/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
这两项任务是有效地选择特定的和随机的行和列,以及使用replace()函数使用列表和字典替换一个或多个值。...使用.iloc[]和.loc[]选择行和列 这里我们将介绍如何使用.iloc[] & .loc[] pandas函数从数据中高效地定位和选择行。...这是因为.iloc[]函数利用了索引的顺序,索引已经排序因此速度更快。 我们还可以使用它们来选择列,而不仅仅是行。在下一个示例中,我们将使用这两种方法选择前三列。...所以最好使用.iloc[],因为它更快,除非使用loc[]更容易按名称选择某些列。 替换DF中的值 替换DataFrame中的值是一项非常重要的任务,特别是在数据清理阶段。...如果数据很大,需要大量的清理,它将有效的减少数据清理的计算时间,并使pandas代码更快。 最后,我们还可以使用字典替换DataFrame中的单个值和多个值。
(DTM)将BOW扩展为多个字符串(或者在命名中,“多个文档”)。...重要的是,对于文档术语矩阵中的每个单词,如果用TF-IDF分数替换单词计数,可以在检查字符串相似性时更有效地权衡单词。 N元 最后将解决这个问题: Burger King是两个字。...因此当构建文档术语矩阵时,计算N-Grams的TF-IDF分数而不是单词。...矢量化Panda 最后,可以在Pandas中使用矢量化功能,将每个legal_name值映射到GroupDataFrame中的新列并导出新的CSV。...最后一点 如果希望按两列或更多列而不是一列进行分组,则可以创建一个临时列,以便在DataFrame中对每个列连接成单个字符串的条目进行分组: columns_to_group = ['legal_name
pdpipe作为专门针对pandas进行流水线化改造的模块,为熟悉pandas的数据分析人员书写优雅易读的代码提供一种简洁的思路,本文就将针对pdpipe的用法进行介绍。...令人兴奋的是pdpipe充分封装了pandas的核心功能尤其是apply相关操作,使得常规或非常规的数据分析任务都可以利用pdpipe中的API结合自定义函数来优雅地完成,小小领略到pdpipe的妙处之后...2.2.1 basic_stages basic_stages中包含了对数据框中的行、列进行丢弃/保留、重命名以及重编码的若干类: ColDrop: 这个类用于对指定单个或多个列进行丢弃...图18 ApplyByCols: 这个类用于实现pandas中对列的apply操作,不同于AggByCols中函数直接处理的是列,ApplyByCols中函数直接处理的是对应列中的每个元素。...,其主要参数如下: columns:str型或list型,传入要进行替换的单个或多个列名 pattern:str,传入匹配替换内容的正则表达式 replace:str,传入替换后的新字符串 result_columns
,出现频率非常高,而且pandas功能之多让人咋舌,即使pandas老手也没法保证能高效使用pandas做数据分析。...这篇文章目的梳理几个高效实用的pandas小技巧,供大家参考。 1....从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板中的数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel中复制表格,可以快速转化为dataframe...df['sales'] = pd.to_numeric(df['sales'], errors='coerce') df 现在sale列中的-已经被替换成了NaN,它的数据类型也变成了float。...从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中,但需要把它读取到一个DataFrame中,这样的需求该如何实现?
pdpipe作为专门针对pandas进行流水线化改造的模块,为熟悉pandas的数据分析人员书写优雅易读的代码提供一种简洁的思路,本文就将针对pdpipe的用法进行介绍。...令人兴奋的是pdpipe充分封装了pandas的核心功能尤其是apply相关操作,使得常规或非常规的数据分析任务都可以利用pdpipe中的API结合自定义函数来优雅地完成,小小领略到pdpipe的妙处之后...: 图18 ApplyByCols: 这个类用于实现pandas中对列的apply操作,不同于AggByCols中函数直接处理的是列,ApplyByCols中函数直接处理的是对应列中的每个元素。...,下文只介绍其中我认为最有用的: RegexReplace: 这个类用于对文本型列进行基于正则表达式的内容替换,其主要参数如下: columns:str型或list型,传入要进行替换的单个或多个列名...,默认为None,即直接替换原始列 drop:bool型,用于决定是否删除替换前的原始列,默认为True,即删除原始列 下面是举例演示: 替换original_language中的'en'或'cn'为'
,即使pandas老手也没法保证能高效使用pandas做数据分析。...这篇文章目的梳理几个高效实用的pandas小技巧,供大家参考。 1....从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板中的数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel中复制表格,可以快速转化为dataframe...现在sale列中的-已经被替换成了NaN,它的数据类型也变成了float。 df.dtypes ? 4....从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中,但需要把它读取到一个DataFrame中,这样的需求该如何实现?
如何在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理? 在Pandas中实现高效的数据清洗和预处理,可以通过以下步骤和方法来完成: 处理空值: 使用dropna()函数删除含有缺失值的行或列。...Pandas提供了强大的日期时间处理功能,可以方便地从日期列中提取这些特征。...Pandas的groupby方法可以高效地完成这一任务。 在Pandas中,如何使用聚合函数进行复杂数据分析? 在Pandas中,使用聚合函数进行复杂数据分析是一种常见且有效的方法。...高效的数据加载和转换:Pandas能够快速地从不同格式的文件中加载数据(比如Excel),并提供简单、高效、带有默认标签(也可以自定义标签)的DataFrame对象。...然而,在处理大规模数据时,Pandas对于50万行以上的数据更具优势,而NumPy则在处理50万以下或者更少的数据时性能更佳。
同样地,在代码中,我们可以将所有的sheetname参数替换为sheet_name参数。...数据清洗:Pandas提供了丰富的功能来处理数据中的缺失值、重复值和异常值。通过使用Pandas的函数和方法,可以轻松地删除缺失值、去除重复值、填充缺失值等。...数据操作:Pandas提供了许多灵活的操作,包括数据筛选、切片、合并、分组、排序和连接等。这些操作使得在数据处理过程中能够高效地进行数据转换和数据整合。...数据可视化:Pandas结合了Matplotlib库,提供了简单而强大的绘图功能,可用于绘制数据的折线图、柱状图、散点图和箱线图等。通过可视化,可以更直观地展示和传达数据分析的结果。...总体而言,Pandas是一个功能强大且灵活的数据处理库,适用于各种数据分析应用场景。它能够处理和操作大量数据,帮助用户快速、高效地进行数据处理、清洗、转换和分析。
在这个例子中,我们将获取许多国家人均 GDP(一个技术术语,意思是一个国家的人均收入)的维基百科表格,并在 Python 中使用 Pandas 库对数据进行排序。 首先,导入我们需要的库。...在 Pandas 中,这样做的方式是rename 方法。 ? 在实现上述方法时,我们将使用列标题 「gdppercapita」 替换列标题「US $」。...我们将使用正则表达式来替换 gdppercapita 列中的逗号,以便我们可以更容易地使用该列。 ? re.sub 方法本质上是使用空格替换逗号。以下教程详细介绍了 re库的各个方法。...在多个过滤条件之前,你想要了解它的工作原理。你还需要了解 Python 中的基本操作符。为了这个练习的目的,你只需要知道「&」代表 AND,而「|」代表 Python 中的 OR。...幸运的是,Pandas 拥有强大的数据透视表方法。 ? ? 你会看到我们收集了一些不需要的列。幸运的是,使用 Pandas 中的 drop 方法,你可以轻松地删除几列。 ? ?
在这个例子中,我们将获取许多国家人均 GDP(一个技术术语,意思是一个国家的人均收入)的维基百科表格,并在 Python 中使用 Pandas 库对数据进行排序。 首先,导入我们需要的库。 ?...在 Pandas 中,这样做的方式是rename 方法。 ? 在实现上述方法时,我们将使用列标题 「gdp_per_capita」 替换列标题「US $」。...我们将使用正则表达式来替换 gdp_per_capita 列中的逗号,以便我们可以更容易地使用该列。 ? re.sub 方法本质上是使用空格替换逗号。以下详细介绍了 re库 的各个方法。...在多个过滤条件之前,你想要了解它的工作原理。你还需要了解 Python 中的基本操作符。为了这个练习的目的,你只需要知道「&」代表 AND,而「|」代表 Python 中的 OR。...幸运的是,Pandas 拥有强大的数据透视表方法。 ? ? 你会看到我们收集了一些不需要的列。幸运的是,使用 Pandas 中的 drop 方法,你可以轻松地删除几列。 ? ?
作者:Félix Revert 翻译:Nurhachu Null、张倩 本文转自公众号 机器之心 Pandas 是为了解决数据分析任务而创建的一种基于 NumPy 的工具包,囊括了许多其他工具包的功能,...要想成为一名高效的数据科学家,不会 Pandas 怎么行? Python 是开源的,它很棒,但是也无法避免开源的一些固有问题:很多包都在做(或者在尝试做)同样的事情。...让我们开始吧: import pandas as pd 别问为什么是「pd」而不是「p」,就是这样。...更新数据 将第八行名为 column_1 的列替换为「english」 在一行代码中改变多列的值 好了,现在你可以做一些在 excel 中可以轻松访问的事情了。...它可以帮助你在一行中更加简单、高效地执行多个操作(.map() 和.plot())。 data.apply(sum) .apply() 会给一个列应用一个函数。
本文主要介绍pandas.DataFrame的三个接口,即assign、eval、query,分别用于赋值、查询和执行计算。 注:本文短平快,5分钟可完成阅读了解3个高效的接口。 ?...01 assign 在数据分析处理中,赋值产生新的列是非常高频的应用场景,简单的可能是赋值常数列、复杂的可能是由一列产生另外一个一列,对于这种需求pandas有多种方法实现,但个人唯独喜欢assign,...用起来优雅高效。...另一方面,pandas中实际上是内置了大量的SQL类语法(包括下面要介绍的query也是),而eval的功能正是执行类似SQL语法中的计算,对已知列执行一定的计算时可用eval完成。...03 query 这应该是最近使用最为频繁的一个接口了,pandas中虽然也提供了多种数据筛选方式,例如loc中增加表达式、或者直接用df[df[]……]等等,但总觉得用起来不够优雅,尤其是要写两遍df
问题描述:一个pandas dataframe数据结构存在一列是集合类型(即包含多个子元素),需要将每个子元素展开为一行。这一场景运用pandas中的explodeAPI将会非常好用,简单高效。...然而,由于线上部署pandas版本为0.23,而explode API是在0.25以后版本中引入,所以无法使用。为解决这一问题,灵活运用apply+stack可破此难题。 ?...基于这一思路,可将问题拆解为两个子问题: 含有列表元素的单列分为多列 多列转成多行 而这两个子问题在pandas丰富的API中其实都是比较简单的,例如单列分为多列,那么其实就是可直接用pd.Series...在完成展开多列的基础上,下面要做的就是列转行,即将多列信息转换逐行显示,这在SQL中是非常经典的问题,在pandas中自然也有所考虑,所以就需要引出第二个API:stack!...虽然以上实现不如直接一句explode来得优雅,但也着实实现了相同的效果,而且实际上更有成就感,不是吗!
这篇文章目的梳理几个高效实用的pandas小技巧,供大家参考。 1....从剪切板中创建DataFrame pandas中的read_clipboard()方法非常神奇,可以把剪切板中的数据变成dataframe格式,也就是说直接在excel中复制表格,可以快速转化为dataframe...这功能对经常在excel和python中切换的分析师来说简直是福音,excel中的数据能一键转化为pandas可读格式。 2....现在sale列中的-已经被替换成了NaN,它的数据类型也变成了float。 df.dtypes ? 4....从多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中,但需要把它读取到一个DataFrame中,这样的需求该如何实现?
在计算机编程中,pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是,它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。...它的名字衍生自术语“面板数据”(panel data),这是计量经济学的数据集术语,它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。...'], fill_value='新增的一列要填的值') a=data['x'] # 取列名为'x'的列,格式为series b=data[['x']]...# 取列名为'name'的列的值(取出来的是array而不是series)取单行后是一个Series,Series有index而无columns,可以用name来获取单列的索引 data.head(4)...# 至少保留两个非缺失值 data.strip() # 去除列表中的所有空格与换行符号 data.fillna(0) # 将空值填充
之前为大家介绍过10个高效的pandas函数,颇受欢迎,里面的每一个函数都能帮我们在数据分析过程中节省时间。 高效的10个Pandas函数,你都用过吗?...pandas还有很多让人舒适的用法,这次再为大家介绍5个pandas函数,作为这个系列的第二篇。 1. explode explode用于将一行数据展开成多行。...比如说dataframe中某一行其中一个元素包含多个同类型的数据,若想要展开成多行进行分析,这时候explode就派上用场,而且只需一行代码,非常节省时间。...; deep:如果为True,则通过查询object类型进行系统级内存消耗来深入地检查数据,并将其包括在返回值中。...5. replace 顾名思义,replace是用来替换df中的值,赋以新的值。
Pandas就像是Python中的Excel:它的基本数据结构是表格(在pandas中叫“DataFrame”),可以对数据进行各种操作和变换。当然,它还能做很多其他的事。...让我们开始吧: import pandas as pd 不要问我为什么用“pd”而不用“p”或者其他缩写形式,事实就是大家都是这么用的,你这么用就对了!...更新数据 data.loc[8,'column_1']='english' 用“english”替换行索引为8列名为‘column_1’时所指向的值。...它能够帮助你通过一行代码完成多个操作(比如这里的.map()函数和.plot()函数),既简单又高效。...Pandas是一个非常重要的工具,它能够帮助数据科学家快速地阅读和理解数据,更高效地完成自己的工作。
让我们开始吧: import pandas as pd 别问为什么是「pd」而不是「p」,就是这样。...data[data[ column_1 ].isin([ french , english ])] 除了可以在同一列使用多个 OR,你还可以使用.isin() 函数。...更新数据 data.loc[8, column_1 ] = english 将第八行名为 column_1 的列替换为「english」 在一行代码中改变多列的值 好了,现在你可以做一些在 excel....map() 运算给一列中的每一个元素应用一个函数 data[ column_1 ].map(len).map(lambda x: x/100).plot() pandas 的一个很好的功能就是链式方法...它可以帮助你在一行中更加简单、高效地执行多个操作(.map() 和.plot())。 data.apply(sum) .apply() 会给一个列应用一个函数。
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