当我们必须处理可能有多个列和行的大型DataFrames时，能够以可读格式显示数据是很重要的。这在调试代码时非常有用。
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Python pandas包用于数据操作和分析，旨在让您以更直观的方式处理标记或关系数据。
数据分析过程中，需要对获取到的数据进行分析，往往第一步就是导入数据。导入数据有很多方式，不同的数据文件需要用到不同的导入方式，相同的文件也会有几种不同的导入方式。下面总结几种常用的文件导入方法。
如何让Pandas更快更省心呢？快来了解新库Modin，可以分割pandas的计算量，提高数据处理效率，一行代码即刻开启Pandas四倍速。
这一系列一共三部分，里面的一些技巧可能暂时用不上，但是相信总有一天你会接触到，建议收藏
作为一个在进入数据分析领域之前干过开发的攻城狮，我看到我的同行以及新手在使用 Pandas 时会犯很多低级错误。
这一系列的对应代码，大家可以在我共享的colab上把玩, ? https://colab.research.google.com/drive/1WhKCNkx6VnX1TS8uarTICIK2Vi
这个并不是书籍里的章节，因为书籍中的 pandas 节奏太快了，基本都是涉及很多中高级的操作，好容易把小伙伴给劝退。我这里先出几期入门的教程，然后再回到书籍里的教程。这几章节作为入门，书籍作为进阶。
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。
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 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 AP
DataFrames和Series是用于数据存储的pandas中的两个主要对象类型：DataFrame就像一个表，表的每一列都称为Series。您通常会选择一个系列来分析或操纵它。今天我们将学习如何重命名Pandas DataFrame中的列名。
这篇文章是关于pandasql，Yhat 写的一个模拟 R 包 sqldf 的Python 库。这是一个小而强大的库，只有358行代码。pandasql 的想法是让 Python 运行 SQL。对于那些来自 SQL 背景或仍然「使用 SQL 思考」的人来说，pandasql是一种利用两种语言优势的好方式。
Pandas提供了强大的数据操作和分析功能，是数据科学的日常基本工具。在本文中，我们将介绍最常用的15个Pandas代码片段。这些片段将帮助简化数据分析任务，从数据集中提取有价值的见解。
Pandas是数据分析、机器学习等常用的工具，其中的DataFrame又是最常用的数据类型，对它的操作，不得不熟练。在《跟老齐学Python：数据分析》一书中，对DataFrame对象的各种常用操作都有详细介绍。本文根据书中介绍的内容，并参考其他文献，专门汇总了合并操作的各种方法。
虽然 panda 是 Python 中用于数据处理的库，但它并不是真正为了速度而构建的。了解一下新的库 Modin，Modin 是为了分布式 panda 的计算来加速你的数据准备而开发的。
本篇介绍 8 个可以替代pandas的库，在加速技巧之上，再次打开速度瓶颈，大大提升数据处理的效率。
Python的Pandas库是数据科学家必备的基础工具，在本文中，我们将整理15个高级Pandas代码片段，这些代码片段将帮助你简化数据分析任务，并从数据集中提取有价值的见解。
在使用 pandas 进行数据分析的过程中，我们常常会遇到将一行数据展开成多行的需求，多么希望能有一个类似于 hive sql 中的 explode 函数。
我经常使用R的dplyr软件包进行探索性数据分析和数据处理。 dplyr除了提供一组可用于解决最常见数据操作问题的一致函数外，dplyr还允许用户使用管道函数编写优雅的可链接的数据操作代码。
做 数据仓库系统，ETL是关键的一环。说大了，ETL是数据整合解决方案，说小了，就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来，处理数据迁移、转换的工作倒 还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量，使用access、DTS或是自己编个小程序搞定。可是在数据仓库系统中，ETL上升到了一 定的理论高度，和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同，从名字上就可以看到，人家已经将倒数据的过程分成3个步骤，E、T、L分别代表抽取、转换 和装载。
在这篇文章中，我们想展示一些不同于流行的东西。这些都是深夜浏览GitHub的感悟，以及同事们分享的压箱底东西。这些软件包中的一些是非常独特的，使用起来很有趣的Python包。
这篇万字长文，是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习，否则，可能会找不到操作的数据源。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Avi Chawla 翻译：欧阳锦 校对：和中华 Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的，这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间，但遗憾的是，Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV（请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954
我们之前将表单内的某列数据分到新的excel文件里，那么如何批量将新Excel文件这一特定列进行删除呢？
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。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。
知识是需要积累的，有些冷知识、骚操作，你可能现在不需要，但是只有当你玩儿过，以后再碰到这个需求，你才会有印象，方便查询。
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，H2O.ai机器学习平台维护的一个项目给出答案。
Apache Arrow defines a language-independent columnar memory format for flat and hierarchical data, organized for efficient analytic operations on modern hardware like CPUs and GPUs. The Arrow memory format also supports zero-copy reads for lightning-fast data access without serialization overhead.
seaborn官方 seaborn官方介绍 seaborn可视化入门 【宝藏级】全网最全的Seaborn详细教程-数据分析必备手册（2万字总结） Seaborn常见绘图总结
Path.cwd() : 获取当前工作目录；f.exists()：判断某个实例是否存在； f.is_dir()：判断该路径是否是目录； f.is_file()：判断该路径是否是文件； f.stat().st_size: 得到某个文件的大小；f.absolute()： 获得绝对路径； f.parent(): 获取路径的上级路径； f.name: 获取文件名；f.stem: 获取文件前缀；f.suffix: 获取文件后缀。
Pandas 对 CSV 的输入输出操作是串行化的，这使得它们非常低效且耗时。我在这里看到足够的并行优化空间，但遗憾的是，Pandas 还没有提供这个功能。尽管我从不赞成一开始就使用 Pandas 创建 CSV（请阅读https://towardsdatascience.com/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954c410f8f了解原因），但我知道在某些情况下，除了使用 CSV 之外别无选择。
大数据文摘作品 编译：王梦泽、丁慧、笪洁琼、Aileen 数据科学团队在持续稳定的发展壮大，这也意味着经常会有新的数据科学家和实习生加入团队。我们聘用的每个数据科学家都具有不同的技能，但他们都具备较强的分析背景和在真正的业务案例中运用此背景的能力。例如，团队中大多数人都曾研究计量经济学，这为概率论及统计学提供了坚实的基础。 典型的数据科学家需要处理大量的数据，因此良好的编程技能是必不可少的。然而，我们的新数据科学家的背景往往是各不相同的。编程环境五花八门，因此新的数据科学家的编程语言背景涵盖了R, MatL
配置 属性 默认 描述 zeppelin.python python 已经安装的Python二进制文件的路径（可以是python2或python3）。如果python不在您的$ PATH中，您可以设
以前，Excel和Python Jupyter Notebook之间我们只能选择一个。但是现在随着PyXLL-Jupyter软件包的推出，可以将两者一起使用。
本项目旨在利用 OpenMeteo 平台提供的era5历史数据，进行气象数据分析和可视化。我们将使用 Python 编程语言和相关的气象数据处理工具来实现这一目标。
要处理文本数据，需要比数字类型的数据更多的清理步骤。为了从文本数据中提取有用和信息，通常需要执行几个预处理和过滤步骤。
一. 数据文件 pd指pandas简称，df指DataFrame对象。 1. csv 读取 pd.read_csv('foo.csv') 写入 df.to_csv('foo.csv') 2. HDF5 读取 pd.read_hdf('foo.h5', 'df') 写入 df.to_hdf('foo.h5', 'df') 3. Excel 读取 pd.read_excel('foo.xlsx', 'sheet1', index_col=None, na_values=['NA'])
一. 数据文件 pd指pandas简称，df指DataFrame对象。 1. csv 读取 pd.read_csv('foo.csv') 写入 df.to_csv('foo.csv') 2. HDF5 读取 pd.read_hdf('foo.h5', 'df') 写入 df.to_hdf('foo.h5', 'df') 3. Excel 读取 pd.read_excel('foo.xlsx', 'sheet1', index_col=None, na_values=['NA']) 写入 df.to_excel('foo.xlsx', sheet_name='sheet1') 二. 数据结构 1. Series Series是一维标记数组，可以存储任意数据类型，如整型、字符串、浮点型和Python对象等，轴标一般指索引。创建Series的方法为 >>>s=Series(data, index=index) data可以是Python词典、ndarray和标量值。 2. DataFrame DataFrame是二维标记数据结构，列可以是不同的数据类型。它是最常用的pandas对象，像Series一样可以接收多种输入：lists、dicts、series和DataFrame等。初始化对象时，除了数据还可以传index和columns这两个参数。 3. Panel Panel很少使用，然而是很重要的三维数据容器。Panel data源于经济学，也是pan(el)-da(ta)-s的来源。在交叉分析中，坐标轴的名称略显随意 items: axis 0 代表DataFrame的item major_axis: axis 1 代表DataFrames的index(行) minor_axis: axis 2 代表DataFrames的列 4. Panel4D Panel4D是像Panel一样的4维容器，作为N维容器的一个测试。 labels: axis 0 每个item相当于panel items: axis 1 每个item相当于DataFrame major_axis: axis 2 它是dataframe的index minor_axis: axis 3 它是dataframe的columns Panel4D是Panel的一个子集，因此Panel的大多数方法可用于4D，但以下方法不可用：join, to_excel, to_frame, to_sparse, groupby。 5. PanelND PanelND是一个拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。
这个并不是书籍里的章节，因为书籍中的pandas节奏太快了，基本都是涉及很多中高级的操作，好容易把小伙伴给劝退。我这里先出几期入门的教程，然后再回到书籍里的教程。这几章节作为入门，书籍作为进阶。
Pandas 是 Python 的一个模块(module), 我们将用 Python 完成接下来的数据分析的学习. Pandas 模块是一个高性能，高效率和高水平的数据分析库.
Pandas是Python程序语言中一种开源、高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas添加了数据结构和工具，用于处理类似表格的数据，即 Series 和 Data Frames。它主要提供的数据操作工具有：
今天我们介绍的是一个神奇的库 -- ITables ，它是获得 MIT 许可的 Python 软件包，是一个可使用DataTables[1] JavaScript 库渲染 Python DataFrames 的交互式表格。刚刚发布的 ITables 2.0 增加了对 DataTables 扩展库的支持。
在Pandas中，选择不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的位置选取。相关语法如下：
Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
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