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一句python，一句R︱列表、元组、字典、数据类型、自定义模块导入（格式、去重）

创建一个复数 str(x) 将对象 x 转换为字符串 repr(x) 将对象 x 转换为表达式字符串 eval(str) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 tuple(s) 将序列...frozenset(s) 转换为不可变集合 chr(x) 将一个整数转换为一个字符 unichr(x) 将一个整数转换为Unicode字符 ord(x) 将一个字符转换为它的整数值 hex(x) 将一个整数转换为一个十六进制字符串...oct(x) 将一个整数转换为一个八进制字符串 2、字符串 str（） 字符串或串(String)是由数字、字母、下划线组成的一串字符。...) #行数 len(data.T) #列数 其中data.T是数据转置，就可以知道数据的行数、列数。...通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象 保存： #使用pickle模块将数据对象保存到文件

6.9K20

【文件读取】文件太大怎么办？

dataframe data = reader.get_chunk(size) 修改列的类型 改变每一列的类型，从而减少存储量 对于label或者类型不多的列（如性别，0,1,2），默认是int64的，可以将列的类型转换为...int8 对于浮点数，默认是float64，可以转换为float32 对于类别型的列，比如商品ID，可以将其编码为category import pandas as pd reader = pd.read_csv...(filename, iterator=True) data = reader.get_chunk(size) # downcast用于修改类型， # errors为当无法转换或遇到错误是采用什么操作，...='coerce') # 计算转变后的数据大小GB print(data.memory_usage().sum()/(1024**3)) # 将float64转变为float32 for i in range...GB print(data.memory_usage().sum()/(1024**3)) # 将类别型变量转变为category类型 for i in range(1, 6): data[str

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    Python文件操作和异常处理：高效处理数据的利器

    )将数据转换为CSV格式使用csv模块中的writerow函数来将数据转换为CSV格式。...该函数接受一个可迭代对象作为输入，用于将数据转换为一行CSV格式的数据。...json模块提供了多种方法来读写JSON文件，包括将数据转换为JSON格式、将JSON格式的数据转换为Python对象、读取JSON文件、以及将Python对象写入JSON文件等。...将数据转换为JSON格式使用json模块中的dumps函数将数据转换为JSON格式的字符串。该函数接受一个Python对象作为输入，并返回一个JSON格式的字符串。...= json.dumps(data)print(json_str)将JSON格式的数据转换为Python对象使用json模块中的loads函数将JSON格式的字符串转换为Python对象。

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    更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析，6种常用数据格式效率对比！

    CSV：最常用的数据格式 Pickle：用于序列化和反序列化Python对象结构 MessagePack：类似于json，但是更小更块 HDF5：一种常见的跨平台数据储存文件 Feather：一个快速、...size_mb：带有序列化数据帧的文件的大小 save_time：将数据帧保存到磁盘所需的时间 load_time：将先前转储的数据帧加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb：在数据帧保存过程中最大的内存消耗增长...将五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV中，然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。...同时使用两种方法进行对比： 1.将生成的分类变量保留为字符串 2.在执行任何I/O之前将其转换为pandas.Categorical数据类型 1.以字符串作为分类特征 下图显示了每种数据格式的平均I/O...因为只要在磁盘上占用一点空间，就需要额外的资源才能将数据解压缩回数据帧。即使文件在持久性存储磁盘上需要适度的容量，也可能无法将其加载到内存中。 最后我们看下不同格式的文件大小比较。

    2.9K21

    更高效的利用Jupyter+pandas进行数据分析，6种常用数据格式效率对比！

    CSV：最常用的数据格式 Pickle：用于序列化和反序列化Python对象结构 MessagePack：类似于json，但是更小更块 HDF5：一种常见的跨平台数据储存文件 Feather：一个快速、...size_mb：带有序列化数据帧的文件的大小 save_time：将数据帧保存到磁盘所需的时间 load_time：将先前转储的数据帧加载到内存所需的时间 save_ram_delta_mb：在数据帧保存过程中最大的内存消耗增长...将五个随机生成的具有百万个观测值的数据集转储到CSV中，然后读回内存以获取平均指标。并且针对具有相同行数的20个随机生成的数据集测试了每种二进制格式。...同时使用两种方法进行对比： 1.将生成的分类变量保留为字符串 2.在执行任何I/O之前将其转换为pandas.Categorical数据类型 1.以字符串作为分类特征 下图显示了每种数据格式的平均I/O...因为只要在磁盘上占用一点空间，就需要额外的资源才能将数据解压缩回数据帧。即使文件在持久性存储磁盘上需要适度的容量，也可能无法将其加载到内存中。 最后我们看下不同格式的文件大小比较。

    2.4K30

    变量与数据类型

    Java 编译器中，对于字符串和其他数据类型之间，可以使用 + 进行连接，编译器会自动将其他数据类型自动转换为字符串，然后再进行连接； String 既然是不可变，那有什么优点呢？...中已经存在指向 “xxx” 的对象，所以直接在堆中创建一个字符串对象； 数据类型转换 对于基本数据类型，不同类型之间是可以相互转换的，但是需要满足一定的条件； 从小到大自动转，从大到小强制转。...即就是，对于低精度的数据类型，如果要转换为高精度的数据类型，直接将低精度的值赋给高精度的值即可； 但对于高精度的数据类型，如果想要转换为低精度的数据类型，则需要采用 强制转换 的手段，但此时需要承担精度丢失的风险...b = a; // 高精度住哪低精度，由于 long 的范围比 int 大，所以需要强制转 a = (int)b; 隐式转换（自动类型转换） 当满足如下条件时，如果将一种类型的数据赋值给另一种数据类型变量时...，将执行自动类型转换： 两种数据类型彼此兼容； 目标数据类型的取值范围大于源数据类型； 一般而言，隐式转换的规则是从低级类型数据转换为高级类型数据，对应规则如下： 数值类型：byte -> short

    1.1K20

    独家 | Pandas 2.0 数据科学家的游戏改变者（附链接）

    由于其广泛的功能性和多功能性，如果没有 importpandas as pd，几乎不可能做到数据操纵，对吧？...例如，整数会自动转换为浮点数，这并不理想： df = pd.read_csv("data/hn.csv") points = df["Points"] points.isna()...对于数据流来说，没有什么比错误的排版更糟糕的了，尤其是在以数据为中心的 AI 范式中。...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。...点击文末“阅读原文”加入数据派团队~ 转载须知 如需转载，请在开篇显著位置注明作者和出处（转自：数据派ID：DatapiTHU），并在文章结尾放置数据派醒目二维码。

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    Pandas 秘籍：6~11

    索引是不可变的，创建后就无法更改它们的值。...如果尝试将列限制为SATMTMID，则将出现错误，因为您将无法访问UGDS。...步骤 4 读取与步骤 1 相同的数据集，但没有将机构名称放入索引中，因为melt方法无法访问它。 步骤 5 使用melt方法转置所有Race列。...当想要以更大的数据帧以这种方式附加行时，可以通过使用to_dict方法将单行转换为字典，然后使用字典推导式和一些默认值来清除所有旧值，从而避免大量键入和错误。...尽管这不是直接面向对象的，但是当我们要为整个绘制对象序列设置属性时，它是显式的并且非常有用。 通过此有用的函数，我们将所有刻度线设置为不可见。 最后，我们然后多次调用图形方法。

    34K10

    讲解TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not generator

    错误解释该错误消息表明你传递给函数的参数是一个生成器对象（generator），而函数期望接收的是一个字符串（str）、字节（bytes）或者文件路径（os.PathLike）对象。...转换生成器为列表尝试将生成器对象转换为列表或其他可迭代对象，然后将其作为函数参数传递。你可以使用list()函数来实现这一点，它接受可迭代对象作为参数并返回一个列表。...将生成器对象转换为字符串或字节如果函数期望接收字符串或字节类型的参数，可尝试使用生成器对象的值来构建字符串或字节，并将其传递给函数。...总结TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not generator错误消息说明你将生成器对象传递给一个期望接收字符串、字节或文件路径对象的函数...解决该问题的方法包括转换生成器为列表、在生成器内部使用其值、将生成器对象转换为字符串或字节，以及检查函数文档。 希望本文能帮助你解决这个错误并更好地理解在Python编程中处理生成器对象的方法。

    2.2K10

    变量与数据类型

    Java 编译器中，对于字符串和其他数据类型之间，可以使用 + 进行连接，编译器会自动将其他数据类型自动转换为字符串，然后再进行连接； String 既然是不可变，那有什么优点呢？...对象已经被创建过，那么就会优先从字符串常量池中获取其引用，其不可变性确保了不同引用指向同一 String 对象； 安全性 我们经常用 String 作为我们方法的参数，其不变性能够保证参数不可变； 线程安全...即就是，对于低精度的数据类型，如果要转换为高精度的数据类型，直接将低精度的值赋给高精度的值即可； 但对于高精度的数据类型，如果想要转换为低精度的数据类型，则需要采用 强制转换 的手段，但此时需要承担精度丢失的风险...b = a; // 高精度住哪低精度，由于 long 的范围比 int 大，所以需要强制转 a = (int)b; 隐式转换（自动类型转换） 当满足如下条件时，如果将一种类型的数据赋值给另一种数据类型变量时...，将执行自动类型转换： 两种数据类型彼此兼容； 目标数据类型的取值范围大于源数据类型； 一般而言，隐式转换的规则是从低级类型数据转换为高级类型数据，对应规则如下： 数值类型：byte -> short

    2.2K20

    Java 中的变量与数据类型

    Java 编译器中，对于字符串和其他数据类型之间，可以使用 + 进行连接，编译器会自动将其他数据类型自动转换为字符串，然后再进行连接； String 既然是不可变，那有什么优点呢？...中已经存在指向 “xxx” 的对象，所以直接在堆中创建一个字符串对象； 数据类型转换 对于基本数据类型，不同类型之间是可以相互转换的，但是需要满足一定的条件； 从小到大自动转，从大到小强制转。...即就是，对于低精度的数据类型，如果要转换为高精度的数据类型，直接将低精度的值赋给高精度的值即可； 但对于高精度的数据类型，如果想要转换为低精度的数据类型，则需要采用 强制转换 的手段，但此时需要承担精度丢失的风险...b = a; // 高精度住低精度，由于 long 的范围比 int 大，所以需要强制转 a = (int)b; 隐式转换（自动类型转换） 当满足如下条件时，如果将一种类型的数据赋值给另一种数据类型变量时...，将执行自动类型转换： 两种数据类型彼此兼容； 目标数据类型的取值范围大于源数据类型； 一般而言，隐式转换的规则是从低级类型数据转换为高级类型数据，对应规则如下： 数值类型：byte -> short

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    《现代Javascript高级教程》类型转换

    例如：let myVariable; 符号（Symbol）：表示唯一且不可变的值，用于创建对象属性的唯一标识符。在ES6中引入。...当我们在一个字符串上调用一个方法或者访问一个属性时，JavaScript会将字符串自动转换为一个临时的String对象，然后在这个临时对象上调用方法或者访问属性。完成后，临时对象就会被销毁。...数字转字符串： let num = 10; let str = num + ''; // 将数字转换为字符串 console.log(str); // 输出: "10" 在这个例子中，通过将数字与一个空字符串相加...字符串转布尔值： let str = 'true'; let bool = !!...通过显式类型转换，我们可以将值从一个数据类型转换为另一个数据类型，以满足具体的需求和逻辑。 类型转换规则 了解类型转换的规则和注意事项是非常重要的，可以帮助我们避免出现意外的结果和错误的行为。

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    强烈推荐Pandas常用操作知识大全！

    df #任何pandas DataFrame对象 s #任何pandas series对象 从各种不同的来源和格式导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件 pd.read_table...pd.DataFrame(dict) # 从字典中，列名称的键，列表中的数据的值 导出数据 df.to_csv(filename) # 写入CSV文件 df.to_excel(filename)...# 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ） s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为...使用给定的字符串，替换指定的位置的字符 df["电话号码"].str.slice_replace(4,8,"*"*4) 11.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串 df["身高"...].str.replace(":","-") 12.replace 将指定位置的字符，替换为给定的字符串(接受正则表达式) replace中传入正则表达式，才叫好用；- 先不要管下面这个案例有没有用

    15.9K20

    满满干货！20个Python使用小技巧

    isinstance(a, int) # 考虑了面向对象设计中的多态特征 1.6 字符串搜索 str.find(sub, start=None, end=None); str.rfind(...# newline=''让Python不将换行统一处理 for row in csv.reader(f): print(row[0], row[1]) # CSV读到的数据都是...(sys.maxsize) csv 还可以读以 \t 分割的数据 f = csv.reader(f, delimiter='\t') 2.2 迭代器工具 itertools 中定义了很多迭代器工具，例如子序列工具...warnings.simplefilter('always') $ python -W ignore # 忽略所有警告，等同于设置warnings.simplefilter('ignore') $ python -W error # 将所有警告转换为异常...使用 from module import name 会更快，将频繁访问的类的成员变量 self.member 放入到一个局部变量中。 尽量使用内置数据结构。

    65320

    【Python 使用和高性能技巧总结】

    isinstance(a, int) # 考虑了面向对象设计中的多态特征 1.6 字符串搜索 str.find(sub, start=None, end=None); str.rfind(...# newline=''让Python不将换行统一处理 for row in csv.reader(f): print(row[0], row[1]) # CSV读到的数据都是...(sys.maxsize) csv 还可以读以 \t 分割的数据 f = csv.reader(f, delimiter='\t') 2.2 迭代器工具 itertools 中定义了很多迭代器工具，例如子序列工具...warnings.simplefilter('always') $ python -W ignore # 忽略所有警告，等同于设置warnings.simplefilter('ignore') $ python -W error # 将所有警告转换为异常...使用 from module import name 会更快，将频繁访问的类的成员变量 self.member 放入到一个局部变量中。 尽量使用内置数据结构。

    15810

    matlab复杂数据类型(二)

    感谢大家关注matlab爱好者，今天大家介绍matlab复杂数据类型第二部分，有关表的使用以不同数据类型的识别与转换。最后补充有关函数句柄转字符和字符转函数句柄的相关内容。...char：字符数组 cellstr：转换为字符向量元胞数组 int2str：将整数转换为字符 mat2str：将矩阵转换为字符 num2str：将数字转换为字符数组 str2double：将字符串转换为双精度值...mat2cell：将数组转换为可能具有不同元胞大小的元胞数组 num2cell：将数组转换为相同大小的元胞数组 struct2cell：将结构体转换为元胞数组 4 特别补充 特别补充有关函数转字符(...func2str)和字符转函数(str2func)的用法 (a) func2str：基于函数句柄构造字符向量。...使用str2func 创建的函数句柄不具备对其局部工作区外部的变量或嵌套函数的访问权限。如果函数句柄包含这些变量或函数，则当调用该句柄时，将会引发错误。

    5.8K10

    性能优化：第一章：我们应该怎么优化

    只要有异常被抛出，Java虚拟机就必须调整调用堆栈，因为在处理过程中创建了一个新的对象。异常只能用于错误处理，不应该用来控制程序流程。...尽量减少对变量的重复计算 明确一个概念，对方法的调用，即使方法中只有一句语句，也是有消耗的，包括创建栈帧、调用方法时保护现场、调用方法完毕时恢复现场等。...尽量采用懒加载的策略，即在需要的时候才创建 例如： String str = "aaa";if (i == 1) { list.add(str); } 建议替换为： if (i == 1) { String...str = "aaa"; list.add(str); } 尽量指定类、方法的final修饰符 为类指定final修饰符可以让类不可以被继承，为方法指定final修饰符可以让方法不可以被重写。...如果会话要被转储到磁盘，那么必须要先被序列化，在大规模集群中，对对象进行序列化的代价是很昂贵的。因此，当会话不再需要时，应当及时调用HttpSession的invalidate()方法清除会话。

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