tables_names -- hdfs下的表名 where 条件判断 ''' Data = DB.impala_query(sql) -- 是DataFrame格式 **注意：**DB是自己写的脚本文件 改变列的位置...DataFrame mid = df['Mid'] df.drop(labels=['Mid'], axis=1,inplace = True) df.insert(0, 'Mid', mid) # 插在第一列后面...,即为第二列 df 缺失值填充 df.fillna（0） 未完待补充完善。
Python的科学计算版块 今天讲讲pandas模块： 对列的每一个元素进行同样的字符串操作 今天讲其中的3个操作： 切片，字符串替换，字符串连接 Part 1：目标 ?...已知Df某列都是字符串，每一个字符串都有一个文件与其对应，目标在于获取每一个文件的名称 存在以下规律： 字符串的最后一个字符是D或者F 其中D表示该字符串是一个txt文本文件的名称 其中F表示该字符串是一个...pdf文本文件的名称 这些文件的名称最终组成是： FINAL_列元素.文件类型 实现方法： 提取该列每个元素的最后一位字符 根据规则进行替换，获取文件类型 字符串连接，加上常量 FINAL_ 和 ....1. df_1["C1"].str[-1:]，将C1列每个元素字符串化，并对其分别进行切片操作，其实就是将切片操作分别作用于每个元素 2.df_1["flag"].replace("D", "txt")...综上，整体效果是按列整体进行字符串操作，无需遍历循环，大大减少代码量
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算版块 今天讲讲pandas模块： 对列的每一个元素进行同样的字符串操作 今天讲其中的1个操作： split Part 1：目标 已知Df某列都是字符串，每一个字符串都有一个文件与其对应...后的文件类型 组合两者 加入到原来的Df中 修改前后文件名 Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"file_name": ["P10-CD1.txt",...的每个元素实行split("-")操作，理论上生成一个列表，expand=True表示将生成列表结果分为多个列 se_1 = df_2["文件名"] + "." + df_3["文件类型"]，实现两个Df...之间对应每个元素的字符串连接操作，生成一个Series对象 df_1["new_file_name"] = se_1，df_1新增一列new_file_name 本文为原创作品
Pandas提供了一个非常便捷的方法drop()函数来移除一个DataFrame中不想要的行或列。让我们看一个简单的例子如何从DataFrame中移除列。...df.set_index('Identifier', inplace=True) 清洗数据字段 到现在为止，我们移除了不必要的列并改变了我们的索引变得更有意义。...这个部分，我们将清洗特殊的列，并使它们变成统一的格式，这样可以更好的理解数据集和加强连续性。特别的，我们将清洗Date of Publication和Place of Publication。...完全移除我们不关心的日期，并用Numpy的NaN替换：[1879?]。 将字符串nan转化为Numpy的NaN值。...这个属性是pandas里的一种提升字符串操作速度的方法，并有大量的Python字符串或编译的正则表达式上的小操作，例如.split(),.replace(),和.capitalize()。
/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...通常我们通过Python来处理数据，用的比较多的两个库就是numpy和pandas，在本篇文章中，将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
Pandas提供了一个非常便捷的方法drop()函数来移除一个DataFrame中不想要的行或列。让我们看一个简单的例子如何从DataFrame中移除列。...1df.set_index('Identifier', inplace=True) 清洗数据字段 到现在为止，我们移除了不必要的列并改变了我们的索引，让它们变得更有意义。...这个部分，我们将清洗特殊的列，并使它们变成统一的格式，这样可以更好的理解数据集和加强连续性。特别的，我们将清洗Date of Publication和Place of Publication。...完全移除我们不关心的日期，并用Numpy的NaN替换：[1879?]。 将字符串nan转化为Numpy的NaN值。...这个属性是pandas里的一种提升字符串操作速度的方法，并有大量的Python字符串或编译的正则表达式上的小操作，例如.split(),.replace(),和.capitalize()。
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame...是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合 安装并使用Pandas import numpy...和之前介绍的Series一样，DataFrame既可以作为一个通用型Numpy数组，也可以看做特殊的Python字典。...DataFrame是特殊的字典 与Series 类似，我们也可以把DataFrame 看成一种特殊的字典。字典是一个键映射一个值，而DataFrame 是一列映射一个Series 的数据。...如果不指定行列索引值，那么行列默认都是整数索引值：(本质是给一个多维Series对象，给定行索引index，给定列索引columus，默认为None) pd.DataFrame(np.random.rand
本文翻译自文章： Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science，同时添加了部分注解。...对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas是一个非常重要的Python包。...（1）官网： Python Data Analysis Library （2）十分钟入门Pandas： 10 Minutes to pandas 在第一次学习Pandas的过程中，你会发现你需要记忆很多的函数和方法...pd.read_html(url)：解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格 pd.read_clipboard()：从你的粘贴板获取内容，并传给read_table() pd.DataFrame...()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna()：删除所有包含空值的行 df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列 df.dropna(axis
我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...重命名列 有一件你在 Python 中很快意识到的事是，具有某些特殊字符（例如$）的名称处理可能变得非常麻烦。...在 Excel 中，你可以右键单击并找到将列数据转换为不同类型的数据的方法。你可以复制一组由公式呈现的单元格，并将其粘贴为值，你可以使用格式选项快速切换数字，日期和字符串。...现在，可以对我们以前不能做的人均 GDP 列进行各种计算，包括通过不同的值过滤列，并确定列的百分位数值。 选择/过滤数据 任何数据分析师的基本需求是将大型数据集分割成有价值的结果。...我们现在可以使用 Pandas 中的 group 方法排列按区域分组的数据。 ? ? 要是我们想看到 groupby 总结的永久观点怎么办？
我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...04 重命名列 有一件你在 Python 中很快意识到的事是，具有某些特殊字符（例如$）的名称处理可能变得非常麻烦。...在 Excel 中，你可以右键单击并找到将列数据转换为不同类型的数据的方法。你可以复制一组由公式呈现的单元格，并将其粘贴为值，你可以使用格式选项快速切换数字，日期和字符串。...现在，可以对我们以前不能做的人均 GDP 列进行各种计算，包括通过不同的值过滤列，并确定列的百分位数值。 07 选择/过滤数据 任何数据分析师的基本需求是将大型数据集分割成有价值的结果。...我们现在可以使用 Pandas 中的 group 方法排列按区域分组的数据。 ? ? 要是我们想看到 groupby 总结的永久观点怎么办？
如果使用Spark提供的Python Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...Pandas的非空计算速度很快，9800万数据也只需要28.7秒。得到初步信息之后，可以对表中空列进行移除操作。...， dropna() 会移除所有包含空值的行。...如果只想移除全部为空值的列，需要加上 axis 和 how 两个参数： df.dropna(axis=1, how='all') 共移除了14列中的6列，时间也只消耗了85.9秒。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万
如果使用Spark提供的Python Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...Pandas的非空计算速度很快，9800万数据也只需要28.7秒。得到初步信息之后，可以对表中空列进行移除操作。...， dropna() 会移除所有包含空值的行。...如果只想移除全部为空值的列，需要加上 axis 和 how 两个参数： df.dropna(axis=1， how='all') 共移除了14列中的6列，时间也只消耗了85.9秒。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“，”，所以移除的9800万
pd.read_html(url) # 解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格 pd.read_clipboard() # 从你的粘贴板获取内容，并传给read_table()...df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值 df.median() # 返回每一列的中位数 df.std(...([col1,col2], ascending=[True,False]) # 先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col) # 返回一个按列col进行分组的Groupby...(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max) # 创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1...参考 http://www.qingpingshan.com/rjbc/dashuju/228593.html http://python.jobbole.com/84416/官方文档 http://pandas.pydata.org
如果使用Spark提供的Python Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...Pandas的非空计算速度很快，9800万数据也只需要28.7秒。得到初步信息之后，可以对表中空列进行移除操作。...， dropna() 会移除所有包含空值的行。...如果只想移除全部为空值的列，需要加上 axis 和 how 两个参数： df.dropna(axis=1, how='all') 共移除了14列中的6列，时间也只消耗了85.9秒。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个","，所以移除的9800万
Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...得到初步信息之后，可以对表中空列进行移除操作。...， dropna() 会移除所有包含空值的行。...如果只想移除全部为空值的列，需要加上 axis 和 how 两个参数： df.dropna(axis=1, how='all') 共移除了14列中的6列，时间也只消耗了85.9秒。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万
让我们首先导入数据，并看看其中的前五行： import pandas as pd gl = pd.read_csv('game_logs.csv') gl.head() 下面我们总结了一些重要的列，但如果你想了解所有的列...数值存储与字符串存储的比较 object 类型表示使用 Python 字符串对象的值，部分原因是 NumPy 不支持缺失（missing）字符串类型。...object 列中的每个元素实际上都是一个指针，包含了实际值在内存中的位置的「地址」。 下面这幅图给出了以 NumPy 数据类型存储数值数据和使用 Python 内置类型存储字符串数据的方式。...因为这一列不仅要存储所有的原始字符串值，还要额外存储它们的整型值代码。...首先，我们可将每一列的最终类型存储在一个词典中，其中键值表示列名称，首先移除日期列，因为日期列需要不同的处理方式。
标准格式由行和列数据定义。此外，每行以换行符终止，以开始下一行。同样在行内，每列用逗号分隔。 CSV样本文件。 表格形式的数据也称为CSV（逗号分隔值）-字面上是“逗号分隔值”。...各个列的值由分隔符-逗号（，），分号（;）或另一个符号分隔。CSV可以通过Python轻松读取和处理。...Python CSV模块 Python提供了一个CSV模块来处理CSV文件。要读取/写入数据，您需要遍历CSV行。您需要使用split方法从指定的列获取数据。...csv.QUOTE_MINIMAL-引用带有特殊字符的字段 csv.QUOTE_NONNUMERIC-引用所有非数字值的字段 csv.QUOTE_NONE –在输出中不引用任何内容 如何读取CSV文件...您可以查看Python的官方文档，并找到更多有趣的技巧和模块。CSV是保存，查看和发送数据的最佳方法。实际上，它并不像开始时那样难学。但是只要稍作练习，您就可以掌握它。
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