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Python数据处理从零开始----第二章（pandas）⑦pandas读写csv文件(1)

这一节我们将学习如何使用Python和Pandas中的逗号分隔（CSV）文件。 我们将概述如何使用Pandas将CSV加载到dataframe以及如何将dataframe写入CSV。...在第一部分中，我们将通过示例介绍如何读取CSV文件，如何从CSV读取特定列，如何读取多个CSV文件以及将它们组合到一个数据帧，以及最后如何转换数据 根据特定的数据类型（例如，使用Pandas read_csv...Pandas从文件导入CSV 在这个Pandas读取CSV教程的第一个例子中，我们将使用read_csv将CSV加载到与脚本位于同一目录中的数据帧。...image.png Pandas从URL读取CSV 在下一个read_csv示例中，我们将从URL读取相同的数据。...image.png index_col参数也可以以字符串作为输入，现在我们将使用不同的数据文件。 在下一个示例中，我们将CSV读入Pandas数据帧并使用idNum列作为索引。

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媲美Pandas？Python的Datatable包怎么用？

通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示： %...注意：这里用颜色来指代数据的类型，其中红色表示字符串，绿色表示整型，而蓝色代表浮点型。...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧 在 datatable 中，同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存.../en/latest/using-datatable.html 总结 在数据科学领域，与默认的 Pandas 包相比，datatable 模块具有更快的执行速度，这是其在处理大型数据集时的一大优势所在。

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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...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...2.对特征进行转换 在上一节中，我们没有尝试有效地存储分类特征，而是使用纯字符串，接下来我们使用专用的pandas.Categorical类型再次进行比较。 ?...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。

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    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...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...2.对特征进行转换 在上一节中，我们没有尝试有效地存储分类特征，而是使用纯字符串，接下来我们使用专用的pandas.Categorical类型再次进行比较。 ?...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。

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    资源 | Pandas on Ray：仅需改动一行代码，即可让Pandas加速四倍

    Dask 为 Pandas 用户提供精细调整的定制，而 Pandas on Ray 则提供一种以最少的工作量实现更快性能的方法，且不需要多少分布式计算的专业知识。...数据科学家应该用 DataFrame 来思考，而不是动态的任务图 Dask 用户一直这样问自己： 我什么时候应该通过 .compute() 触发计算，我什么时候应该调用一种方法来创建动态任务图？...我什么时候应该调用 .persist() 将 DataFrame 保存在内存中？ 这个调用在 Dask 的分布式数据帧中是不是有效的？ 我什么时候应该重新分割数据帧？...这个调用返回的是 Dask 数据帧还是 Pandas 数据帧？ 使用 Pandas 的数据科学家不一定非得是分布式计算专家，才能对数据进行高效分析。Dask 要求用户不断了解为计算而构建的动态任务图。...使用 Pandas on Ray 的时候，用户看到的数据帧就像他们在看 Pandas 数据帧一样。

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    python与地理空间分析（一）

    •.shp 用于存储要素几何的主文件，其中包含几何图形（读取的对象）•.shx 形状索引文件，可以加快访问速度•.dbf 数据库文件，包括几何要素的属性信息•其他 .prj 以WKT格式存储的地图投影信息...标签和标记格式 当用arcgis或者QGIS等软件打开数据的时候，会产生相应xml结尾的文件，这就是一种最常见的基于标签的标记格式，XML格式，此外还有用作投影信息文件的WKT格式，google earth...soup=BeautifulSoup(gpx.read(),features="xml") 此外，WKT也是周婵次常用的表达几何图形和空间索引的标记文本文件，读写WKT格式最佳的是使用Shapely库...import shapely.wkt wktPoly="POLYGON((0 0,4 0,4 4,0 4,0 0),(1 1,2 1,2 2,1 2,1 1))" poly=shapely.wkt.loads...(wktPoly) 这就定义了一个多边形的几何图形，此外利用OGR也可以处理wkt文件。

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    精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

    点表示法 还有另一种方法可以根据从数据帧中选择的数据子集来创建新序列。 此方法称为点表示法。...Pandas 有一种选择行和列的方法，称为loc。 我们将使用loc方法从之前创建的数据集中调用数据帧。...我们将把真实的数据集读入 Pandas。 我们将探索一些字符串方法，并将使用这些字符串方法从数据集中选择和更改值。...大多数 Pandas 数据帧方法都返回一个新的数据帧。 但是，您可能想使用一种方法来修改原始数据帧本身。 这是inplace参数有用的地方。...从 Pandas 数据帧中删除列 在本节中，我们将研究如何从 Pandas 的数据集中删除列或行。 我们将详细了解drop()方法及其参数的功能。

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    POSTGIS 总结

    PostGIS支持所有的对象表达方法，比如WKT和WKB。 PostGIS支持所有的数据存取和构造方法，如GeomFromText()、AsBinary()，以及GeometryN()等。...因此，2::text将数字2转换为文本字符串”2″；‘POINT(0 0)’ :: geometry将点的文本表示形式转换为geometry点 四、空间连接 空间连接（spatial joins）是空间数据库的主要组成部分...它是一种可自动处理可变数据的密度和对象大小的自调优（self-tuning）索引结构。 对于一个大的数据表来说，先计算出近似结果，然后进行精确测试的”两遍”机制可以从根本上减少计算量。...与直觉相反，执行空间索引搜索并不总是更快：如果搜索将返回表中的每条记录，则遍历索引树以获取每条记录实际上比从一开始线性读取整个表要慢（注意这句话）。...为了更快地进行比较，提供了等边界运算符 ’ = ’ 。这仅在**边界框（矩形）**上操作，确保几何图形占用相同的二维范围，但不一定占用相同的空间。

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    媲美Pandas？一文入门Python的Datatable操作

    通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() ‍下面，将 datatable 读取的数据帧转换为 Pandas dataframe 形式，并比较所需的时间，如下所示：...注意：这里用颜色来指代数据的类型，其中红色表示字符串，绿色表示整型，而蓝色代表浮点型。...datatable_df[dt.f.loan_amnt>dt.f.funded_amnt,"loan_amnt"] ▌保存帧 在 datatable 中，同样可以通过将帧的内容写入一个 csv 文件来保存.../en/latest/using-datatable.html 总结 在数据科学领域，与默认的 Pandas 包相比，datatable 模块具有更快的执行速度，这是其在处理大型数据集时的一大优势所在。

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    如何成为Python的数据操作库Pandas的专家?

    前言 Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发，它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。...pandas利用其他库来从data frame中获取数据。...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?...在读取数据源时定义块大小和get_chunk方法的组合允许panda以迭代器的方式处理数据，如上面的示例所示，其中数据帧一次读取两行。

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    NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

    我们将讨论所有这些，以及从磁盘保存和加载 NumPy 数组。 有几种创建数组的方法。 一种方法是使用数组函数，在此我们提供一个可迭代的对象或一个可迭代的对象列表，从中将生成一个数组。...然后，您可以将它们加载到 Python 中。 我假设您正在加载的文件中的数据适合ndarray； 也就是说，它具有正方形格式，并且仅由一种类型的数据组成，因此不包含字符串和数字。...我们可以使用apply函数来获取所需的数量，但是使用数据帧提供的现有方法通常更有用，并且也许更快。 让我们看一些使用数据帧的演示。 与该序列一起使用的许多技巧也可以与数据帧一起使用，但有些复杂。...处理 Pandas 数据帧中的丢失数据 在本节中，我们将研究如何处理 Pandas 数据帧中的丢失数据。 我们有几种方法可以检测对序列和数据帧都有效的缺失数据。...绘图方法 关键的 pandas 对象，序列和数据帧提供了一种绘图方法，简称为plot。 它可以轻松地创建图表，例如折线图，散点图，条形图或所谓的核密度估计图（用于了解数据的形状） ， 等等。

    5.4K30

    如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔？

    我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中，然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 的高级 API，可以轻松创建多种类型的绘图，包括人口金字塔。...plotly.express 和用于将数据加载到数据帧中的 pandas。...接下来，我们使用 read_csv（） 函数将人口数据从 CSV 文件加载到 pandas 数据帧中。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。...我们探索了两种不同的方法来实现这一目标，一种使用熊猫数据透视表，另一种使用 Plotly 图形对象。我们讨论了每种方法的优缺点，并详细介绍了每种方法中使用的代码。

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    Pandas 秘籍：1~5

    一、Pandas 基础 在本章中，我们将介绍以下内容： 剖析数据帧的结构 访问主要的数据帧组件 了解数据类型 选择单列数据作为序列 调用序列方法 与运算符一起使用序列 将序列方法链接在一起 使索引有意义...对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。...另见 Pandas read_csv函数的官方文档 访问主要的数据帧组件 可以直接从数据帧访问三个数据帧组件（索引，列和数据）中的每一个。...加速标量选择 .iloc和.loc索引器都能够从序列或数据帧中选择单个元素（标量值）。 但是，存在分度器.iat和.at，它们分别以更快的速度实现相同的功能。...Pandas 通过数据帧的query方法具有替代的基于字符串的语法，该语法可提供更高的清晰度。 数据帧的query方法是实验性的，不具备布尔索引功能，因此不应用于生产代码。

    37.7K10

    SQL2008空间数据类型--欧氏几何2类与方法

    2  类与方法 在上一篇博客中说道了几何数据类型（点、线、面和集合）的定义，既然几何数据类型是通过CLR来扩展出来的，学习过C#的都知道，一个对象下面会有属性和方法，那么几何数据类型对应的也有其属性和方法...表示形式 STAsGml 返回实例的GML表示形式 STGeometryType 返回几何图形的实例类型,字符串，如LineString、Polygon等 ，相当于C#中的GetType().ToString...()方法 InstanceOf 确定几何图形是否为给定的实例类型，其实就相当于C#中的is关键字。...MakeValid 将几何图形实例转换成具有实例类型的格式正确的几何图形实例，比如上面提到的校验失败的实例就可以使用SET @g=@g.MakeValid();这样系统会将实例转换为MULTILINESTRING...STGeometryN 返回几何图形集合实例中的特定几何图形实例，传入参数n表示要取第几个图形，从1开始计数。对于Point等非集合对象传入1则返回本身。

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    媲美Pandas？Python的Datatable包怎么用？

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    7.3K10

    一篇文章带你玩转PostGIS空间数据库

    postGIS就是一个空间数据库。 2.空间数据库是怎么存储的 除了普通数据库所具备的字符串、数值、日期等，空间数据库增加了空间数据类型。...数据类型转换 PostgreSQL包含一个简短形式的语法，允许数据从一种类型转换到另一种类型，即类型转换语法： olddata::newtype 例如，将double类型转换为文本字符串类型： SELECT...几何图形创建函数"以几何图形作为输入并输出新的图形。 3.1 以点代形 组成空间查询时的一个常见需求是将多边形要素替换为要素的点表示。...现在好消息是：可以使用以下任何一种方法在数据库中修复很大一部分的缺陷： ST_MakeValid函数 ST_Buffer函数 5.几何图形的相等 在处理几何图形时确定相等可能很困难。...6.线性参考 线性参考是一种表示要素的方法，这些要素可以通过引用一个基本的线性要素来描述。使用线性参照建模的常见示例包括： 公路资产，这些资产使用公路网络沿线的英里来表示。

    8.1K50

    如何从 Pandas 迁移到 Spark？这 8 个问答解决你所有疑问

    当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。...你完全可以通过 df.toPandas() 将 Spark 数据帧变换为 Pandas，然后运行可视化或 Pandas 代码。  问题四：Spark 设置起来很困呢。我应该怎么办？...我推荐两种入门 Spark 的方法： Databricks——它是一种完全托管的服务，可为你管理 AWS/Azure/GCP 中的 Spark 集群。...作为 Spark 贡献者的 Andrew Ray 的这次演讲应该可以回答你的一些问题。 它们的主要相似之处有： Spark 数据帧与 Pandas 数据帧非常像。...有的，下面是一个 ETL 管道，其中原始数据从数据湖（S3）处理并在 Spark 中变换，加载回 S3，然后加载到数据仓库（如 Snowflake 或 Redshift）中，然后为 Tableau 或

    4.4K10

    如何通过Maingear的新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

    cuDF：数据帧操作 cuDF提供了类似Pandas的API，用于数据帧操作，因此，如果知道如何使用Pandas，那么已经知道如何使用cuDF。...数据帧转换为cuDF数据帧（但不建议这样做）： import pandas as pd import cudf df = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3],'b': [0.1..., 0.2, None, 0.3]}) gdf = cudf.DataFrame.from_pandas(df) 也可以做相反的事情，将cuDF数据帧转换为pandas数据帧： import cudf...使用GPU更快地训练XGBoost模型5倍 结论 借助数据科学，始终需要探索和尝试新事物。...拥有一台可以改善这一点的PC和工具确实可以加快工作，并帮助更快地在数据中发现有趣的模式。想象得到一个40 GB的csv文件，然后只需将其加载到内存中即可查看其内容。

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