Pandas数据帧更快的方法 - 腾讯云开发者社区

标签：Python，Pandas 是否发现pandas库在处理大量数据时速度较慢，并且希望程序运行得更快？当然，有一些使用pandas的最佳实践（如矢量化等）。...本文讨论的内容将代码运行得更快，甚至超过采用最佳实践。我们需要使用其他数据处理库，以使程序运行得更快。不用担心，这些库都具有与pandas类似的语法，因此学习如何使用也非常容易。...当使用默认设置运行pandas代码时，大多数CPU内核都不做任何事情，只有少数在工作（大体上只有9%的CPU在工作）。使代码运行更快的一种方法是同时使用多个CPU核，即多处理。...三个比pandas更快的数据分析库简要介绍以下三个能够快速运行的Python库： 1.polars：一个使用Apache Arrow列格式内存模型在Rust编程语言中实现的快速数据框架库。...在100万行数据集和1000万行数据集中执行的测试中看到了类似的结果。 1.polars库在所有测试中都获胜，但apply函数除外，这里modin更快。

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PandasGUI：使用图形用户界面分析 Pandas 数据帧

数据预处理是数据科学管道的重要组成部分，需要找出数据中的各种不规则性，操作您的特征等。...Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...相同的命令是： pip install pandasgui 要在 PandasGUI 中读取文件，我们需要使用show()函数。让我们从将它与 pandas 一起导入开始。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。

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数据合并：pandas的concat()方法

阅读完本，你可以知道： 1 数据合并是什么 2 pandas的concat()方法使用 1 数据合并数据合并是PDFMV框架中Data环节的重要操作之一。...2 pandas的concat()方法 pandas库提供了concat()方法来完成数据的合并。...，设置为某个数据框的索引，表示按着指定索引进行数据横向合并例子1： import pandas as pd data1 = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav',...pandas的数据框类型 df = pd.DataFrame(data1,index=[0, 1, 2, 3]) df1 = pd.DataFrame(data2, index=[2, 3, 6, 7]...关于concat()方法其它参数，可以查阅文档。该方法的参数集： ? 关于pandas的concat()方法，您有什么疑问或者想法请留言。

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Pandas常用的数据处理方法

本文的Pandas知识点包括： 1、合并数据集 2、重塑和轴向旋转 3、数据转换 4、数据聚合 1、合并数据集 Pandas中合并数据集有多种方式，这里我们来逐一介绍 1.1 数据库风格合并数据库风格的合并指根据索引或某一列的值是否相等进行合并的方式...1.2 轴向链接 pandas的轴向链接指的是根据某一个轴向来拼接数据，类似于列表的合并。...，则会根据数据的最大值和最小值自动计算等长面元，比如下面的例子将均匀分布的数据分为四组: data = np.random.rand(20) pd.cut(data,4,precision=2) pandas...，通过需要排列的轴的长度调用permutation，可产生一个表示新顺序的整数数组,最后使用pandas的take函数返回指定大小的数据即可实现采样。...4、数据聚合 4.1 数据分组 pandas中的数据分组使用groupby方法，返回的是一个GroupBy对象，对分组之后的数据，我们可以使用一些聚合函数进行聚合，比如求平均值mean： df = pd.DataFrame

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数据处理 | 学会这些pandas函数，让你的数据处理更快人一步

今天，我们就来看看pandas都提供了哪些便捷的函数方法，让我们数据处理快人一步~ 目录： 1. 求最大或最小的前N组数据 2. 求当前元素和前一元素间变化率 3. 将列表中每个元素转化为一行 1....求最大或最小的前N组数据我们在进行数据处理的时候，往往会遇到一个场景，那就是求这组数据中最大或最小的前N组数据。...keep参数可选值：默认为 first，可选 last 和 all （字面意思）我们先构造一个案例数据 >>> import pandas as pd >>> df = pd.DataFrame({'...求当前元素和前一元素间变化率有时候，我们的数据可能是时间序列下的，为了更方便看到随着时间变化某行或列数据的变化率，这里就可以采用pct_change方法直接获取。...将列表中每个元素转化为一行有时候，我们的原始数据中某些元素可能是列表的形式，而我们需要对它进行展开操作，于是explode方法就来了。

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Pandas必会的方法汇总，数据分析必备！

今天来分享一些Pandas必会的用法，让你的数据分析水平更上一层楼。一、Pandas两大数据结构的创建序号方法说明 1 pd.Series(对象,index=[ ]) 创建Series。...序号方法说明 1 df.head() 查询数据的前五行 2 df.tail() 查询数据的末尾5行 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut...'> 八、读写文本格式数据的方法序号方法说明 1 read_csv 从文件、URL、文件型对象中加载带分隔符的数据。...举例：删除后出现的重复值： df['city'].drop_duplicates() 结语文章中总结的是都是一些Pandas常用的方法，至于一些基础的概念还需要你学到Pandas的时候去理解，例如Series...如果你已经清楚了Pandas的这些基础东西之后，搭配上文章中的这些方法，那你用Pandas去做数据处理和分析必然会游刃有余。

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用 Style 方法提高 Pandas 数据的颜值

Pandas的style用法在大多数教程中见的比较少，它主要是用来美化DataFrame和Series的输出，能够更加直观地显示数据结果。...下面采用某商店的零售数据集，通过实际的应用场景，来介绍一下style中那些实用的方法。...首先导入相应的包和数据集 import pandas as pd import numpy as np data = data = pd.read_excel('....色阶样式运用style的background_gradient方法，还可以实现类似于Excel的条件格式中的显示色阶样式，用颜色深浅来直观表示数据大小。...sparklines的功能还是挺Cool挺实用的，更具体的用法可以去看看sparklines的文档。参考资料：https://pbpython.com/styling-pandas.html

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【数据处理包Pandas】DataFrame数据选择的基本方法

首先导入 NumPy 和 Pandas 库。...import numpy as np import pandas as pd 数据集team.xlsx下载地址：链接：https://pan.quark.cn/s/9e3b2a933510 提取码...index_col 接收int、sequence或者False，表示索引列的位置，取值为sequence则代表多重索引，默认为None dtype 接收dict，代表写入的数据类型（列名为key，数据格式为...values），默认为None df = pd.read_excel('team.xlsx') df （二）选择行选取通过 DataFrame 提供的head和tail方法可以得到多行数据，但是用这两种方法得到的数据都是从开始或者末尾获取连续的数据.../pandas-docs/stable/indexing.html#ix-indexer-is-deprecated 二、带条件筛选（一）startswith()方法 1、选择 DataFrame df

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Pandas数据挖掘与分析时的常用方法

今天我们来讲一下用Pandas模块对数据集进行分析的时候，一些经常会用到的配置，通过这些配置的帮助，我们可以更加有效地来分析和挖掘出有价值的数据。...数据集的准备这次我们需要用到的数据集是广为人所知的泰坦尼克号的乘客数据，我们先导入并且读取数据集 import pandas as pd df = pd.read_csv("train.csv")...展示更多的行 Pandas默认只展示60行的数据，如果数据集当中的数量超过了60行， pd.get_option('display.max_rows') ## 或者是 pd.options.display.max_rows...当我们想要展示数据集当中的前5列的时候 df.head() output 我们发现“Name”这一列当中的第二行因为字数比较多，就用了省略号来代替，这是因为Pandas对显示数据的量也是有限制的，...df.head() output 个性化展示数字有时候我们遇到例如货币、百分比、小数等数字时，可以通过pandas当中的display.float_format方法来个性化展示数字， pd.set_option

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数据帧的学习整理

在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...FCS：循环冗余校验字段，用来对数据进行校验，如果校验结果不正确，则将数据丢弃。该字段长4字节。 IEEE802.3帧格式 Length:长度字段，定义Data字段的大小。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。

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CAN通信的数据帧和远程帧「建议收藏」

（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...总结（以下内容转载自allen6268198的博客）：由于CAN总线发送帧时，仲裁方法只依靠帧ID号，当有两个相同ID号的帧同时竞争总线时，总线就无法判别出让哪个设备先发送帧，于是就造成总线冲突。...那么A可有2种方法发送请求： 1）A发送一帧数据，ID号为B的ID号(B_ID),数据域内容为【请求温度信息】。 B的过滤器设置为接收B_ID帧。...当然也可以采用别的方法来解决此问题，如A发送请求温度帧的ID号改成别的，当然B的过滤器也要做相应的设置。

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pandas DataFrame的创建方法

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章： pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas...DataFrame的修改方法在pandas里，DataFrame是最经常用的数据结构，这里总结生成和添加数据的方法： ①、把其他格式的数据整理到DataFrame中； ②在已有的DataFrame...字典类型读取到DataFrame（dict to DataFrame）假如我们在做实验的时候得到的数据是dict类型，为了方便之后的数据统计和计算，我们想把它转换为DataFrame，存在很多写法，这里简单介绍常用的几种...2. csv文件构建DataFrame（csv to DataFrame）我们实验的时候数据一般比较大，而csv文件是文本格式的数据，占用更少的存储，所以一般数据来源是csv文件，从csv文件中如何构建...txt文件一般也能用这种方法。方法一：最常用的应该就是pd.read_csv('filename.csv')了，用 sep指定数据的分割方式，默认的是',' df = pd.read_csv('.

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pandas中的.update()方法

在Pandas中，update()方法用于将一个DataFrame或Series对象中的值更新为另一个DataFrame或Series对象中的对应值。...需要注意的是，update()方法会就地修改当前对象，而不会返回一个新的对象。这与许多Pandas方法的行为不同，因为它们通常会返回一个新的对象。...因此在使用update()方法之前，请确保对数据进行了适当的备份或者确保没有破坏原始数据的需求。...所以在处理缺失或者过期数据更新时，pandas中的update方法是一个很有用的工具。...但是需要注意的是，在使用update()方法之前，需要对数据进行了适当的备份或者确保没有破坏原始数据的需求，因为他会直接修改我们的DF。

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Pandas常用的遍历方法

x + 1 # 应用函数到 Series s_new = s.map(add_one) print(s_new) iterrows()方法 pandas提供了多种方法来遍历DataFrame的行数据...其中，iterrows方法返回一个迭代器，可以逐行遍历DataFrame，返回每一行数据的索引和值。...返回的每个命名元组都代表 DataFrame 中的一行。这种方法比 iterrows() 更快。...Pandas DataFrame，应该尽量避免使用循环遍历，而是使用 Pandas 内置的方法，如 apply() 和 applymap() 等。...这些方法能够更快速、高效地操作 DataFrame。

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更快的处理bam数据—Sambamba

这个软件的设计目的是为了提供比现有工具(samtools)更快的性能，特别是在多核处理器系统上，它利用多核处理并显著缩短处理时间。...通常用于需要分析或处理配对末端read的情况 -l: 设置排序后的 BAM 文件的压缩级别，从0（无压缩）到9（最大压缩） -u: 将排序后的 BAM不压缩输出（默认是以压缩级别1写入），在某些情况下这可能更快...这是减少数据量以进行快速分析或测试的一种方法 --subsampling-seed=SEED : #设置抽样的种子。...虽然 sambamba view 也可以用来提取指定区域的read，但 sambamba slice 在这个任务上通常会更快区域以标准形式给出，即 ref:beg-end，其中 ref 是参考序列的名字...`fasthash` 是一个选项，它提供了一种快速的抽样方法；默认情况下，不使用特定的算法 --max-cov [depth]: #设置所需的最大覆盖深度（approx）。

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收藏 | 提高数据处理效率的 Pandas 函数方法

作者：俊欣来源：关于数据分析与可视化前言大家好，这里是俊欣，今天和大家来分享几个Pandas方法可以有效地帮助我们在数据分析与数据清洗过程当中提高效率，加快工作的进程，希望大家看了之后会有收获。...”模块中的“LabelEncoder”方法来对其进行打标签，而在“pandas”模块中也有相对应的方法来对处理，“factorize”函数可以将离散型的数据映射为一组数字，相同的离散型数据映射为相同的数字...在这个过程当中我们把连续的年龄分成三个类别，“少年”、“青年”、和“壮年”就是各个类别的名称或者叫做是标签。在“Pandas”模块当中也有相对应的方法来实现分箱操作。...() 数据集当中存在的重复值可能会对机器学习以及深度学习的模型造成不好的影响，当遇到这样的情况的时候，我们使用“pandas”模块当中的“drop_duplicates”的方法来去除重复值，我们先人为的制造一些重复值出来...df.head() 05 pandas.clip() 由于极值的存在，经常会对模型的训练结果产生较大的影响，而在“pandas”模块中有针对极值的处理方法，“clip”方法中对具体的连续型的数据设定范围

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用Pandas 处理大数据的3种超级方法

此外，Pandas数据处理能力也一流。其实无论你使用什么库，大量的数据处理起来往往回遇到新的挑战。数据处理时，往往会遇到没有足够内存（RAM）这个硬件问题。...这篇文章包含3种方法来减少数据大小，并且加快数据读取速度。我用这些方法，把超过100GB 的数据，压缩到了64GB 甚至32GB 的内存大小。快来看看这三个妙招吧。...数据分块 csv 格式是一种易储存，易更改并且用户易读取的格式。 pandas 有read_csv ()方法来上传数据，存储为CSV 格式。当遇到CSV 文件过大，导致内存不足的问题该怎么办呢？...我们可以通过read_csv()方法Chunksize来完成上述步骤。 Chunksize是指pandas 一次能读取到多少行csv文件。这个当然也是建立在RAM 内存容量的基础上。...当处理数据越来越多时，就非常有必要考虑数据类型了。行业常用的解决方法是从数据文件中，读取数据，然后一列列设置数据类型。但当数据量非常大时，我们往往担心内存空间不够用。

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安利几个pandas处理字典和JSON数据的方法

字典数据转化为Dataframe类型 2.Dataframe转化为字典数据 3.json数据与Dataframe类型互相转化 4.多层结构字典转化为Dataframe 1....字典数据转化为Dataframe类型 1.1.简单的字典对于字典数据，直接用pd.Dataframe方法即可转化为Dataframe类型。...我们可以看到，在常规的字典转化为Dataframe时，键转化为了列索引，行索引默认为range(n)，其中n为数据长度。我们亦可在进行转化的时候，通过设定参数index的值指定行索引。...对于由字典组成的列表，同样可以简单使用pd.Dataframe方法转化为Dataframe类型。...Dataframe类型互相转化方法：**pandas.read_json(*args, kwargs)和to_json(orient=None)一般来说，传入2个参数：data和orient !!

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Pandas数据合并与拼接的5种方法

pandas数据处理功能强大，可以方便的实现数据的合并与拼接，具体是如何实现的呢？...； sort：默认为True，将合并的数据进行排序，设置为False可以提高性能； suffixes：字符串值组成的元组，用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称，默认为(...'_x', '_y')； copy：默认为True，总是将数据复制到数据结构中，设置为False可以提高性能； indicator：显示合并数据中数据的来源情况举例： ?...): 其参数的意义与merge方法中的参数意义基本一样。...该方法最为简单，主要用于索引上的合并。举例： ? ? 使用join，默认使用索引进行关联 ? 使用merge，指定使用索引进行关联，代码更复杂 ? 使用concat，默认索引全部保留 ?

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Pandas常用数据结构series和方法

import pandas as pd import numpy as np series1 = pd.Series([2.8, 3.01, 8.99, 8.58, 5.18]) series1 0...2.80 1 3.01 2 8.99 3 8.58 4 5.18 dtype: float64 # 序列结构 type(series1) pandas.core.series.Series...左右闭 series3['北京':'江苏'] 北京 2.80 上海 3.01 广东 8.99 江苏 8.58 dtype: float64 series1.values # 输出的是值

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比pandas更快的库

PandasGUI：使用图形用户界面分析 Pandas 数据帧

数据合并：pandas的concat()方法

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