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pandas | 如何在DataFrame中通过索引高效获取数据？

今天是pandas数据处理专题第三篇文章，我们来聊聊DataFrame中的索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法，从整体上大概了解了一下这个数据结构。...数据准备 上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合的dict，所以我们想要查询表中的某一列，也就是查询某一个Series，我们只需要像是dict一样传入key值就可以查找了...说白了我们可以选择我们想要的行中的字段。 ? 列索引也可以切片，并且可以组合在一起切片： ? iloc iloc从名字上来看就知道用法应该和loc不会差太大，实际上也的确如此。...比如我想要单独查询第2行，我们通过df[2]来查询是会报错的。因为pandas会混淆不知道我们究竟是想要查询一列还是一行，所以这个时候只能通过iloc或者是loc进行。...逻辑表达式 和numpy一样，DataFrame也支持传入一个逻辑表达式作为查询条件。 比如我们想要查询分数大于200的行，可以直接在方框中写入查询条件df['score'] > 200。 ?

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Apache Doris 支持 Arrow Flight SQL 协议，数据传输效率实现百倍飞跃

在之前版本中，如需将这些数据通过 MySQL Client 或 JDBC/ODBC 驱动传输至目标客户端时，需要先将 Block 序列化为行存格式的 Bytes，如果目标客户端是类似 Pandas 的列存数据科学组件或列存数据库...在 Apache Doris 2.1 版本 中，我们基于 Arrow Flight SQL 构建了高速数据传输链路，它支持主流语言通过 SQL 从 Doris 高速读取大规模数据，极大提升了其他系统与...Arrow RecordBatch 转换为同样列存的 Pandas DataFrame 中，转换速度极快，保障了数据传输的时效性。...修改 be/conf/be.conf中 arrow_flight_port为一个可用端口，如 9091。...在这过程中，首先需获取 FlightInfo，随后连接每一个 Endpoint 拉取数据。

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    十分钟入门 Pandas

    通过纳入大量库和一些标准数据模型，提供了高效操作大型数据集所需工具； 安装 pip install pandas 数据类型 Series 定义 一维的数组类型，其中每个元素有各自标签；可当作一个由带标签元素组成的...'df[0:3]:\n', df[0:3]) # 按标签选择 print(df.loc[dates[0]]) print(df.loc[:,['A','B']]) print('获取某一个特定值：\n'..., df.at[dates[0], 'A']) # 通过位置选择 print('获取每个特定位置的值：\n', df.iloc[3]) print('切片操作：\n', df.iloc[3:5, 0:2...(dict)) # 从标量创建一个系列 print('scalar Series:\n', pd.Series(5, index=[1, 2, 4, 8, 0])) # 从具有位置系列中访问数据 s...print(row_index, row) # intertuples(),为DataFrame中的每一行返回一个产生一个命名元祖的迭代器，元祖的第一个元素将是行的相应索引值，剩余的值是行值 print

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    十分钟入门Pandas

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十四）

    使用分块加载 通过将一个大问题分成一堆小问题，一些工作负载可以通过分块来实现。例如，将单个 CSV 文件转换为 Parquet 文件，并为目录中的每个文件重复此操作。...## 通过用户定义的函数 (UDF) 方法进行变异 此部分适用于需要 UDF 的 pandas 方法。...与 NumPy 的差异 对于Series和DataFrame对象，var()通过N-1进行归一化以生成无偏的总体方差估计，而 NumPy 的numpy.var()通过 N 进行归一化，该方法测量样本的方差...当使用一个接受用户定义函数（UDF）的 pandas 方法时，内部 pandas 经常会迭代DataFrame 或其他 pandas 对象。...与 NumPy 的差异 对于Series和DataFrame对象，var()通过N-1进行归一化，以产生总体方差的无偏估计，而 NumPy 的numpy.var()通过 N 进行归一化，这测量了样本的方差

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    Pandas 数据分析技巧与诀窍

    它是一个轻量级的、纯python库，用于生成随机有用的条目(例如姓名、地址、信用卡号码、日期、时间、公司名称、职位名称、车牌号码等)，并将它们保存在pandas dataframe对象中、数据库文件中的...获取列的所有唯一属性值: 假设我们有一个整数属性user_id: listOfUniqueUserIDs = data[‘user_id’].unique() 然后你可以迭代这个列表，或者用它做任何你想做的事情...missing = {‘tags’:’mcq’, ‘difficulty’: ‘N’} data.fillna(value = missing, inplace = True) 从数据帧中获取已排序的样本...： 假设您想通过一个id属性对2000行（甚至整个数据帧）的样本进行排序。...sample = data.sample(n=2000) sorted_sample = sample.sort_values(by=[‘id’]) 使用GroupBy对记录分组： 如果您想知道每个用户

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    Pandas常用命令汇总，建议收藏！

    大家好，我是小F～ Pandas是一个开源Python库，广泛用于数据操作和分析任务。 它提供了高效的数据结构和功能，使用户能够有效地操作和分析结构化数据。...Series是一个一维标记数组，可以容纳多种数据类型。DataFrame则是一种二维表状结构，由行和列组成，类似于电子表格或SQL表。...# 用于显示数据的前n行 df.head(n) # 用于显示数据的后n行 df.tail(n) # 用于获取数据的行数和列数 df.shape # 用于获取数据的索引、数据类型和内存信息 df.info...() / 03 / 使用Pandas进行数据选择 Pandas提供了各种数据选择方法，允许你从DataFrame或Series中提取特定数据。...中的统计 Pandas提供了广泛的统计函数和方法来分析DataFrame或Series中的数据。

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    Spark 与 DataFrame

    Spark 与 DataFrame 前言 在 Spark 中，除了 RDD 这种数据容器外，还有一种更容易操作的一个分布式数据容器 DateFrame，它更像传统关系型数据库的二维表，除了包括数据自身以外还包括数据的结构信息...getOrCreate() 创建一个列表，列表的元素是字典，将其作为输出初始化 DataFrame： data = [{"Category": 'A', "ID": 1, "Value": 121.44...df.head(5) # 获取前 5 行记录 df.take(5) # 获取前 5 行数据 df.count() # 返回 DataFrame 的行数 df.drop...on Spark 在 Spark 3.2 版本中，可以通过 Pandas api 直接对 DataFrame 进行操作 # import Pandas-on-Spark import pyspark.pandas...Dataframe into a Pandas Dataframe pd_df = ps_df.to_pandas() # Convert a Pandas Dataframe into a Pandas-on-Spark

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    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）

    您可以通过以下方式获取这些目录。...您可以在此文档中找到 pandas 的简单安装说明。 从源代码安装 查看贡献指南以获取有关从 git 源代码树构建的完整说明。此外，如果您希望创建一个 pandas 开发环境，请查看创建开发环境。...到用户指南 有关从 pandas 到输入和输出的完整概述，请参阅有关读取器和写入器函数的用户指南部分。 如何选择 DataFrame 的子集？...记住，DataFrame 是二维的，具有行和列两个维度。 转到用户指南 有关索引的基本信息，请参阅用户指南中关于索引和选择数据的部分。 如何从DataFrame中过滤特���行？...请记住，DataFrame是二维的，具有行和列两个维度。 转到用户指南 有关索引的基本信息，请参阅用户指南中关于索引和选择数据的部分。 如何从DataFrame中筛选特定行？

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    用 Pandas 进行数据处理系列 二

    获取指定的列和行 import pandas as pd df = pd.read_csv('xxxx.xls') 获取行操作df.loc[3:6]获取列操作df['rowname']取两列df[['...('a',inplace=True,ascending=True) ， inplace 表示排序的时候是否生成一个新的 dataFrame ， ascending=True 表示升序，默认为升序，如果存在缺失的补值...(category.str[:3])提取前三个字符，并生成数据表 数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。...简单数据采样 df.sample(n=3) 手动设置采样权重 weights = [0, 0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5] df.sample(n=2, weights=weights) 采样后不放回...默认会将分组后将所有分组列放在索引中，但是可以使用 as_index=False 来避免这样。

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    人人都会AI｜Python基础之Pandas利器（6）

    让我们通过一个小案例来认识它们： import pandas as pd # 创建一个Series - 存储一组城市的温度数据 temperatures = pd.Series([25, 28, 23...['上海']) print("\n所有城市的温度:\n", weather_df['温度']) 这段代码如魔术一样，轻松创建了一个温度Series和一个天气DataFrame。...Series就像一个城市温度表，而DataFrame则包含了更多信息，就像一个小型气象站。 打开数据世界的大门 Pandas最强大之处在于它能处理各种格式的数据文件。...:\n", summary) 通过这些实例，你可以看到Pandas就像一个数据管家，帮你打理各种杂乱的数据。...数据聚合：从数字中发现故事 来看看如何用Pandas进行数据聚合分析： import pandas as pd # 创建销售数据 sales_data = pd.DataFrame({ '日期

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    一场pandas与SQL的巅峰大战（六）

    第三篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（三）围绕日期操作展开，主要讨论了日期获取，日期转换，日期计算等内容。...一方面要约定何为“活跃”，可以是启动一次App，可以是到达某一个页面，可以是进入App后产生某一个行为等等。 另一方面要约定计量的口径，可以是计算用户id的去重数，也可以是设备id的去重数。...这两种口径统计结果会有差异，原因在于未登录的用户可能存在设备id，不存在用户id；并且设备id与用户id可能存在多对多的情况。因此对于运营来讲，确定合理有效的口径是很重要的。...pandas中直接使用read_csv的方式读取即可，可以参考后面的代码。 日活计算 这里我们约定日活是指每天登录的user_id去重数，从我们的数据来看，计算方式非常简单。 ?...方法二： 这种方法是从网上看到的，也放在这里供大家学习，文末有链接。它没有用自关联，而是对日期进行循环，计算当日的活跃用户数和n天后的活跃用户数。把n作为参数传入封装好的函数中。

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    12行Python暴力爬《黑豹》豆瓣短评

    通过tqdm模块实现了良好的交互 工具准备 chrome浏览器（分析HTTP请求、抓包） 安装Python 3及相关模块（requests、lxml、pandas、time、random、tqdm） requests...作为简单demo，本文仅对前11页内容进行爬取） requests请求 通过requests模块发送一个get请求，用content方法获取byte型数据，并以utf-8重新编码；然后添加一个交互，判断是否成功获取到资源...此处我们通过Xpath解析资源获取到了前220条短评的用户名、短评分数、短评内容等数据。...（可借助chrome的强大功能直接复制Xpath，Xpath语法学习http://www.runoob.com/xpath/xpath-tutorial.html） 数据处理 获取到数据之后，我们通过...list构造dictionary，然后通过dictionary构造dataframe，并通过pandas模块将数据输出为csv文件 结语与彩蛋 本例通过requests+Xpath的方案，成功爬取了电影

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    机器学习测试笔记（2）——Pandas

    对于 R 用户，DataFrame 提供了比 R 语言 data.frame 更丰富的功能。Pandas 基于 NumPy 开发，可以与其它第三方科学计算支持库完美集成。...）、**透视（pivot）**数据集； 轴支持结构化标签：一个刻度支持多个标签； 成熟的 IO 工具：读取文本文件（CSV 等支持分隔符的文件）、Excel 文件、数据库等来源的数据，利用超快的 HDF5...,s2) #s2: #A 1 #C 3 #E 5 #dtype: int64 #1.3 通过序列创建DataFrame df1 = pd.DataFrame(s1,columns...3 #3 4 #4 5 #1.4通过序列对象产生DataFrame df2 = pd.DataFrame({'A':1,'B':s1,'C':pd.Timestamp...) print("按列获取内容:\n",df['A']) print("切片操作:\n",df[0:3]) print("基于行列标签获取数据（loc）:\n",df.loc[:

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    干货 | 数据分析实战案例——用户行为预测

    CDA数据分析师 出品 作者：CDA教研组 编辑：Mika 案例介绍 背景：以某大型电商平台的用户行为数据为数据集，使用大数据处理技术分析海量数据下的用户行为特征，并通过建立逻辑回归模型、随机森林对用户行为做出预测...pandas特别适合处理小型结构化数据，并且经过高度优化，可以对存储在内存中的数据执行快速高 效的操作。然而随着数据量的大幅度增加，单机肯定会读取不下的，通过集群的方式来处理是最好的选 择。...这就是Dask DataFrame API发挥作用的地方:通过为pandas提供一个包装器，可以智能的将巨大的DataFrame分隔成更小的片段，并将它们分散到多个worker(帧)中，并存储在磁盘中而不是...# 外部参数获取接口 面对海量数据，跑完一个模块的代码就可以加一行gc.collect()来做内存碎片回收，Dask Dataframes与Pandas Dataframes具有相同的API gc.collect...Name: Be_type1, dtype: object 最后创建一个DataFrame用来存储等下计算出的用户行为。

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