中，即使我们只需要其中的一部分数据。这不仅浪费了内存，还增加了不必要的计算时间。可以通过只读取需要的列或分块读取文件来优化内存使用。...优化数据类型：如前所述，使用更小的数据类型。2. 数据类型转换错误在转换数据类型时，可能会遇到一些意外情况。例如，尝试将包含缺失值的列转换为整数类型会失败。...选择合适的数据类型通过 df.info() 可以查看每列的数据类型和内存使用情况。...希望本文能帮助你在实际工作中更好地应用 Pandas 进行高效的数据处理。
想入门 Pandas，那么首先需要了解Pandas中的数据结构。因为Pandas中数据操作依赖于数据结构对象。Pandas中最常用的数据结构是 Series 和 DataFrame。...这里可以将 Series和 DataFrame分别看作一维数组和二维数组。 Series Series是一维标签数组，其可以存储任何数据类型，包括整数，浮点数，字符串等等。...每列可以是不同类型的数据，比如数值，字符串，逻辑值等。...Pandas主要有两种数据查询选择操作： 基于标签的查询 基于整数的位置索引查询 Pandas在选择列时，无需使用 date[:, columns] 的形式，先使用 : 选择所有行，再指定 columns...箱线图 上图可以看出：不同的要素其值所在范围是不同的，在探索性分析时应分开分析。 除了箱线图之外，Pandas还可以绘制折线图，条形图，饼图，密度分布等。
Python之Pandas中Series、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签...1.2 Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。...2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值的）。...处理缺失数据（Missing data） 9.1 pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示浮点和非浮点数组中的缺失数据。...9.2 NA处理办法 dropna 根据各标签值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤，可通过阀值调节对缺失值的容忍度 fillna 用指定的或插值方法(如ffil或bfill
在本节中，我们将讨论缺失数据的一些一般注意事项，讨论 Pandas 如何选择来表示它，并演示一些处理 Python 中的缺失数据的 Pandas 内置工具。...在整本书中，我们将缺失数据称为空值或NaN值。 缺失数据惯例中的权衡 许多方案已经开发出来，来指示表格或DataFrame中是否存在缺失数据。...通常，它们围绕两种策略中的一种：使用在全局表示缺失值的掩码，或选择表示缺失条目的标记值。 在掩码方法中，掩码可以是完全独立的布尔数组，或者它可以在数据表示中占用一个比特，在本地表示值的空状态。...在标记方法中，标记值可能是某些特定于数据的惯例，例如例如使用-9999或某些少见的位组合来表示缺失整数值，或者它可能是更全局的惯例，例如使用NaN（非数字）表示缺失浮点值，这是一个特殊值，它是 IEEE...考虑到这些约束，Pandas 选择使用标记来丢失数据，并进一步选择使用两个已经存在的 Python 空值：特殊浮点值NaN和 Python None对象。
标签：pandas，Python 在本文中，将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...将数值舍入到N位小数 只需将整数值传递到round()方法中，即可将数值舍入到所需的小数。...例如，要四舍五入到2位小数： 在pandas中将数值向上舍入 要对数值进行向上舍入，需要利用numpy.ceil()方法，该方法返回输入的上限（即向上舍入的数字）。...ceil()方法可以接受一个或多个输入值。以下两种方法返回相同的结果： 在上面的代码中，注意df.apply()接受函数作为其输入。...用不同的条件对数据框架进行取整 round()方法中的decimals参数可以是整数值，也可以是字典。这使得同时对多个列进行取整变得容易。
Isin 在处理数据帧时，我们经常使用过滤或选择方法。Isin是一种先进的筛选方法。例如，我们可以根据选择列表筛选数据。...Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...df.year.nunique() 10 df.group.nunique() 3 我们可以直接将nunique函数应用于dataframe，并查看每列中唯一值的数量： ?...使用更具体的数据类型，某些操作执行得更快。例如，对于数值，我们更喜欢使用整数或浮点数据类型。 infer_objects尝试为对象列推断更好的数据类型。考虑以下数据： ?...Replace 顾名思义，它允许替换dataframe中的值。第一个参数是要替换的值，第二个参数是新值。 df.replace('A', 'A_1') ? 我们也可以在同一个字典中多次替换。
python缺失值有3种： 1）Python内置的None值 2）在pandas中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available。...3）对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。...是浮点类型 两个都用作空值 ?...以不同指标的计算结果填充缺失值 去除缺失值的知识点： DataFrame.fillna https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api.../pandas.DataFrame.fillna.html#pandas.DataFrame.fillna 1) 用默认值填充－ df.fillna(' ') 我们应该去掉那些不友好的 NaN 值。
处理缺失值选择处理缺失值的方法Pandas的缺失值处理缺失值 《Python数据科学手册》读书笔记 处理缺失值 缺失值主要有三种形式：null、 NaN 或 NA。...选择处理缺失值的方法 在数据表或 DataFrame 中有很多识别缺失值的方法。...在标签方法中， 标签值可能是具体的数据（例如用 -9999 表示缺失的整数） ， 也可能是些极少出现的形式。另外， 标签值还可能是更全局的值， 比如用 NaN（不是一个数） 表示缺失的浮点数。...这就是说， 在 Python 中没有定义整数与 None 之间的加法运算。...Pandas对不同类型缺失值的转换规则 类型 缺失值转换规则 NA标签值 floating 浮点型 无变化 np.nan object 对象类型 无变化 None 或 np.nan integer 整数类型
10, 23) 返回值：仅仅得到一个整数，得到的整数总是在10和23之间 np.random.randint(10, 22, (3, 2)) 返回值：返回的数据是在10到22之间，是3*2的元组，是元组还是列表...Series Series是Pandas中的一种数据结构，类似于一维的数组或列表。它由两个部分组成：索引和数据值。索引是Series中数据的标签，它可以是整数、字符串或其他数据类型。...其中最重要的数据结构之一是DataFrame。 DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel或SQL中的表。...DataFrame由多个Series组成，DataFrame可以类比为二维数组或者矩阵，但与之不同的是，DataFrame必须同时具有行索引和列索引，每列可以是不同的数据类型（整数、浮点数、字符串等）。...info（） 对所有数据进行简述，即返回DataFrame的信息，包括每列的数据类型和非空值的数量 isnull（） 检测空值，返回一个元素类型为布尔值的DataFrame，当出现空值时返回True，
二、astype方法astype 是Pandas中最常用的类型转换方法之一。它可以将整个DataFrame或Series中的数据转换为指定的类型。...这是因为某些值无法被解释为预期的数字格式。为了避免这种情况，可以在转换前清理数据，或者使用errors='ignore'参数跳过无法转换的值。精度丢失在从浮点数转换为整数时，可能会导致精度丢失。...如果希望保留小数部分，应该选择适当的浮点类型而不是整数类型。三、to_numeric方法to_numeric 主要用于将字符串或其他非数值类型的序列转换为数值类型。...对于无法转换的值（如'abc'），它们会被设置为NaN。四、总结astype 和 to_numeric 都是非常强大的工具，能够帮助我们在Pandas中灵活地进行数据类型转换。...在实际应用中，根据具体需求选择合适的方法，并结合数据预处理步骤，可以显著提高数据质量，从而为后续的分析提供坚实的基础。
在这篇文章中，我们将介绍 Pandas 的内存使用情况，以及如何通过为数据框(dataframe)中的列(column)选择适当的数据类型，将数据框的内存占用量减少近 90%。...最原始的数据是 127 个独立的 CSV 文件，不过我们已经使用 csvkit 合并了这些文件，并且在第一行中为每一列添加了名字。...每当我们选择、编辑、或删除某个值时，dataframe class 会和 BlockManager class 进行交互，将我们的请求转换为函数和方法调用。...我们将使用 DataFrame.select_dtypes 来选择整数列，然后优化这些列包含的类型，并比较优化前后内存的使用情况。...category 类型在底层使用整数类型来表示该列的值，而不是原始值。Pandas 用一个单独的字典来映射整数值和相应的原始值之间的关系。当某一列包含的数值集有限时，这种设计是很有用的。
Pandas是为一次性处理整个行或列的矢量化操作而设计的，循环遍历每个单元格、行或列并不是它的设计用途。所以，在使用Pandas时，你应该考虑高度可并行化的矩阵运算。...我们编写了一个for循环，通过循环dataframe对每一行应用函数，然后测量循环的总时间。 在i7-8700k计算机上，循环运行5次平均需要0.01345秒。...然而，当我们在Python中对大范围的值进行循环时，生成器往往要快得多。 Pandas的 .iterrows() 函数在内部实现了一个生成器函数，该函数将在每次迭代中生成一行Dataframe。...更准确地说，.iterrows() 为DataFrame中的每一行生成(index, Series)的对（元组）。...这是因为每次访问list值时，生成器和xrange都会重新生成它们，而range是一个静态列表，并且内存中已存在整数以便快速访问。 ?
install pandas导入 Pandas安装完成后，可以在 Python 脚本或 Jupyter Notebook 中导入 Pandas：import pandas as pd基本数据结构Pandas...SeriesSeries 是一维数组，可以存储任何数据类型（整数、字符串、浮点数等）。每个元素都有一个对应的索引值。...忘记导入 Pandas在使用 Pandas 之前，必须先导入库。忘记导入会导致代码无法运行。2. 索引错误在访问 Series 或 DataFrame 时，索引错误是一个常见的问题。...数据类型不一致DataFrame 中的每一列可以有不同的数据类型。如果数据类型不一致，可能会导致意外的结果或错误。4. 链式操作链式操作可以提高代码的可读性和简洁性，但也可能导致性能问题。...空值处理数据中可能存在空值（NaN），处理不当会导致错误。可以使用 dropna() 或 fillna() 方法来处理空值。df = df.dropna()df = df.fillna(0)6.
数组 字典 标量值 or 常数 二、pandas.DataFrame 创建DataFrame 列选择 列添加 列删除 pop/del 行选择，添加和删除 行切片 三、pandas.Panel() 创建面板...从面板中选择数据 系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数，字符串，浮点数，Python对象等)的一维标记数组。...这只有在没有索引传递的情况下才是这样。 4 dtype 每列的数据类型。 5 copy 如果默认值为False，则此命令(或任何它)用于复制数据。...按整数位置选择 iloc import pandas as pd d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two...删除行 drop 使用索引标签从DataFrame中删除或删除行。
例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...对于多列或者整个DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个列，依次处理每一列是非常繁琐的，所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。...例如，用两列对象类型创建一个DataFrame，其中一个保存整数，另一个保存整数的字符串： >>> df = pd.DataFrame({'a': [7, 1, 5], 'b': ['3','2','1...int64： >>> df = df.infer_objects() >>> df.dtypes a int64 b object dtype: object 由于’b’的值是字符串，而不是整数
当许多人开始踏足数据分析领域时，他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代，为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢？这个问题似乎简单，但背后涉及了许多关键因素。...在探究这个问题之前，让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。优化的数据结构：Pandas提供了几种高效的数据结构，如DataFrame和Series，它们是为了优化数值计算和数据操作而设计的。...索引提供了对 Series 中数据的标签化访问方式。值（Values）： 值是 Series 中存储的实际数据，可以是任何数据类型，如整数、浮点数、字符串等。...了解完这些，接下来，让我们一起探索 Pandas 中那些不可或缺的常用函数，掌握数据分析的关键技能。①.map() 函数用于根据传入的字典或函数，对 Series 中的每个元素进行映射或转换。...则表示将x中的数值分成等宽的n份（即每一组内的最大值与最小值之差约相等）；如果是标量序列，序列中的数值表示用来分档的分界值如果是间隔索引，“ bins”的间隔索引必须不重叠举个例子import pandas
Pandas中的数据经常包括在名为数据框架（data frame）的结构中，数据框架是已经标记的二维数据结构，可以让你根据需要选择不同类型的列，类型有字符串（string）、整数（int）、浮点型（float...）或布尔值（Booles）。...首先，我们看一下如何创建数据框架： #Pandas创建数据框架（dataframe） from pandas import DataFrame, Series #首先创建一个名为d的Python词典...值均为整数。...我们还可以在特定列上调用映射或多整个数据框架应用映射，这些方法将接受传入一个值然后返回一个值的函数。
使用特殊的哨兵值、位模式或一组哨兵值来表示各种 dtypes 中的 NA。...然而，这个选择有一个缺点，即将缺失的整数数据强制转换为浮点类型，如 整数 NA 的支持 所示。...然而，这种选择的缺点是会将缺失的整数数据强制转换为浮点类型，如在 整数 NA 的支持 中所示。...然而，这种选择的缺点是将缺失的整数数据强制转换为浮点类型，如 整数 NA 支持 中所示。...这些提升总结在这个表中： 类型类 用于存储 NA 的提升数据类型 浮点数 无变化 对象 无变化 整数 转换为 float64 布尔值 转换为 对象 整数 NA 支持 在 NumPy 中没有从头开始构建高性能
可以是整数（表示第几列）或列名。 usecols：指定要读取的列范围。可以是整数（表示第几列）或列名列表。例如，usecols='A:C'表示只读取A、B和C列。 dtype：指定每列的数据类型。...返回值：返回一个DataFrame对象，表示读取的表格数据。 示例 导入（爬取）网络数据 在Python的数据分析中,除了可以导入文件和数据库中的数据，还有一类非常重要的数据就是网络数据。...具体方法为,鼠标右键单击网页中的表格,在弹出的菜单中选择"查看元素”,查看代码中是否含有表格标签 的字样,确定后才可以使用read_html方法。...read_html()函数是pandas库中的一个功能，它可以用于从HTML文件或URL中读取表格数据并将其转换为DataFrame对象。...返回值： 如果HTML文件中只有一个表格，则返回一个DataFrame对象。 如果HTML文件中有多个表格，则返回一个包含所有表格的列表，每个表格都以DataFrame对象的形式存储在列表中。
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