文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

/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...2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作，以最大值和最小值的求取为例，这里以第一列为目标数据，来进行求值。 ?...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

9.5K20

独家 | 一文读懂PySpark数据框（附实例）

Spark的惰性求值意味着其执行只能被某种行为被触发。在Spark中，惰性求值在数据转换发生时。 数据框实际上是不可变的。由于不可变，意味着它作为对象一旦被创建其状态就不能被改变。...数据框的数据源 在PySpark中有多种方法可以创建数据框： 可以从任一CSV、JSON、XML，或Parquet文件中加载数据。...我们将会以CSV文件格式加载这个数据源到一个数据框对象中，然后我们将学习可以使用在这个数据框上的不同的数据转换方法。 1. 从CSV文件中读取数据 让我们从一个CSV文件中加载数据。...这里我们会用到spark.read.csv方法来将数据加载到一个DataFrame对象（fifa_df）中。代码如下： spark.read.format[csv/json] 2....数据框结构 来看一下结构，亦即这个数据框对象的数据结构，我们将用到printSchema方法。这个方法将返回给我们这个数据框对象中的不同的列信息，包括每列的数据类型和其可为空值的限制条件。 3.

6K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    没错，这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

    pdgl = pd.read_csv('game_logs.csv')gl.head() 我们总结了一些重要的列，但是如果你想查看所有的列的指南，我们也为整个数据集创建了一个数据字典： 我们可以使用...对象列(object columns)主要用于存储字符串，包含混合数据类型。为了更好地了解怎样减少内存的使用量，让我们看看 Pandas 是如何将数据存储在内存中的。...让我们创建一个原始数据框的副本，然后分配这些优化后的数字列代替原始数据，并查看现在的内存使用情况。 虽然我们大大减少了数字列的内存使用量，但是从整体来看，我们只是将数据框的内存使用量降低了 7%。...让我们使用 sys.getsizeof() 来自证明这一点：先查看单个字符串，然后查看 Pandas 系列中的项目(items)。...然而，正如我们前面提到那样，我们经常没有足够的内存来表示数据集中所有的值。如果一开始就不能创建数据框，那么我们该怎样使用内存节省技术呢？ 幸运的是，当我们读取数据集时，我们可以制定列的最优类型。

    3.7K40

    通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

    df.sort_values("col1", inplace=True) 数据输入和输出 1. 利用值构造一个数据框DataFrame 在Excel电子表格中，值可以直接输入到单元格中。...读取外部数据 Excel 和 pandas 都可以从各种来源以各种格式导入数据。 CSV 让我们从 Pandas 测试中加载并显示提示数据集，这是一个 CSV 文件。...在 Pandas 中，您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框，创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....数据操作 1. 列操作 在电子表格中，公式通常在单个单元格中创建，然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。在 Pandas 中，您可以直接对整列进行操作。...pandas 通过在 DataFrame 中指定单个系列来提供矢量化操作。可以以相同的方式分配新列。DataFrame.drop() 方法从 DataFrame 中删除一列。

    19.6K20

    Spark SQL 外部数据源

    t_record 的字符串列中dropMalformed删除格式不正确的行failFast遇到格式不正确的数据时立即失败 1.3 写数据格式 // 格式 DataFrameWriter.format(....2.1 读取CSV文件 自动推断类型读取读取示例： spark.read.format("csv") .option("header", "false") // 文件中的第一行是否为列的名称...这意味着当您从一个包含多个文件的文件夹中读取数据时，这些文件中的每一个都将成为 DataFrame 中的一个分区，并由可用的 Executors 并行读取。...// Spark 将确保文件最多包含 5000 条记录 df.write.option(“maxRecordsPerFile”, 5000) 九、可选配置附录 9.1 CSV读写可选配置 读\写操作配置项可选值默认值描述...createTableOptions写入数据时自定义创建表的相关配置createTableColumnTypes写入数据时自定义创建列的列类型 数据库读写更多配置可以参阅官方文档：https://spark.apache.org

    2.4K30

    2021年大数据Spark（三十二）：SparkSQL的External DataSource

    例如，Parquet和ORC等柱状格式使从列的子集中提取值变得更加容易。 基于行的存储格式（如Avro）可有效地序列化和存储提供存储优势的数据。然而，这些优点通常以灵活性为代价。...()   } } 运行结果： ​​​​​​​csv 数据 在机器学习中，常常使用的数据存储在csv/tsv文件格式中，所以SparkSQL中也支持直接读取格式数据，从2.0版本开始内置数据源。...关于CSV/TSV格式数据说明： SparkSQL中读取CSV格式数据，可以设置一些选项，重点选项：  1）、分隔符：sep 默认值为逗号，必须单个字符  2）、数据文件首行是否是列名称：header...默认值为false，如果数据文件首行是列名称，设置为true  3）、是否自动推断每个列的数据类型：inferSchema 默认值为false，可以设置为true 官方提供案例： 当读取CSV/...单分区模式  方式二：多分区模式，可以设置列的名称，作为分区字段及列的值范围和分区数目  方式三：高度自由分区模式，通过设置条件语句设置分区数据及各个分区数据范围 当加载读取RDBMS表的数据量不大时

    2.3K20

    R语言快速入门：数据结构+生成数据+数据引用+读取外部数据

    用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组，常用"c()"创建。例如： > c(1,2,8)#生成包含1，2，8的一维数组（向量） [1] 1 2 8 ? 1.2 矩阵 ?...1.3 数据框 ? 主要用于向量/矩阵合并，可以将不通类型的以向量以及矩阵，按照一定结构存储在数据框中。...2 生成数据 本节主要讲“c()”、":"、seq、rep等四种数据生成的内容（入门必须学） ? 2.1 “c” 连接单个数据 ? > c(1,2,8)#生成包含1，2，8的向量 ?...3.2 行列值引用：数据集[行值,列值] ?...如行值或列值仅1个数字，表示仅引用该行或列的数据 > iris[1,] #引用第1行数据 Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species

    1.8K20

    Python3分析CSV数据

    需要在逗号前设定行筛选条件，在逗号后设定列筛选条件。 例如，loc函数的条件设置为：Supplier Name列中姓名包含 Z，或者Cost列中的值大于600.0，并且需要所有的列。...最后，对于第三个值，使用内置的len 函数计算出列表变量header 中的值的数量，这个列表变量中包含了每个输入文件的列标题列表。我们使用这个值作为每个输入文件中的列数。...2.7 从多个文件中连接数据 pandas可以直接从多个文件中连接数据。...(output_file, index = False) 列表生成式将销售额列中带美元符号的字符串转换为浮点数，然后使用数据框函数将此对象转换为DataFrame，以便可以使用这两个函数计算列的总计和均值...因为输出文件中的每行应该包含输入文件名，以及文件中销售额的总计和均值，所以可以将这3 种数据组合成一个文本框，使用concat 函数将这些数据框连接成为一个数据框，然后将这个数据框写入输出文件。

    6.7K10

    独家 | PySpark和SparkSQL基础：如何利用Python编程执行Spark（附代码）

    通过SparkSession帮助可以创建DataFrame，并以表格的形式注册。其次，可以执行SQL表格，缓存表格，可以阅读parquet/json/csv/avro数据格式的文档。...3、创建数据框架 一个DataFrame可被认为是一个每列有标题的分布式列表集合，与关系数据库的一个表格类似。...3.1、从Spark数据源开始 DataFrame可以通过读txt，csv，json和parquet文件格式来创建。...10、缺失和替换值 对每个数据集，经常需要在数据预处理阶段将已存在的值替换，丢弃不必要的列，并填充缺失值。pyspark.sql.DataFrameNaFunction库帮助我们在这一方面处理数据。...通过使用.rdd操作，一个数据框架可被转换为RDD，也可以把Spark Dataframe转换为RDD和Pandas格式的字符串同样可行。

    13.7K21

    Day5-橙子

    或 字符串（chr）标量：一个元素组成的变量向量：多个元素组成的变量 #一个向量作为数据框中的一列x的向量写法，意为将x定义为由元素1，2，3组成的向量。...a: 这是要写入文件的数据框（或矩阵）。file = "yu.txt": 这表示要将数据写入到名为 "yu.txt" 的文件中。如果文件不存在，则会创建一个新文件；如果文件已经存在，则会被覆盖。...R中，像a这样的变量可以表示各种类型的数据结构，包括但不限于：数据框(Data Frames)：如你的例子所示，a是一个数据框，它是一种具有行和列的表格数据结构。...标量(Scalars)：标量是单个值，如数值、字符字符串或逻辑值。数组(Arrays)：数组是向量的多维扩展。向量是一维的，而数组可以有两个或更多维度。...（优秀写法，支持Tab自动补全，不过只能提取一列）直接使用数据框中的变量iris是R语言的内置数据，可以直接使用。

    13710

    Day5-香波🐟

    c(1,2,5)]#存在于向量c（1，2，5）中的元素数据框 data frame（1）读取本地数据a csv('duoduo.txt',sep = ',',header = T)b CSV 文件中是否包含列名（标题行）。如果 CSV 文件中包含列名，则可以将 header 参数设置为 TRUE，这样读取的数据框将包含列名。...如果 CSV 文件中不包含列名，则可以将 header 参数设置为 FALSE，这样读取的数据框将使用默认的列名。...#第y列- a[y] #也是第y列- a[a:b]#第a列到第b列- a[c(a,b)]#第a列和第b列- a$列名#也可以提取列（优秀写法，支持Tab自动补全哦，不过只能提取一列）（6）【选修部分】直接使用数据框中的变量...（多维，只能包含一种数据类型）#代码2-4 创建一个数据框data frame(可以包含多种数据类型，但是每一列只能包含一种数据类型)patientID <- c(1:4)age <- c(24,28,32,34

    13210

    Day4：R语言课程（向量和因子取子集）

    查看R的数据结构 从数据结构中对数据进行子集化。...2.检查数据结构 R有很多基本函数可用于检查数据并对其进行汇总。以测试数据metadata为例。 输入变量名metadata，回车来查看数据框; 变量中包含样本信息。...每行包含单个样本的信息，列分别是有关样本genotype（WT或KO）， celltype（typeA或typeB）和replicate number（1,2或3）的分类信息。...数据框和矩阵变量： `dim()`：返回数据集的维度 `nrow()`：返回数据集中的行数 `ncol()`：返回数据集中的列数 `rownames()`：返回数据集中的行名称 `colnames()`...数据框或矩阵只是组合在一起的向量集合。因此，从向量开始，学习如何访问不同的元素，然后将这些概念扩展到数据框。

    5.6K21

    了解Spark SQL，DataFrame和数据集

    Spark SQL模块的一个很酷的功能是能够执行SQL查询来执行数据处理，查询的结果将作为数据集或数据框返回。...Spark SQL模块可以轻松读取数据并从以下任何格式写入数据; CSV，XML和JSON以及二进制数据的常见格式是Avro，Parquet和ORC。...DataFrames 数据框是一个分布式的数据集合，它按行组织，每行包含一组列，每列都有一个名称和一个关联的类型。换句话说，这个分布式数据集合具有由模式定义的结构。...· DataSet中的每一行都由用户定义的对象表示，因此可以将单个列作为该对象的成员变量。这为你提供了编译类型的安全性。...· 第二种方法是使用SparkSession.createDataset()函数从对象的本地集合创建数据集。 · 第三种方法是使用toDS隐式转换实用程序。 让我们看看创建数据集的不同方法。

    1.4K20

    Python数据分析实战之数据获取三大招

    readline 读取文件中的一行数据，直到到达定义的size字节数上限 内容字符串 readlines 读取文件中的全部数据，直到到达定义的size字节数上限 内容列表，每行数据作为列表中的一个对象...header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉（例如本例中的2；本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...Numpy读取数据方法与Pandas类似，其包括loadtxt, load, fromfile Methods Describe Return loadtxt 从txt文本中读取数据 从文件中读取的数组...load 使用numpy的load方法可以读取numpy专用的二进制数据文件，从npy, npz或pickled文件中加载数组或pickled对象 从数据文件中读取的数据、元祖、字典等 fromfile...布尔值, 选填, 默认为False, 用来指定是否转置, 如果为True, 则转置 ndmin : int, optional 整数型, 选填, 默认为0, 用来指定返回的数据至少包含特定维度的数组,

    6.1K20
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券