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。...你也可以在事后用append=True将现有的级别追加到MultiIndex中，正如你在下图中看到的那样： 其实更典型的是Pandas，当有一些具有某种属性的对象时，特别是当它们随着时间的推移而演变时...为列增加层次的一个常见方法是将现有的层次从索引中 "unstacking"出来： tack, unstack Pandas的stack与NumPy的stack非常不同。...这有时可能会让人恼火，但这是在有大量缺失值时给出可预测结果的唯一方法。 考虑一下下面的例子。你希望一周中的哪几天以何种顺序出现在右表中？...也可以用density=df.population/df.area来轻松获得人口密度。 但并不能用df.assign将结果分配到原始DataFrame中。
意外的数据修改在使用Pandas进行数据操作时，如果不小心误操作，如错误地覆盖了原数据列中的值，也会破坏数据的完整性。比如，在清洗数据时，本意是填充缺失值，但不小心将所有非缺失值也进行了替换操作。...)df['id_number_masked'] = df['id_number'].apply(lambda x: '*'*(len(x) - 4) + x[-4:])print(df)加密存储对于重要的数据...（一）访问控制与审计用户权限管理在企业环境中，必须严格控制对敏感数据的访问权限。可以基于角色（Role-Based Access Control, RBAC）来分配不同的权限级别。...除了简单的脱敏方法外，还可以采用更复杂的算法，如k-匿名化、l-多样性等。这些算法可以确保即使攻击者掌握了部分背景知识，也无法准确地识别出个体。...对于Pandas中的聚合查询（如求平均值、计数等），可以引入差分隐私算法来保护隐私。虽然Pandas本身没有内置的差分隐私功能，但可以结合其他库（如diffprivlib）来实现。
内存占用过高当数据集非常大时，加载整个数据集到内存中可能会导致内存溢出。...数据类型优化Pandas 默认会根据数据内容推断数据类型，但有时这会导致不必要的内存浪费。例如，默认情况下字符串会被存储为 object 类型，而整数和浮点数则可能被存储为更大的数值类型。...# 指定数据类型df = pd.read_csv('large_file.csv', dtype={'id': 'int32', 'value': 'float32'})此外，对于包含大量唯一值的分类数据...避免不必要的副本在 Pandas 中，许多操作都会创建数据的副本，这会增加内存消耗。为了提高效率，我们应该尽量避免不必要的副本创建。...通过分块读取、数据类型优化、避免不必要的副本创建等手段，我们可以有效地降低内存占用，提高数据处理效率。同时，了解常见报错的原因及其解决方法也有助于我们在实际工作中更加顺利地完成任务。
在本文中，我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务，并以一种好的方式给出结果。 从列表中创建字典 我有一份商品清单，我想看看它们的分布情况。...，这是Pandas的一维数据结构，然后应用value_counts函数来获得在Series中出现频率的唯一值，最后将输出转换为字典。...需要重新格式化它，为该列表中的每个项目提供单独的行。 这是一个经典的行分割成列的问题。有许多的不同的方法来解决这个任务。其中最简单的一个(可能是最简单的)是Explode函数。...DataFrame分配一个新的整数索引。...= df1.combine_first(df2) 在合并的过程中，df1 中的非缺失值填充了 df2 中对应位置的缺失值。
近年来，深度学习一直在时间序列预测中追赶着提升树模型，其中新的架构已经逐渐为最先进的性能设定了新的标准。 这一切都始于2020年的N-BEATS，然后是2022年的NHITS。...每个序列之间的交互都是集中学习的，然后再分配到各个系列并融合在一起。 最后再通过线性层产生预测。 这个体系结构中有很多东西需要分析，我们下面更详细地研究每个组件。...因为STAD模块具有线性复杂度，而注意力机制具有二次复杂度，这意味着STAD在技术上可以更有效地处理具有多个序列的大型数据集。 下面我们来实际使用SOFTS进行单变量和多变量场景的测试。...='ETTm1') Y_df = Y_df[Y_df['unique_id'] == 'OT'] # univariate dataset Y_df['ds'] =...这使得模型能够有效地处理具有许多并发时间序列的大型数据集。
对于实例中，许多Web服务使用id作为分类变量来跟踪用户具有数百至数百万的值，取决于唯一的数量服务的用户。互联网交易的IP地址是另一个例子一个很大的分类变量。...它可能在计算上很昂贵代表如此多的不同类别。如果一个类别（例如，单词）出现多个数据点（文档）中的时间，然后我们可以将它表示为一个计数并表示所有的类别通过他们的统计数字。这被称为bin-counting。...因此是一个绝对的具有k个可能类别的变量被编码为长度为k的特征向量。...独热编码是多余的，它允许多个有效模型一样的问题。非唯一性有时候对解释有问题。该优点是每个特征都明显对应于一个类别。此外，失踪数据可以编码为全零矢量，输出应该是整体目标变量的平均值。...特征散列将原始特征向量压缩为m维通过对特征ID应用散列函数来创建矢量。例如，如果原件特征是文档中的单词，那么散列版本将具有固定的词汇大小为m，无论输入中有多少独特词汇。
标签：Python与Excel,pandas 下面是一个应用场景： 我在保险行业工作，每天处理大量数据。有一次，我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。...每个Excel文件都有不同的保险单数据字段，如保单编号、年龄、性别、投保金额等。这些文件有一个共同的列，即保单ID。...保险ID’) 第一次合并 这里，df_1称为左数据框架，df_2称为右数据框架，将df_2与df_1合并基本上意味着我们将两个数据帧框架的所有数据合并在一起，使用一个公共的唯一键匹配df_2到df_1中的每条记录...注意，在第一个Excel文件中，“保险ID”列包含保险编号，而在第二个Excel文件中，“ID”列包含保险编号，因此我们必须指定，对于左侧数据框架（df_1），希望使用“保险ID”列作为唯一键；而对于右侧的数据框架...最终数据框架中只有8行，这是因为df_3只有8条记录。默认情况下，merge()执行”内部”合并，使用来自两个数据框架的键的交集，类似于SQL内部联接。
Pandas支持多种数据合并和重塑操作： 合并多个表的数据： merged_df = pd.merge (df1, df2, on='common_column') 重塑表格布局： reshaped_df...它擅长处理一维带标签的数据，并且具有高效的索引和向量化操作能力。 在单列数据的操作上，Series通常比DataFrame更高效，因为它是为单列数据设计的。...如何在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理？ 在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理，可以通过以下步骤和方法来完成： 处理空值： 使用dropna()函数删除含有缺失值的行或列。...Pandas允许通过多种方式（如基于索引、列名等）来合并多个DataFrame，从而实现数据的整合。...Pandas作为Python中一个重要的数据分析库，相较于其他数据分析库（如NumPy、SciPy）具有以下独特优势： 灵活的数据结构：Pandas提供了两种主要的数据结构，即Series和DataFrame
MemoryError**：内存不足的完美解决方法 摘要 大家好，我是默语！在Python开发中，MemoryError 是一种常见的错误，通常发生在程序试图分配超过可用内存的资源时。...以下是一个典型的MemoryError例子： # 尝试创建一个超大的列表，可能会导致MemoryError large_list = [0] * (10**10) 当你试图分配一个非常大的数据结构时，Python...，如array而非list，或使用numpy库进行高效的数值计算。...4.利用分布式计算** 对于特别大的数据集或计算任务，可以考虑使用分布式计算平台（如Spark或Dask）将任务分配到多个节点上执行，以分散内存压力。...通过优化数据结构、管理内存分配、利用垃圾回收和分布式计算，我们可以有效地预防和解决内存不足问题。 在这篇博客中，我们深入探讨了**MemoryError**的产生原因，并提供了多种解决方案。
以 Python 中的 pandas 库为例，假设有一个包含时间戳的 DataFrame，其中时间戳列名为 'timestamp'，数据类型为整数，表示从 1970 年 1 月 1 日 00:00:00...（三）差分、滞后与滑窗操作 差分操作是时间序列分析中的常用方法，通过计算相邻时间点之间的差值，能够有效地消除数据中的趋势成分，使数据更加平稳，便于模型捕捉数据的波动特征。...在 Python 中，使用 pandas 库可以很方便地实现一阶差分： # 假设df是包含数值特征的数据框，这里以交易金额为例 df = pd.DataFrame({'transaction_amount...这表明 DGNN 在金融反欺诈中具有显著的效果，能够有效提高金融机构的风险防范能力，保护用户的资金安全。...它不仅有助于满足金融行业严格的法规要求，还能让业务人员更好地理解模型的决策过程，从而更有效地应用模型进行风险防控。 （一）可解释性的重要性 在金融领域，法规要求模型决策具有可解释性。
Arrow 之上，因此具有低开销，高性能的特点，udf对每条记录都会操作一次，数据在 JVM 和 Python 中传输，pandas_udf就是使用 Java 和 Scala 中定义 UDF，然后在...至于缺失值的填充，prophet可以设置y为nan，模型在拟合过程中也会自动填充一个预测值,因为我们预测的为sku销量，是具有星期这种周期性的，所以如果出现某一天的缺失，我们倾向于使用最近几周同期数据进行填充...以上的数据预处理比较简单，其中多数可以使用hive进行操作，会更加高效，这里放出来的目的是演示一种思路以及python函数和最后的pandas_udf交互。...data['cap'] = 1000 #上限 data['floor'] = 6 #下限 该函数把前面的数据预处理函数和模型训练函数放在一个函数中，类似于主函数，目的是使用统一的输入和输出。...pandas_udf进行装饰，PandasUDFType有两种类型一种是Scalar（标量映射），另一种是Grouped Map(分组映射).我们显然是要使用分组映射，通过store_sku作为id进行分组
这些用例利用了各种数据源，例如 SQL DB、Cosmos DB、CSV 文件、多个数据源等。该项目的首要目标不仅是展示不同的用例，而且是探索各种实现选项。...streaming:默认情况下，此布尔值为 False，表示流是否具有结果。 Temperature:温度是一个参数，用于控制 AI 模型生成的输出的随机性。较低的温度会导致更可预测和更保守的输出。...较高的温度允许在响应中具有更多创造力和多样性。这是一种微调模型输出中随机性和确定性之间平衡的方法。 deployment_name:模型部署。...pandas_df_agent = create_pandas_dataframe_agent( llm, df, verbose=True, agent_type=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS...与数据库聊天： 以下示例代码展示了如何在结构化数据（如 SQL DB 和 NoSQL，如 Cosmos DB）上构建自然语言界面，并利用 Azure OpenAI 的功能。
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。...df.shape返回行和列的数量。 df.info()总结了所有相关信息 还可以将一个或几个列设置为索引。...df.loc['a':'b'] = 10个作品（分配给一个子数作为一个整体作品）。 df.loc['a':'b']['A']=10不会（对其元素的赋值不会）。...pandas-illustrated'也有一个辅助器，你可以看到下面： pdi.join是对join的一个简单包装，它接受on、how和suffixes参数的列表，这样你就可以在一条命令中进行多个join...一列范围内的用户函数唯一可以访问的是索引，这在某些情况下是很方便的。例如，那一天，香蕉以50%的折扣出售，这可以从下面看到： 为了从自定义函数中访问group by列的值，它被事先包含在索引中。
在本文中我们将 Rapids优化的 GPU 之上的DF、与普通Pandas 的性能进行比较。 我们将在 Google Colab 中对其进行测试。...NV的显卡是唯一支持CUDA的显卡，Rapids只支持谷歌Colab中基于P4、P100、T4或V100的gpu，在分配到GPU后我们执行以下命令确认: !...如果分配到了其他GPU(如p4)，可以在“Runtime”菜单并选择“Factory Reset Runtimes”，来重新申请。 安装 Rapids !...Pandas的几乎所有函数都可以在其上运行，因为它是作为Pandas的镜像进行构建的。与Pandas的函数操作一样，但是所有的操作都在GPU内存中执行。...对数运算 为了得到最好的平均值，我们将对两个df中的一列应用np.log函数，然后运行10个循环: GPU的结果是32.8毫秒，而CPU（常规的pandas）则是2.55秒!
列的标签是列名。对于行标签，如果我们不分配任何特定的索引，pandas默认创建整数索引。因此，行标签是从0开始向上的整数。与iloc一起使用的行位置也是从0开始的整数。...假设我们有一个包含[1,7,5,3]的序列。分配给这些值的等级为[1,4,3,2]。 df['rank_1'] = df['value_1'].rank() df ? 10....Nunique Nunique统计列或行上的唯一条目数。它在分类特征中非常有用，特别是在我们事先不知道类别数量的情况下。让我们看看我们的初始数据： ?...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?...df1和df2是基于column_a列中的共同值进行合并的，merge函数的how参数允许以不同的方式组合dataframe,如：“inner”、“outer”、“left”、“right”等。
Customers'},inplace=True) 此外，**「NamedAgg 函数」**允许重命名聚合中的列 import pandas as pd df_summary = df[['Geography...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置为索引 我们可以将数据帧中的任何列设置为索引...df_new['Balance'] = df_new['Balance'].where(df_new['Group'] >= 6, 0) 20.等级函数 等级函数为值分配一个排名。...df_new['rank'] = df_new['Balance'].rank(method='first', ascending=False).astype('int') 21.列中的唯一值数 它使用分类变量时派上用场...但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。
除非另有指明，否则文件将保存在运行环境下的相同位置。 df.to_csv? 我们将使用的唯一参数是索引和标头。将这些参数设置为False将阻止导出索引和标头名称。...在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。...此时的名称列无关紧要，因为它很可能只是由字母数字字符串（婴儿名称）组成。本专栏中可能存在不良数据，但在此分析时我们不会担心这一点。在出生栏应该只包含代表出生在一个特定年份具有特定名称的婴儿数目的整数。...Out[1]: dtype('int64') 如您所见，Births列的类型为int64，因此此列中不会出现浮点数（十进制数字）或字母数字字符。...与该表一起，最终用户清楚地了解Mel是数据集中最受欢迎的婴儿名称。plot()是一个方便的属性，pandas可以让您轻松地在数据框中绘制数据。我们学习了如何在上一节中找到Births列的最大值。
设Y_strat为分层抽样下的实验效果，设p_k表示来自k层的样本容量所占的比例。由下式可知，实验效果为各层实验效果的综合平均值，这是无偏的。该方差是层内方差的加权平均值，有效地消除了层间方差。...该方差小于简单随机抽样下的方差，其中包括层内方差和层间方差。 利弊 分层方法提供了对实验效果的无偏估计，并有效地消除了层间差异。然而，在实践中，通常很难在实验前实施分层抽样。...这里有一个非常简单的例子，我们从四个不同的正态分布(4层)中生成数据，随机将个体分配到实验组和对照组，在实验组中添加一个实验效果，并通过bootstrapping可视化实验效果。...实验效果计算为未分层实验与对照实验之间的平均差值和各分层实验层的平均差值的平均值。 从我们简单的例子中，我们确实看到分层的方差减少。...该方法的主要思想是给具有较低的实验前方差的用户更多的权重。 这种方法放宽了同方差的假设，而是假设每个个体都可以有自己的度量方差。例如，上图显示了两个个体，其中一个(绿线)的方差高于另一个(蓝线)。
---- 2.2 丢弃指定轴上的项 丢弃某条轴上的一个或多个项很简单，只要有一个索引数组或列表即可。...将一个或多个列的名字传递给sort_values的by选项即可达到该目的： import pandas as pd frame = pd.DataFrame({'b': [4, 7, -3, 2],...选项： 方法 描述 'average' 默认:在相等分组中，为各个值分配平均排名 'min' 使用整个分组的最小排名 'max' 使用整个分组的最大排名 'first' 按值在原始数据中的出现顺序分配排名...虽然许多 Pandas 函数（如reindex）都要求标签唯一，但这并不是强制性的。...计算Series中的唯一值数组，按发现的顺序返回 value_counts 返回一个Series，其索引为唯一值，其值为频率，按计数值降序排列 有时，你可能希望得到DataFrame中多个相关列的一张柱状图
转换函数如： 其中 max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。max-min为极差。 以一个例子说明标准化的计算过程。...转换函数如下： x^{\ast }=\dfrac{x}{10^{k}} 2.1.2 数据离散化处理 一些数据挖掘算法，特别是某些分类算法，要求数据是分类属性形式，如ID3算法、Apriori算法等。...使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...输出为： 将出售日期一列的唯一数据变换为行索引，商品一列的唯一数据变换为列索引： # 将出售日期一列的唯一数据变换为行索引，商品一列的唯一数据变换为列索引 new_df = df_obj.pivot...2.3.2.1 agg()方法 agg()方法既接收内置统计方法，又接收自定义函数，甚至可以同时运用多个方法或函数，或给各列分配不同的方法或函数，能够对分组应用灵活的聚合操作。
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