由于LLM的发展， 很多的数据集都是以DF的形式发布的，所以通过Pandas操作字符串的要求变得越来越高了，所以本文将对字符串操作方法进行基准测试，看看它们是如何影响pandas的性能的。...我用了上面3种不同函数测试了结果。...原生的字符串加法C = a+b 从1000行扩展到100,000行所需的时间; 可视化对比： 所有矢量化方法都非常快，而且pandas标准的str.add对numpy数组也进行了矢量化。...时间 可视化 从时间上看，长度超过10,000的DF时，向量化是正确执行的 下图是第三个函数，就是*100，这更能说明问题，向量化操作的基本上时间没有变化 总结 通过上面的测试，我们可以总结一下结果...2、矢量化操作在字符串操作中也是可以使用的，但是为了安全起见，使用Numpy数组。
一、查找字符串中子串的下标索引 - index 函数 调用 字符串类型变量的 str#index() 函数 , 可以 查找 字符串 中 子串 的 下标索引 ; 语法如下 : 字符串.index(字符串)...子串 替换为其它 字符串 ; 语法 : 字符串变量.replace(被替换的子字符串, 替换后的字符串) replace 函数 , 第一个参数是 字符串 中 被替换的子字符串 , 第二个参数 是 替换后的字符串...; 由于 字符串 是 不可修改的 , 因此 , 上述修改后 , 返回一个新的字符串 , 原来的字符串保持不变 ; 代码示例 : """ 字符串 str 代码示例 """ # 定义字符串 my_str...按照 某个子串 分割成若干个 子串 ; 语法 : 字符串变量.split(子字符串) 返回一个列表 , 列表中的元素就是分割后的子串 ; 被分割的子串 不会 出现在 新的 字符串 列表 中 ; 如 :...按照逗号分割 , 分割后逗号直接消失 ; 由于 字符串 是 不可修改的 , 因此 , 上述修改后 , 返回一个新的字符串 , 原来的字符串保持不变 ; 代码示例 : """ 字符串 str 代码示例
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Pandas数据处理的问题。问题如下所示：大佬们，利用pandas我想提取这个列中的楼层的数据，应该怎么操作？...其他【暂无数据】这些数据需要删除，其他的有数字的就正常提取出来就行。 二、实现过程 这里粉丝的目标应该是去掉暂无数据，然后提取剩下数据中的楼层数据。看需求应该是既要层数也要去掉暂无数据。...目标就只有一个，提取楼层数据就行，可以直接跳过暂无数据这个，因为暂无数据里边是没有数据的，相当于需要剔除。...如果你也有类似这种数据分析的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
在平时的开发中，基本上都会用到字符串判断空值和集合判断空值的处理，还记得在刚干开发的时候，写的代码在现在看起来是真的有点Hello World，那么这次分享两个非常常用的方法，字符串非空判断和集合非空判断...字符串非空判断 你有没见过下面的代码，要是没见过你就不配是一个程序员，我还写过呢！现在回过头来看感觉自己当年真的是太年轻了。...首先两个方法都可以判断字符串是否为null，但是我们平常在业务中，特别是用户搜索，用户很可能输入空白字符，如果用户什么也没输入，就敲了两个空格，那么提交到后台，按道理来说空字符串肯定是不合法的，那么此时的...> collection) { return collection == null || collection.isEmpty(); } 写到这里，基本上就差不多啦，但是还是透露一下我常用的秘籍...，我一般都会对判断集合的方式，做一层包装做成一个工具类，提供更多的方法提高代码的复用性。
你还能跳C哩C 明白了，上面的内容，就好了 什么，不明白 那么，记住对象....恩，很有道理，其实就是嫌弃我的脑容量不够 不过，几个其实我也记不住 ?...，估计就写不完了 分一下类吧 series全部类型的方法 必会简单的 构造函数 常用属性 方法类型 转换类的方法 -- 将 series转换为其他类型 索引，迭代器类方法 -- 操作索引，获取各种迭代器...二元操作函数 -- 操作两个series函数 应用函数，分组函数 -- apply,map,groupby 都是常用的 计算函数 -- 求和，最大值，最小值都在这里呢 重置索引，选择部分，标签操作函数...删除数据函数 排序函数 合并函数 时间序列函数 字符串处理 作图函数 IO与序列化函数 好多啊，如果慢慢学，只能去肝了 索引，文档手册怎么查询 英文阅读能力，你都需要提高了哦
如果您发现您在许多用例中都在频繁使用相同的功能，那么自己搭建一个代码库就是正确的选择。...举例说明，我经常发现我想在一个字符串中找到某个子字符串第 n 次出现的位置索引，但是并没有一个现成的Python标准库函数能支持这一需求。...因此，我自己写了一段简单的代码，它接受一个字符串、一个子字符串以及我所求的第n次出现的“n”作为输入，返回值是字符串中子字符串第n次出现开始的位置索引（具体代码出处见： https://stackoverflow.com...比起我在本文开头所提到的简单复制粘贴——这些是我在所有情况下都想要避开的工作，模板化的做法显然要复杂一些，但有时候这却是正确的选择。...例如，我经常需要进行列表化（listify）操作——即使我压根不清楚待处理的Pandas DataFrame中的内容，仍然需要确定列数和待输入的列以完成相关函数的编写，通常还需要对输出进行调整——上述这些都表明编写函数的确太耗时了
可以看到这份小抄提供了PPT和PDF两个版本，虽然最新一条更新记录为两年前，但是并不影响我们拿来学习，下面我们来看看这份小抄(速查表) 的强大！ 这份速查表一共有两页，我已经将它转换为图片?...经过一番研究，这两张图片一共覆盖了12个常用的Pandas操作? 1、数据创建 介绍了几种常用的DataFrame创建语法 ?...2、数据重塑 这部分主要是一些在数据清洗中常用的方法，比如数据连接、数据排序、数据删除等，并且还对四个常用的操作给出了图示，理解起来简直不要太方便！ ?...以上就是我对这份小抄的基本概括，其实大家应该清楚，仅仅靠靠两张图片根本没法把整个Pandas学明白，所以官方也有选择性的对一些重要的方法给出了详细的讲解，而有些功能则一笔带过，比如我之前?...所以你应该这样用这份小抄，把它当成速查表，「用于了解哪些操作可以用Pandas完成」，在你不确定或者不明白如何处理数据时，通过这份速查表快速查到Pandas中的哪个方法可以完成，之后再进一步通过搜索学习对应的方法
大家好，在三月初，我曾给大家分享过一份Matplotlib绘图小抄，详见收下这份来自GitHub的神器，一图搞定Matplotlib！ ?...经过一番研究，这两张图片一共覆盖了12个常用的Pandas操作? 1、数据创建 介绍了几种常用的DataFrame创建语法 ?...2、数据重塑 这部分主要是一些在数据清洗中常用的方法，比如数据连接、数据排序、数据删除等，并且还对四个常用的操作给出了图示，理解起来简直不要太方便！ ?...以上就是我对这份小抄的基本概括，其实大家应该清楚，仅仅靠靠两张图片根本没法把整个Pandas学明白，所以官方也有选择性的对一些重要的方法给出了详细的讲解，而有些功能则一笔带过，比如我之前?...所以你应该这样用这份小抄，把它当成速查表，「用于了解哪些操作可以用Pandas完成」，在你不确定或者不明白如何处理数据时，通过这份速查表快速查到Pandas中的哪个方法可以完成，之后再进一步通过搜索学习对应的方法
我要通过一个系列的pandas文章 让你学会这一个简简单单的模块 然后还能顺便写点好玩的东东 美哉~ 每篇文章，让你阅读起来如丝般顺滑 ?...import pandas as pd s = pd.Series([3,1,4,1,5,9,2,6,8,3,6]) print(s) 我创建了一个基本的Series，然后要对它进行处理了 对一个线性的数据来说...看不明白，没关系，放到excel里面瞅瞅 ? 咋么样，小版一排，清晰明了 ?...就一个表格 当前前面依旧是index 真正的数据就后面那一列 然后，操作一番 idx = pd.MultiIndex.from_arrays([ ['warm', 'warm','warm'...咦，不明白吧，一会我给你举个栗子 kind 排序方法 快速排序，归并排序，堆排序 na_position 空值，在前还是在后，这个，你试一下就知道了 inplace 看一下下面的代码，原地替换 s =
在前两篇文章中，我们从多个角度，由浅入深，对比了pandas和SQL在数据处理方面常见的一些操作。...第二篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（二）涉及字符串处理，窗口函数，行列转换，类型转换等操作。您可以点击往期链接进行阅读回顾。...日期转换 1.可读日期转换为unix时间戳 在pandas中，我找到的方法是先将datetime64[ns]转换为字符串，再调用time模块来实现，代码如下： ?...可以验证最后一列的十位数字就是ts的时间戳形式。 ps.在此之前，我尝试了另外一种借助numpy的方式，进行类型的转换，但转出来结果不正确，比期望的结果多8个小时，我写在这里，欢迎有经验的读者指正。...ps.你可能发现了上面代码中有一列是ori_dt，虽然看上去是正确的，但格式多少有那么点奇怪，这也是我在学习过程中看到的一个不那么正确的写法，贴出来供大家思考。
数据不正确（格式不正确，数据不准确，数据缺失）我们做什么都是徒劳。数据清洗时数据分析的第一步，也是最耗时的一步。...这次想说一下，看起来都是正确的数值数据，在人和机器理解起来的差别 Pandas 加载数据后， head() 预览一下，感觉数据还不错，但是，很有可能是被数据的表象所蒙蔽了。...注意，要是将一个字符串数字和一个数值数字相加，就会出现异常“TypeError: must be str, not int” ? “*” 和 “*” 操作很灵活，只要理解这些行为，似乎也不是个问题。...这样问题的产生主要是语言设计者所决定的，他们只是没有把字符串的拼接和数值相加使用了同样的操作符。 下面就造一些数据，在 DataFrame 中看起来都像是数值类型数字的数据。 ?...这几次的博客都涉及了 lambda 的使用，如果有同学需要我提供一个 lambda 相关的文章，请留言，以便我规划一下时间。
前言 初学者常见错误是混淆数据与格式的处理，本文就看看这种数据与格式问题是如何使你成为挖坑与踩坑者 ---- 我是这样子害别人加班 数据源是这样子： 需求只是简单求出每个项目每个月的占比： 看过我的...pandas 专栏，这些应该是基本操作吧 结果不是那么养眼： "我要的是2为小数的百分比，这玩意输出 Excel 后，难道还要手工设置格式？"...于是，为求目的，"不择手段"： 行6：为每个数据调用 Python 的字符串格式化方法 结果看起来很美好： 但事实上这些都是文本(字符串)，而非数值。...因为右边表格(红色)的范围列是数值，而且数值才能正确使用范围匹配等级 自己挖的坑自己填，我们需要使用 pandas 的格式化功能 ---- pandas 格式化 pandas 本质上只是一个数据处理工具...为此，pandas 设计了格式属性： 行6：自定义函数，指定范围的数据表的每一行都会进入这个函数，函数返回每个格子的格式字符串 行7：number-format:0.00% ，表达的就是2位小数百分比
在这里，我特意将“出生日期”列中的类型强制为字符串，以便展示切片方法。实际上，pandas应该自动检测此列可能是datetime，并为其分配datetime对象，这使得处理日期数据更加容易。...对于了解Excel并且倾向于使用公式来解决此问题的人，第一反应可能是：好的，我将创建一个可能包含FIND函数和LEFT函数或MID函数等的公式，然后向下拖动以将其应用于所有单元格。...虽然在Excel中这样做是可以的，但在Python中这样做从来都不是正确的。上述操作：创建一个公式然后下拉，对于编程语言来说，被称为“循环”。...一旦我们将Excel表加载到pandas中，整个表将成为pandas数据框架，“出生日期”列将成为pandas系列。因为我们不能循环，所以需要一种方法来访问该系列中的字符串元素。...图4 要在数据框架的列上使用此切片方法，我们可以执行以下操作： 图5 字符串.split()方法 .split()方法允许根据给定的分隔符将文本拆分为多个部分。
这一版 Pandas 也不再支持 Python 2。要使用 1.0+版本的 Pandas，至少需要 Python 3.6+版本，所以请确认 pip 和 python 的版本是正确的。...的版本正确。...1.0.0rc0 使用 DataFrame.info 更好地自动汇总数据帧 我最喜欢的新功能是改进后的 DataFrame.info (http://dataframe.info/) 方法。...新数据类型：布尔值和字符串 Pandas 1.0 还实验性地引入了新的数据类型：布尔值和字符串。 由于这些改变是实验性的，因此数据类型的 API 可能会有轻微的变动，所以用户在使用时务必谨慎操作。...字符串数据类型最大的用处是，你可以从数据帧中只选择字符串列，这样就可以更快地分析数据集中的文本。
使用 Pandas 从 JSON 字符串创建 DataFrame除了从JSON文件中读取数据，我们还可以使用Pandas的DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。...以下是从JSON字符串创建DataFrame的步骤：导入所需的库：import pandas as pdimport json将JSON字符串解析为Python对象：data = json.loads(...解析嵌套 JSON 数据在处理JSON数据时，我们经常会遇到嵌套的JSON结构。为了正确解析和展开嵌套的JSON数据，我们可以使用Pandas的json_normalize()函数。...我们介绍了使用Pandas的read_json()函数从JSON文件读取数据，以及使用DataFrame()函数从JSON字符串创建DataFrame。...通过将JSON转换为Pandas DataFrame，我们可以更方便地进行数据分析和处理。请记住，在进行任何操作之前，请确保你已正确导入所需的库和了解数据的结构。
的network模块的使用、列表的基本操作、循环的使用、excel文件的读写、pandas应用、matplotlib应用、类的使用、元组的操作等，便于大家阅读本文前提前对相关知识进行回顾。...2 关于Networkx 2.1 Networkx简单说明 NetworkX是一个用于创建、操作和研究复杂网络的 Python 库; 可以创建、分析和可视化各种类型的网络，例如社交网络、Web图、生物网络等...从上边的错误看，其实就是我的人物角色有29个，但是颜色只有23个，没有对应起来； 为了避免错误，我们把人物和颜色列一个表，需要的时候选对应的数据就行： 孙悟空 aliceblue 菩提祖师...如果需要通过本文运行器运行代码，需要加上这句 subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "networkx"]) import pandas...： 图片 我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
作业 5 是往右移一位来加密，解密的操作就是整体往左移动一位，比如 'bga' 会解密成 'afz' // 2...., 这个 find 已经帮你实现了 int index = find(lower, s[i]); // 字符串可以用加号拼接, 不明白可以 log 一下...= -1) { // lower // 字符串可以用加号拼接, 不明白可以 log 一下 int new_index = (index_lower + shift...在尝试的时候要先把 code 转成小写（大写字母转成小写，空格和标点不要转） // 3. shift 的可能取值为 1 - 25，把这些情况都尝试一遍，观察解密出来的结果 // // 这里需要肉眼观察出正确的译文...// 在第五节课中，会教大家如何自动识别出正确的译文 // （这里的第五节课，是指《〖快编程〗的免费编程入门课》第五节） void decode4() { const string code
，并且我认为pandas.read_csv无法正确处理此错误。...– python 我觉得有比这更好的方法：import pandas as pd df = pd.DataFrame( [[‘A’, ‘X’, 3], [‘A’, ‘X’, 5], [‘A’, ‘Y’...python参考方案 最近，我遇到了pingouin库。如何用’-‘解析字符串到节点js本地脚本？ – python 我正在使用本地节点js脚本来处理字符串。...我陷入了将’-‘字符串解析为本地节点js脚本的问题。render.js：#!...我想这是因为在应用程序关闭之前，我没有正确关闭数据库连接。
大家好，我是才哥。...两年半年因为工作需要，我开始接触pandas，看过很多pandas的资料，比如Pandas的官网文档、一些书籍以及在Github上找到了“Joyful pandas”，在咱们这个公众号的很多关于pandas...他偶然接触到了Theodore Petrou写的Pandas Cookbook一书，如获至宝！在快速地学习了一遍之后，他发现自己之前迷迷糊糊搞不明白的概念似乎变得清晰了许多！...为了保证教程的正确和权威，同时保证教程的好用和简单，他结合Python for Data Analysis、Pandas Cookbook和pandas官方用户指南，按照自己的切身体验和学习思路，全面、...这些知识点是pandas的主线内容，在教程中被清晰地展示出来。跟着这条学习路线走，就能了解pandas的基础概念与操作，掌握关键的数据类型，从而在实际使用中达到信手拈来的效果。
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