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加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...事实上，数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构中。...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...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。

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加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...事实上，数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构中。...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...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。

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    12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

    二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...事实上，数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构中。...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...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。

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    NumPy、Pandas中若干高效函数！

    二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？...事实上，数据根本不需要标记就可以放入Pandas结构中。...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...用于将一个Series中的每个值替换为另一个值，该值可能来自一个函数、也可能来自于一个dict或Series。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。

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    寻路优化

    以下是我们实现 A* 算法的方式: 将开始点放入开放列表(open list)中 当开放列表不为空时我们重复执行以下操作: 从开放列表中取出 F 值最小的节点并将他放入关闭列表中(我们后续不会再考虑关闭列表中的节点...使用 字典(或者说优先级队列) 或者 堆 来替代 列表 也可以加速 A* 算法.在这些数据结构中遍历元素非常之快,这会非常有助于你在其中搜索某一节点,同样的,在有序字典或者最小堆中,我们也能很方便的找到具有最低...通过这个节点数组,我们就可以通过网格的位置(索引)直接访问节点数据,这对于节点遍历非常有用.一旦我们有了节点数据,我们就可以执行 A* 算法了,我们要做的第一步就是在该数组中填充原始节点,我们使用的填充函数是...我们将当前节点的分值设置为最低,并且将其 on_close 变量设置为 true,正常来说,我们应该将节点放置于关闭列表中,但是设置节点变量数据是效率更高的一种方式.OK,现在是时候扩展相邻节点了,扩展之前我们需要检查相邻节点是否已经处于关闭列表中...:遍历列表以检查某一节点是否存在.代码的其他部分和一般的 A* 算法没有什么区别,值得一提的一点是,如果我们找到了一条到某一节点更短的路径,我们需要重新设置该节点的父节点. ?

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    独家 | 是时候和pd.read_csv(), pd.to_csv()说再见了

    因此，在这篇文章中，我们将探索Dask和DataTable，这两个最受数据科学家欢迎的类 Pandas 库。...出于实验目的，我在 Python 中生成了一个随机数据集，其中包含可变行和三十列——包括字符串、浮点数和整数数据类型。 2....我将下面描述的每个实验重复了五次，以减少随机性并从观察到的结果中得出较公平的结论。我在下一节中报告的数据是五个实验的平均值。 3....在这两种情况下，Datatable 生成Pandas 中的 DataFrame 所需的时间最少，提供高达 4 到 5 倍的加速——使其成为迄今为止最好的选择。...喜欢数据科学和人工智能相关方向。欢迎不同观点和想法的交流与碰撞，对未知充满好奇，对热爱充满坚持。

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    给力！Python配置文件，这一篇就够了！

    ，configparser 默认将值以字符串的形式呈现，所以这也就是为什么我们在 db.ini 文件中没有加引号而是直接将字面量写在上面的原因。...获取到键值对后，我其实直接就将其转换成字典，然后通过解包的方式进行穿参，保持代码简洁： #!...，也是目前在互联网较为流行的一种数据交换格式。...需要注意的是，使用 load() 方法会存在一定的安全隐患，从思科 Talos 的这份报告中我们可以看到，如果加载了未知或不信任的 yaml 文件，那么有可能会存在被攻击的风险和网络安全隐患，因为它能够直接调用相应的...对于 xml 配置文件可能与 Java 系语言打交道的朋友遇见得会多一些，但 xml 文件的可读性实在是让人望而生畏；对 xml 文件不了解的朋友可以使用 Chrome 浏览器随便进入一个网站然后按下

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    Python 项目中配置文件我一般这么写

    ，configparser 默认将值以字符串的形式呈现，所以这也就是为什么我们在 db.ini 文件中没有加引号而是直接将字面量写在上面的原因。...获取到键值对后，我其实直接就将其转换成字典，然后通过解包的方式进行穿参，保持代码简洁： #!...，也是目前在互联网较为流行的一种数据交换格式。...需要注意的是，使用 load() 方法会存在一定的安全隐患，从思科 Talos 的这份报告中我们可以看到，如果加载了未知或不信任的 yaml 文件，那么有可能会存在被攻击的风险和网络安全隐患，因为它能够直接调用相应的...对于 xml 配置文件可能与 Java 系语言打交道的朋友遇见得会多一些，但 xml 文件的可读性实在是让人望而生畏；对 xml 文件不了解的朋友可以使用 Chrome 浏览器随便进入一个网站然后按下

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    速看！Python 常见配置文件写法全解：这篇超全攻略必看！

    ，configparser 默认将值以字符串的形式呈现，所以这也就是为什么我们在 db.ini 文件中没有加引号而是直接将字面量写在上面的原因。...获取到键值对后，我其实直接就将其转换成字典，然后通过解包的方式进行穿参，保持代码简洁： #!...，也是目前在互联网较为流行的一种数据交换格式。...需要注意的是，使用 load() 方法会存在一定的安全隐患，从思科 Talos 的这份报告中我们可以看到，如果加载了未知或不信任的 yaml 文件，那么有可能会存在被攻击的风险和网络安全隐患，因为它能够直接调用相应的...对于 xml 配置文件可能与 Java 系语言打交道的朋友遇见得会多一些，但 xml 文件的可读性实在是让人望而生畏；对 xml 文件不了解的朋友可以使用 Chrome 浏览器随便进入一个网站然后按下

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    5 分钟掌握 Python 中常见的配置文件

    ，configparser 默认将值以字符串的形式呈现，所以这也就是为什么我们在db.ini 文件中没有加引号而是直接将字面量写在上面的原因。...获取到键值对后，我其实直接就将其转换成字典，然后通过解包的方式进行穿参，保持代码简洁： #!...，也是目前在互联网较为流行的一种数据交换格式。...需要注意的是，使用 load() 方法会存在一定的安全隐患，从思科 Talos 的这份报告中我们可以看到，如果加载了未知或不信任的 yaml 文件，那么有可能会存在被攻击的风险和网络安全隐患，因为它能够直接调用相应的...对于 xml 配置文件可能与 Java 系语言打交道的朋友遇见得会多一些，但 xml 文件的可读性实在是让人望而生畏；对 xml 文件不了解的朋友可以使用 Chrome 浏览器随便进入一个网站然后按下

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    Pandas实用手册（PART I）

    head函数预设用来显示DataFrame中前5项数据，要显示最后数据则可以使用tail函数。 你也可以用makeMixedDataFrame建立一个有各种数据类型的DataFrame方便测试： ?...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。...定制化DataFrame显示设定 虽然pandas 会尽可能地将一个DataFrame 完整且漂亮地呈现出来，有时候你还是会想要改变预设的显示方式。这节列出一些常见的使用情境。...改变浮点数显示位数 除了栏位长度以外，你常常会想要改变浮点数（float）显示的小数点位数： ? 你会发现Fare栏位现在只显示小数点后一位的数值了。...另外值得一提的是pandas 函数都会回传处理后的结果，而不是直接修改原始DataFrame。

    1.8K31

    Python数据处理从零开始----第二章（pandas）⑦pandas读写csv文件(1)

    这一节我们将学习如何使用Python和Pandas中的逗号分隔（CSV）文件。 我们将概述如何使用Pandas将CSV加载到dataframe以及如何将dataframe写入CSV。...在第一部分中，我们将通过示例介绍如何读取CSV文件，如何从CSV读取特定列，如何读取多个CSV文件以及将它们组合到一个数据帧，以及最后如何转换数据 根据特定的数据类型（例如，使用Pandas read_csv...Pandas从文件导入CSV 在这个Pandas读取CSV教程的第一个例子中，我们将使用read_csv将CSV加载到与脚本位于同一目录中的数据帧。...在我们的例子中，我们将使用整数0，我们将获得更好的数据帧： df = pd.read_csv(url_csv, index_col=0) df.head() ?...image.png index_col参数也可以以字符串作为输入，现在我们将使用不同的数据文件。 在下一个示例中，我们将CSV读入Pandas数据帧并使用idNum列作为索引。

    3.7K20

    python dtype o_python – 什么是dtype（’O’）？ – 堆栈内存溢出「建议收藏」

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 当你在数据帧中看到dtype(‘O’) ，这意味着Pandas字符串。 什么是dtype ？ 什么属于pandas或numpy ，或两者，或其他什么？...数据类型对象是numpy.dtype类的一个实例， numpy.dtype 更加精确地理解数据类型，包括： 数据类型(整数，浮点数，Python对象等) 数据的大小(例如整数中的字节数) 数据的字节顺序...(little-endian或big-endian) 如果数据类型是结构化的，则是其他数据类型的聚合(例如，描述由整数和浮点数组成的数组项) 结构“字段”的名称是什么 每个字段的数据类型是什么 每个字段占用的内存块的哪一部分...下面是一些用于测试和解释的代码：如果我们将数据集作为字典 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Timestamp data...4: 3.14}} df = pd.DataFrame.from_dict(data) #now we have a dataframe print(df) print(df.dtypes) 最后一行将检查数据帧并记下输出

    2.6K20

    精品课 - Python 数据分析

    课程内容 本次课程一共 16 节，每节 90 分钟： 2 节讲用于数组计算的 NumPy 2 节讲用于数据分析的 Pandas 2 节讲用于科学计算的 SciPy ?...教课理念 有个人可能会问 NumPy-Pandas-SciPy 不都是免费资源吗，为什么还要花钱来上课？没错，我也是参考了大量书籍、优质博客和付费课程中汲取众多精华，才打磨出来的前七节课。...对于数据结构，无非从“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习，当然面向具体的 NumPy 数组和 Pandas 数据帧时，主干线上会加东西。...DataFrame 数据帧可以看成是 数据帧 = 二维数组 + 行索引 + 列索引 在 Pandas 里出戏的就是行索引和列索引，它们 可基于位置 (at, loc)，可基于标签 (iat...这波操作称被 Hadley Wickham 称之为拆分-应用-结合，具体而言，该过程有三步： 在 split 步骤：将数据帧按照指定的“键”分组 在 apply 步骤：在各组上平行执行四类操作： 整合型

    3.3K40

    精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

    在本节中，我们将学习更多有关从读取到 Pandas 的数据集中选择多个行和列的方法的信息。...我们将首先导入 pandas 模块，然后从 zillow.com 将房价数据集读取到 Jupyter 笔记本中。 首先，让我们从简单的排序类型开始。...我们用统计方法和其他方法演示了groupby，并且还通过遍历组数据学习了如何通过groupby做有趣的事情。 在下一节中，我们将学习如何使用 Pandas 处理数据中的缺失值。...我们还看到了如何代替删除，也可以用0或剩余值的平均值来填写缺失的记录。 在下一节中，我们将学习如何在 Pandas 数据帧中进行数据集索引。...最后，我们看到了一些使我们可以使用索引进行数据选择的方法。 在下一节中，我们将学习如何重命名 Pandas 数据帧中的列。

    28.2K10

    h264解码器基础学习(1)

    ，这就是空间冗余 在我们常规的编码中，都使用的是等长编码，这在所有字符出现概率未知的情况下是合理的，但是在h264中，明显部分数据的出现概率要更高，比如一些小数，1,0，-1 这些，给这些高概率的数据分配更短的码字...三、NALU: 经过2.1 的解释，我们可以得知，最终的码流文件是将原始的YUV文件经过一定的规则编码而成一个新的二进制文件，这个文件的大小相比之前小了很多，但是却不能直观的得到图像的数据，我们的任务就是从这个二进制文件里获取到原来...一般4字节起始码用于SPS,PPS和每帧的第一个Slice,3字节起始码用于其他的NALU（例如多slice时一帧内的非第一slice）。 在同一个码流中，也会两种混用。...因为我们需要根据0x00 00 01的起始码来将码流数据分成多个NALU，但是，如果原始数据里就存在0x00 00 01这样的数据，就会导致识别错误，从来切分NALU失败。...这里采用了防竞争码的方式，将原始码 中的一些特定组合进行防竞争码的转换。

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    Pandas 秘籍：1~5

    一、Pandas 基础 在本章中，我们将介绍以下内容： 剖析数据帧的结构 访问主要的数据帧组件 了解数据类型 选择单列数据作为序列 调用序列方法 与运算符一起使用序列 将序列方法链接在一起 使索引有意义...请注意，以便最大化数据帧的全部潜力。 准备 此秘籍将电影数据集读入 pandas 数据帧中，并提供其所有主要成分的标签图。...准备 此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...二、数据帧基本操作 在本章中，我们将介绍以下主题： 选择数据帧的多个列 用方法选择列 明智地排序列名称 处理整个数据帧 将数据帧方法链接在一起 将运算符与数据帧一起使用 比较缺失值 转换数据帧操作的方向...许多秘籍将与第 1 章，“Pandas 基础”中的内容类似，这些内容主要涵盖序列操作。 选择数据帧的多个列 选择单个列是通过将所需的列名作为字符串传递给数据帧的索引运算符来完成的。

    37.6K10

    独家 | Pandas 2.0 数据科学家的游戏改变者（附链接）

    1.表现，速度以及记忆效率 正如我们所知，pandas是使用numpy建立的，并非有意设计为数据帧库的后端。因为这个原因，pandas的主要局限之一就是较大数据集的内存处理。...当将数据作为浮点数传递到生成模型中时，我们可能会得到小数的输出值，例如 2.5——除非你是一个有 2 个孩子、一个新生儿和奇怪的幽默感的数学家，否则有 2.5 个孩子是不行的。...4.写入时复制优化 Pandas 2.0 还添加了一种新的惰性复制机制，该机制会延迟复制数据帧和系列对象，直到它们被修改。...df.head() # <---- df does not change 启用写入时复制：在链接分配中不会更改原始数据帧。作者代码段。...我希望这个总结可以平息你关于pandas 2.0的一些问题，以及它在我们的数据操作任务中的适用性。 我仍然很好奇，随着pandas 2.0 的引入，您是否也发现了日常编码的重大差异！

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