我一直在使用 head -n | tail -1，它可以做到这一点，但我一直想知道是否有一个Bash工具，专门从文件中提取一行(或一段行)。 所谓“规范”，我指的是一个主要功能就是这样做的程序。...答： 有一个可供测试的文件，内容如下： 使用 sed 命令，要打印第 20 行，可写为 sed -n '20'p file.txt sed -n '20p' file.txt 测试截图如下： 要打印第...8 到第 12 行，则可用命令 sed -n '8,12'p file.txt 如果要打印第8、9行和第12行，可用命令 sed -n '8p;9p;12p' file.txt 对于行数特大的文件...，为了提高处理速度，可采用类似如下命令 sed '5000000q;d' file.txt tail -n+5000000 file.txt | head -1 需要关注处理性能的伙伴可以在上述命令前加上...其他可实现相同效果的命令工具还有 cut, awk, perl 等： cut -f23 -d$'\n' file.txt awk 'NR == 23 {print; exit}' file.txt perl
简单说说 总结分享 > 1 统计一行/一列数据的负数出现的次数 > 2 让dataframe里面的正数全部变为0 > 3 统计某列中各元素出现次数 > 4 修改表头和索引 > 5 修改列所在位置insert...+pop > 6 常用查询方法query > 7 数据存储时不要索引 > 8 按指定列排序sort_values > 9 apply 函数运用 > 10 Pandas数据合并 > 11 Pandas Dataframe...拷贝 > 12 对于列/行的操作 简单说说 Panda是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具，在Python环境下，我们可以通过pip直接进行安装。...> 2 让dataframe里面的正数全部变为0 # 直接了当 df[df>0] = 0 df > 3 统计某列中各元素出现次数 默认情况，直接统计出指定列各元素值出现的次数。...> 12 对于列/行的操作 删除指定行/列 # 行索引/列索引 多行/多列可以用列表 # axis=0表示行 axis=1表示列 inplace是否在原列表操作 # 删除df中的c列 df.drop(
查看/检查数据 head（）：显示DataFrame中的前n条记录。我经常把一个数据档案的最上面的记录打印在我的jupyter notebook上，这样当我忘记里面的内容时，我可以回头查阅。...df.head(3) # First 3 rows of the DataFrame ? tail（）:返回最后n行。这对于快速验证数据非常有用，特别是在排序或附加行之后。...在本例中，将新行初始化为python字典，并使用append()方法将该行追加到DataFrame。...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。
当我们运行矩阵计算并希望将这些稀疏矩阵存储为Numpy数组或panda DataFrame时，它们也会消耗很多内存。 ?...实现背后的思想很简单:我们不将所有值存储在密集的矩阵中，而是以某种格式存储非零值(例如，使用它们的行和列索引)。...压缩稀疏行(CSR) 尽管在SciPy中有很多类型的稀疏矩阵，比如键的字典(DOK)和列表的列表(LIL)，但我只讨论压缩稀疏行(CSR)，因为它是最常用和最广为人知的格式。...为了有效地表示稀疏矩阵，CSR使用三个numpy数组来存储一些相关信息，包括: data(数据):非零值的值,这些是存储在稀疏矩阵中的非零值 indices(索引):列索引的数组,从第一行(从左到右)开始...在下面的图中，第一个非零值出现在第0行第5列，因此5作为索引数组中的第一个值出现，然后是1(第1行，第1列)。 indptr(指针):表示索引指针，返回一个行开始的数组。
[ ] : 此函数⽤于基于位置或整数的 Dataframe.ix[] : 此函数⽤于基于标签和整数的 panda set_index()是⼀种将列表、序列或dataframe设置为dataframe...和Series之间的元素级运算，以及与标量的运算。...七、apply() 函数使用方法 如果需要将函数应⽤到DataFrame中的每个数据元素，可以使⽤ apply() 函数以便将函数应⽤于给定dataframe中的每⼀⾏。...创建第⼆个Dataframe df2 =pd.DataFrame({"a":[1, 2, 3],"b":[5, 6, 7]}) # 现在将df2附加到df1的末尾 df1.append(df2) 第⼆个...十、数据透视表应用 透视表是⼀种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式，在pandas中它被称作pivot_table。
= pd.DataFrame(dict) # 1、axes，返回行轴标签列表 dataFrame = pd.DataFrame(np.random.randn(5)) print('axes:\n',...('empty:\n', dataFrame.empty) # 4、ndim，返回底层数据的维数 print('ndim:\n', dataFrame.ndim) # 5、size，返回基础数据中的元素数...head(n),返回前n行 print('head:\n', dataFrame.head(3)) # 8、tail(n),返回后n行 print('tail:\n', dataFrame.tail(3...print(row_index, row) # intertuples(),为DataFrame中的每一行返回一个产生一个命名元祖的迭代器，元祖的第一个元素将是行的相应索引值，剩余的值是行值 print...# 12、startswith(pattern) 如果系列/索引中的元素以模式开始，则返回true。 # 13、endswith(pattern) 如果系列/索引中的元素以模式结束，则返回true。
二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。...或者以数据库进行类比，DataFrame中的每一行是一个记录，名称为Index的一个元素，而每一列则为一个字段，是这个记录的一个属性。...从列表的字典构建DataFrame，其中嵌套的每个列表（List）代表的是一个列，字典的名字则是列标签。这里要注意的是每个列表中的元素数量应该相同。...dict返回的是dict of dict；list返回的是列表的字典；series返回的是序列的字典；records返回的是字典的列表 查看数据 head和tail方法可以显示DataFrame前N条和后...中的List元素对应。
pivot() 和 pivot_table() pivot() 数据通常以所谓的“堆叠”或“记录”格式存储。在“记录”或“宽”格式中，通常每个主题都有一行。...`DataFrame`列，`explode()` 将每个类似列表的值转换为单独的行。...在“记录”或“宽”格式中，通常每个主题都有一行。在“堆叠”或“长”格式中，每个主题（适用时）可能有多行。...在“记录”或“宽”格式中，通常每个主题都有一行。在“堆叠”或“长”格式中，每个主题（适用时）通常有多行。...DataFrame 列，explode() 将每个类似列表的值转换为单独的行。
我们可以从头或从尾部查看 DataFrame 的 n 行，分别用 df2.head() 和 df2.tail(n)，如果没有设定 n，默认值为 5 行。...情况 2 df.iat[2,1] 172.97 用 iat 获取第 3 行第 2 列对应的元素。...(Hint: 看看两组里冒号 : 在不同位置，再想想 DataFrame 每一行和每一列中数据的特点) 布尔索引 在〖数组计算之 NumPy (上)〗提过，布尔索引就是用一个由布尔类型值组成的数组来选择元素的方法...levels 是一个二维列表，每一行只存储着「唯一」的索引信息： dates 是第一层索引，有 4 个「唯一」元素 codes 是第二层索引，有 3 个「唯一」元素 但是 data 里面有九行啊，4...labels 也是一个二维列表： 第一行储存 dates 每个元素在 data 里的位置索引 第二行储存 codes 每个元素在 data 里的位置索引 用 [] 加第一层索引可以获取第一层信息。
行 ,缺省时n=5 first_rows = food_info.head(n=3) print(first_rows) print("---3") # columns 获取所有的列名称组成的索引元组...---- loc import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # loc[i] 获取第i行的数据 结果为字典 food_info.loc...import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 返回一个DataFrame，其中包含索引3、4、5和6处的行 food_info.loc...[3:6] # 返回一个DataFrame，其中包含索引2、5和10处的行。...import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # 它将算术运算符应用于两列中的第一个值，两列中的第二个值，依此类推 print(
panda的DataFrame(左)存储为一个块，只发送到一个CPU核。Modin的DataFrame(右)跨行和列进行分区，每个分区可以发送到不同的CPU核上，直到用光系统中的所有CPU核。...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。...此函数查找 DataFrame 中的所有 NaN 值，并将它们替换为你选择的值。panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。...在有些情况下，panda 实际上比 Modin 更快，即使在这个有 5,992,097(近 600 万)行的大数据集上也是如此。下表显示了我进行的一些实验中 panda 与 Modin 的运行时间。...如果你在 Modin 中尝试使用一个还没有被加速的函数，它将默认为 panda，因此不会有任何代码错误或错误。 默认情况下，Modin 将使用计算机上所有可用的 CPU 内核。
问题1:列表存储为字符串 您经常会遇到的一个问题是，panda将以字符串的形式读取列表，而不是以列表的形式。...根据您的列表在dataframe格式化方式的，有一种简单的或复杂的解决方案。在任何情况下，您都可以使用我提供的代码。...dataframe,每个列表都分为单个元素。...如果只有孩子#2命名为banana，那么banana列在第2行将具有“True”值，而在其他地方将具有“False”值(参见图6)。我写了一个函数来执行这个操作。...然而，在我所尝试的所有方法中，这是最有效的方法。
在每次迭代中，index 变量存储元素的索引，fruit 变量存储元素的值。这样，我们可以方便地同时访问索引和值，进行相应的操作。...这种列表推导式的写法可以简化列表的操作，将多维列表展开为一维列表，便于处理和使用其中的元素。 第三行的C是什么意思？¶ 在第三行的列表推导式中，c 是一个临时变量，用于表示每个子列表 b 中的元素。...这是因为单位阵在矩阵乘法中起到了类似于数学中的乘法单位元的作用。 第k对角线¶ 在一个n×n的方阵中，第k对角线是指从左上角到右下角的斜线，其上的元素位于主对角线（k=0）上方或下方k个位置。...b = a.iloc[1:3, 0:2].values 这行代码提取了 DataFrame a 中第二行到第三行以及第一列到第二列的数据，并将其存储在一个名为 b 的 NumPy 数组中。...readlines(hint=-1): 从文件中读取所有行，并将其存储在一个列表中。如果指定了 hint 参数，则最多读取指定数量的行。 write(string): 将指定的字符串内容写入文件。
DataFrame：它是Pandas中的一个表格型的数据结构，包含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)，DataFrame即有行索引也有列索引，可以被看做是由Series组成的字典...，比较简单的就是使用包含等长列表或NumPy数组的字典。...e E 4 ⑤新增或删除列 新增列 常规方式是在最后一列后面新增一列，用insert方法可以在指定位置新增列。...>>>df1 = pd.read_excel(r"F:\Pandas学习笔记\创造营2020名单.xlsx") #head()是只取前5行数据预览，第4节会介绍 >>>df1.head() Out[27...5名单.xlsx',index = 0) index = 0 表示存储的时候去掉索引列 4、基础功能 4.1、数据抽样 ①head：获取前5行，亦可指定行数 >>>df1.head() Out[74
Sample Sample用于从DataFrame中随机选取若干个行或列。...random_state ：随机数发生器种子 axis：选择抽取数据的行还是列 axis=0:抽取行 axis=1:抽取列 比如要从df中随机抽取5行： sample1 = df.sample(n=5...用法： Series.isin(values) 或者 DataFrame.isin(values) 筛选df中year列值在['2010','2014','2017']里的行： years = ['2010...用法： DataFrame.loc[] 或者 DataFrame.iloc[] loc：按标签（column和index）选择行和列 iloc：按索引位置选择行和列 选择df第1~3行、第1~2列的数据...2 名，下一个人是第 3 名 method=min: 两人并列第 1 名，下一个人是第 3 名 method=dense: 两人并列第1名，下一个人是第 2 名 method=first: 相同值会按照其在序列中的相对位置定值
参考链接： Python | 使用Panda合并，联接和连接DataFrame 本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery) 大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用...15)), array) array([ 0, 1, 19, 16, 18, 2]) 5. percentile() Percentile()用于计算沿指定轴的数组元素的第...np.percentile(b, 30, axis=0)) 30th Percentile of b, axis=0: [5.13.5 1.9] 6. where() Where() 用于从满足特定条件的数组中返回元素...它返回在特定条件下值的索引位置。这差不多类似于在SQL中使用的where语句。请看以下示例中的演示。 ...以下是Pandas的优势： 轻松处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据(表示为NaN) 大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象中插入和删除列 自动和显式的数据对齐：在计算中，可以将对象显式对齐到一组标签
搜索向量中的元素 与 Python 列表相反，NumPy 数组没有索引方法。人们很久之前就在请求这个功能，但一直还没实现。...axis 参数 在很多运算中（比如 sum），你需要告诉 NumPy 是在列上还是行上执行运算。...但实际上，NumPy 中还有一种更好的方法。我们没必要将内存耗在整个 I 和 J 矩阵上。存储形状合适的向量就足够了，广播规则可以完成其余工作。...，而且所要排序的行的顺序是反向的（即自下而上），因此使用它时会有些不自然，比如 - a[np.lexsort(np.flipud(a[2,5].T))] 会首先根据第 2 列排序，然后（当第 2 列的值相等时...在 pandas 中执行它可能是更好的选择，因为在 pandas 中，该特定运算的可读性要高得多，也不那么容易出错： – pd.DataFrame(a).sort_values(by=[2,5]).to_numpy
Matrix 在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵，简称m × n矩阵。...行 A[1] = [81.90000153 82.76999664] >>> print("A[1][2] =", A[1][1]) # 第2行的第2个元素 A[1][2] = 82.7699966430664...>>> print("A[0][-1] =", A[0][-1]) # 第1行的最后第1个元素A[0][-1] = 82.63999938964844 取出元素放到列表中 >>> column...# 没有逗号相隔，默认获取行 # 第3到第5个元素 >>> print(A[2:5]) [[81.65000153 80.91000366 81.94000244 80.93000031]...82.84999847 82.76999664] [81.65000153 80.91000366 81.94000244 80.93000031]] # 第6行到最后一个元素 >>> print
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