从csv加载str.get_dummies() panda df的问题 - 腾讯云开发者社区

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一行代码将Pandas加速4倍

panda 将数据从 CSV 加载到内存需要 8.38 秒，而 Modin 需要 3.22 秒。这是 2.6 倍的加速。对于只修改 import 语句来说，这不算太寒酸！...让我们在 DataFrame 上做一些更复杂的处理。连接多个 DataFrames 是 panda 中的一个常见操作 — 我们可能有几个或多个包含数据的 CSV 文件，然后必须一次读取一个并连接它们。...import pandas as pd df = pd.read_csv("esea_master_dmg_demos.part1.csv") s = time.time() df = pd.concat...as pd df = pd.read_csv("esea_master_dmg_demos.part1.csv") s = time.time() df = pd.concat([df for _...import pandas as pd df = pd.read_csv("esea_master_dmg_demos.part1.csv") s = time.time() df = df.fillna

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一行代码将Pandas加速4倍

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使用Python线性回归预测Steam游戏的打折的幅度

上篇文章我们解决了Steam是否打折的问题，这篇文章我们要解决的是到底打折幅度有多少，这里我们就不能使用分类模型，而需要使用回归的模型了。 ?...主要目标在这个项目中，我将试图找出什么样的因素会影响Steam的折扣率并建立一个线性回归模型来预测折扣率。数据数据将直接从Steam的官方网站上获取。...“CSV”— 用于将数据写入.CSV文件中，使用pandas进行处理。...当数据加载到Pandas中时，大概的显示如下所示： ?...：这个过程还将把我们的结果从14806个和12个特征缩小到370个条目和7个特征。

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ML算法——KNN随笔【全国科技工作者日创作】【机器学习】

as np import seaborn as sns #读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') #清洗数据 # 把颜色独热编码 df_colors = df['Color...'].str.get_dummies().add_prefix('Color: ') # 把类型独热编码 df_type = df['Type'].apply(str).str.get_dummies(...).add_prefix('Type: ') # 添加独热编码数据列 df = pd.concat([df, df_colors, df_type], axis=1) # 去除独热编码对应的原始列 df...，同时可以对数据进行转换 inverse_transform()，在scikit-learn中，转换回原始数据并不是通过计算数据中的协方差矩阵和特征向量来实现的 KNN如何解决回归问题的？...KNN用于回归问题时，模型从训练数据集中选择离该数据点最近的k个数据点，并且把这些数据的y值取均值，把求出的这个均值作为新数据点的预测值。【对应：分类中投票高者做结果】

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Python进阶之Pandas入门(二) 读取和导出数据

通过这一课，您将会： 1、学会用pandas将数据导入文件中 2、学会用pandas从文件中读取数据 pandas写入文件对于将数据写入文件，panda提供了直观的命令来保存数据: df.to_csv...('new_purchases.csv') df.to_json('new_purchases.json') df.to_sql('new_purchases', con) 这三行代码分别是写入csv，...pandas读取文件 1 读取CSV文件使用CSV文件，你只需要一行命令来加载数据: df = pd.read_csv('purchases.csv') print(df) 输出结果： Unnamed...来屏蔽第一列空索引： df = pd.read_csv('purchases.csv', index_col=0) print(df) 输出结果： apples oranges June 3 0 Robert...通过传递一个SELECT查询和我们的con，我们可以从purchase表中读取: df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM purchases", con) print

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快速介绍Python数据分析库pandas的基础知识和代码示例

# Load data df = pd.read_csv('filename.csv') # From a CSV file df = pd.read_excel('filename.xlsx')...df.to_csv('filename.csv') # Write to a CSV file df.to_excel('filename.xlsx') # Write to an Excel file...创建测试对象从输入的数据建立一个DataFrame # Build data frame from inputted data df = pd.DataFrame(data = {'Name':...有几个有用的函数用于检测、删除和替换panda DataFrame中的空值。...通常回根据一个或多个列的值对panda DataFrame进行排序，或者根据panda DataFrame的行索引值或行名称进行排序。例如，我们希望按学生的名字按升序排序。

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如何成为Python的数据操作库Pandas的专家?

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。...= chunk.apply(lambda x: do_something(x), axis=1) new_chunk.to_csv("chunk_output_%i.csv" % i ) 它的输出可以被提供到一个

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Python进阶之Pandas入门(三) 最重要的数据流操作

/data movies_df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv", index_col="Title") 我们从CSV中加载这个数据集，并将电影标题指定为我们的索引...通常，当我们加载数据集时，我们喜欢查看前五行左右的内容，以了解隐藏在其中的内容。在这里，我们可以看到每一列的名称、索引和每行中的值示例。...获取数据信息 .info()应该是加载数据后运行的其中一个命令: movies_df.info() 运行结果: Index: 1000...请注意，在我们的movies数据集中，Revenue和Metascore列中有一些明显的缺失值。我们将在下一讲中处理这个问题。快速查看数据类型实际上非常有用。...这意味着如果两行是相同的，panda将删除第二行并保留第一行。使用last有相反的效果:第一行被删除。另一方面，keep将删除所有重复项。如果两行是相同的，那么这两行都将被删除。

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设计利用异构数据源的LLM聊天界面

通过利用示例代码，用户可以上传预处理的 CSV 文件，询问有关数据的问题，并从 AI 模型中获得答案。您可以在此处找到 chat_with_CSV 的完整文件。...第 1 步：定义所需的变量，例如 API 密钥、API 端点、加载格式等我使用了环境变量。您可以将它们放在配置文件中，也可以在同一个文件中定义它们。...一个 pandas 数据帧 (CSV 数据) 包含数据作为输入。 Verbose: 如果代理返回 Python 代码，检查此代码以了解问题所在可能会有所帮助。...当在 panda 代理上调用 run 方法时，它会使用来自提示的输入消息和回调参数，它会经过一系列步骤来生成答案。...第 3 步：使用 Panda 读取 sql 以获取查询结果利用panda 读取 sql (pandas.read_sql( sql, con)) 将 sql 查询或数据库表读入数据帧，并返回包含查询运行结果的

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10个Pandas的另类数据处理技巧

本文所整理的技巧与以前整理过10个Pandas的常用技巧不同，你可能并不会经常的使用它，但是有时候当你遇到一些非常棘手的问题时，这些技巧可以帮你快速解决一些不常见的问题。...Pandas 提供了一种称为 Categorical的Dtype来解决这个问题。例如一个带有图片路径的大型数据集组成。每行有三列：anchor, positive, and negative.。...2、行列转换 sql中经常会遇到行列转换的问题，Pandas有时候也需要，让我们看看来自Kaggle比赛的数据集。...pip install modin[all] import modin.pandas as pd df = pd.read_csv("my_dataset.csv") 以下是modin官网的架构图，有兴趣的研究把...此外，除了csv之外，还有其他有趣的存储数据集的方法。不要忘记使用分类数据类型，它可以节省大量内存。感谢阅读! 编辑：王菁校对：林亦霖

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PyGWalker，一个用可视化的方式操作 pandas 数据集的库

PyGWalker可以简化Jupyter笔记本的数据分析和数据可视化工作流程，方法是将panda数据帧转换为Tableau风格的用户界面进行可视化探索。...它集成了Jupyter笔记本（或其他基于Jupyter的笔记本）和Graphic Walker，后者是Tableau的另一种开源替代品。它允许数据科学家通过简单的拖放操作分析数据并可视化模式。...例如，您可以通过以下方式调用加载数据帧的Graphic Walker： df = pd.read_csv('..../bike_sharing_dc.csv', parse_dates=['date']) gwalker = pyg.walk(df) 就是这样。...若要创建由维度中的值划分的多个子视图的分面视图，请将维度放入行或列中以创建分面视图。规则类似于Tableau。您可以查看表中的数据框架，并配置分析类型和语义类型。

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从源码角度分析一次诡异的类被加载问题

最近有同学在做 APM 链路监控发现了一个诡异的类被加载的问题，没有被调用到的函数里面用到的类，居然触发了类加载，于是结合 JVM 的源码做了一下分析，过程如下：现象描述简化后有如下几个类，其中 IParent...从 idea 的代码提示也可以确认 TestA 的 test 方法是没有人调用的。...看到这里，可能有同学已经猜到了，是因为多态导致了对应的问题出现。接下来我们从 JVM 源码的角度看一下这个过程。...JVM 源码调试分析通过简单的代码阅读，找到了一个比较理想的断点来分析这个问题，在函数VerificationType::is_reference_assignable_from 上打一个断点。...到这里就很清楚为什么函数没有被调用到，函数内用到的类竟然被加载了。简单总结就是：TestB 类被加载的过程需要进行校验类文件的合法性，其中一项就是函数调用的参数赋值是否合法。

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数据科学家常犯的十大编程错误

1import pandas as pd 2df = pd.read_csv('/path/i-dont/have/data.csv') # fails 3do_stuff(df) 4# or 5impor...5.编写函数而不是DAGs 关于数据的讨论已经够多了，让我们来谈谈实际的代码吧!自从你学习编码时，首先要学习的是函数，数据科学代码主要由一系列运行的线性函数组成。这就导致了一些问题。...').mean() 解决方案:Numpy、scipy和panda为你认为可能需要循环的大部分内容提供向量化的函数。...panda有相等测试，d6tstack是否有数据摄取检查，d6tjoin检查数据连接。...pickles解决了这个问题，但只在python中工作，不能压缩。两种格式都不适合存储大型数据集。

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【干货】pandas相关工具包

将数据从不同文件格式加载到内存中的数据对象的工具。丢失数据的数据对齐和综合处理。重组和摆动日期集。基于标签的切片，索引和大数据集的子集。可以删除或插入来自数据结构的列。...下面是本篇文章的主要介绍的内容，就是有关在日常使用提高效率的pandas相关的工具包 4 pandas-profiling 从pandas DataFrame对象中创建HTML形式的分析报告官方链接...missingno 5.2 简单实例通过quilt来下载案例数据 $ pip install quilt $ quilt install ResidentMario/missingno_data 然后加载数据...6 swifter 加速panda的DataFrame或Series的apply任何函数的运算工具包。 ?...= pd.read_csv(csv_data, sep=',') writer = MarkdownTableWriter() writer.from_dataframe(df)

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Pandas中的get_dummy()函数案例实战分享

一、前言前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下：数据截图如下：可能一开始理解起来还是有点困难的，需要多读一两遍才可以体会到那个意思。...return x.append(res) df.apply(my_func, axis=0) 思路是没问题的，只不过实现起来还是没那么顺利。...后来【猫药师Kelly】给了一个答案，如下所示：代码如下： df['tblTags'] = df['tblTags'].str.extract('\[(.*?)...\]') df['tblTags'].str.get_dummies(sep=', ') 顺利地解决了粉丝的问题。不过他自己的原始数据需要再处理下，不然的话，会报错。...他后面还咨询了另外一个问题。也得到就完美地解答。三、总结大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python基础的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

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机器学习之kNN算法

这样就出现了一个问题，就是距离怎么算关于距离的计算方式有下面四种方式：一、欧氏距离；二、曼哈顿距离；三、闵可夫斯基距离；四、余弦距离。...实战数据采用的是经典的iris数据，是三分类问题 # 读取相应的库 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import...= pd.read_csv('data.csv') df.head() # data frame df的head ?...#清洗数据 # 把颜色独热编码 df_colors = df['Color'].str.get_dummies().add_prefix('Color: ') # 把类型独热编码 df_type =...df['Type'].apply(str).str.get_dummies().add_prefix('Type: ') # 添加独热编码数据列 df = pd.concat([df, df_colors

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使用Python读写CSV文件

它们是一种从电子表格和数据库导出数据以及导入或在其他程序中使用数据的方便方法。例如，您可以将数据挖掘程序的结果导出到CSV文件中，然后将其导入到电子表格中，以分析数据、为演示生成图表或准备发布报告。...写入数据到CSV文件上面编写了读取内容的程序，下面继续编写一个写文件的程序。我们写到b.csv文件中。...： import pandas df = pandas.read_csv('hrdata.csv') print(df) # 输出的df # Name Hire Date...让我们用新的列名将数据写入一个新的CSV文件: import pandas df = pandas.read_csv('hrdata.csv', index_col='Employee...基本的CSV Python库可以轻松地处理大多数CSV读取、处理和编写任务。如果你有很多数据要读取和处理，panda库还提供了快速和简单的CSV处理功能。

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python库Camelot从pdf抽取表格数据

为什么使用Camelot Camelot允许你通过调整设置项来精确控制数据的提取过程可以根据空白和精度指标来判断坏的表格，并丢弃，而不必手动检查每一个表格数据是一个panda的dataframe，从而可以很方便的集成到...camelot模块的便捷之处还在于它提供了将提取后的表格数据直接转化为pandas，csv，JSON，html的函数，如tables[0].df，tables[0].to_csv()函数等。...我们以输出csv文件为例： import camelot # 从PDF文件中提取表格 tables = camelot.read_pdf('E://eg.pdf', pages='1', flavor...='stream') # 将表格数据转化为csv文件 tables[0].to_csv('E://eg.csv') 得到的csv文件如下： ?...，定位表格所在的位置 table_df = tables[0].df print(type(table_df)) print(table_df.head(n=6)) 输出的结果为： <class '

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Python pandas读取Excel文件

按照惯例，“pd”是“pandas”的缩写，“df”是“dataframe”的缩写。...header 如果由于某种原因，Excel工作表上的数据不是从第1行开始的，你可以使用header告诉Panda“嘿，此数据的标题在第X行”。示例Excel文件中的第四个工作表从第4行开始。...在没有特别指示的情况下阅读该表，pandas会认为我们的数据没有列名。图2：非标准列标题，数据不是从第1行开始这并不好，数据框架需要一些清理。...图4：自定义列标题名称 usecols 通过指定usecols，我们限制加载到Python中的Excel列，如果你有一个大型数据集，并且不需要所有列，就可以使用这个参数。...图5：指定我们想要的列 pd.read_csv()方法及参数顾名思义，此方法读取csv文件。 CSV代表“逗号分隔值”，因此.CSV文件基本上是一个文本文件，其值由逗号分隔。

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scalajava等其他语言从CSV文件中读取数据，使用逗号,分割可能会出现的问题

众所周知，csv文件默认以逗号“,”分割数据，那么在scala命令行里查询的数据： ?...可以看见，字段里就包含了逗号“,”，那接下来切割的时候，这本应该作为一个整体的字段会以逗号“,”为界限进行切割为多个字段。现在来看看这里的_c0字段一共有多少行记录。 ?...记住这个数字：60351行写scala代码读取csv文件并以逗号为分隔符来分割字段 val lineRDD = sc.textFile("xxxx/xxx.csv").map(_.split(",")...所以如果csv文件的第一行本来有n个字段，但某个字段里自带有逗号，那就会切割为n+1个字段。...自然就会报数组下标越界的异常了那就把切割规则改一下,只对引号外面的逗号进行分割，对引号内的不分割就是修改split()方法里的参数为： split(",(?

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一行代码将Pandas加速4倍

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