/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
精度(Precision ) 表示列可以表示的总位数，无论小数点的位置如何。此值必须介于1和38之间，并且没有默认值。...案例： 精度和小数等于3的小数可以表示介于-0.999和0.999之间的值。 性能考虑 Kudu将每个值存储在尽可能少的字节中，具体取决于为十进制列指定的精度。...Bitshuffle编码是具有许多重复值的列的理想选择，或者当按主键排序时会按少量更改的值。bitshuffle 项目对性能和用例有很好的描述。...Run Length Encoding Runs(连续重复值)压缩列的值通过存储值和值的计数。Run Length Encoding对按主键排序时具有许多连续重复值的列有效。...建议预计具有大量读写工作负载的新表至少具有与tablet servers一样多的tablets(如何操作？) kudu提供了两种分区方式：范围分区和散列分区。
连续变量的示例包括高度，时间和温度。 Pandas 中的连续变量用浮点或整数类型（Python 原生）表示，通常在表示特定变量多次采样的集合中表示。...一个数据帧代表一个或多个按索引标签对齐的Series对象。 每个序列将是数据帧中的一列，并且每个列都可以具有关联的名称。...它表示单个数据类型的一维类似于数组的值集。 它通常用于为单个变量的零个或多个测量建模。 尽管它看起来像数组，但Series具有关联的索引，该索引可用于基于标签执行非常有效的值检索。...第二列包含值。 dtype: int64表示Series中值的数据类型为int64。 默认情况下，Pandas 会创建一个索引，该索引由0开始的连续整数组成。...四、用数据帧表示表格和多元数据 Pandas DataFrame对象将Series对象的功能扩展为二维。 代替单个值序列，数据帧的每一行可以具有多个值，每个值都表示为一列。
几乎所有的操作都是不可变的：这些操作不会更改原始列，但是会创建一个新的修改后的列。比如，IColumn::filter 方法接受过滤字节掩码，用于 WHERE 和 HAVING 关系操作符中。...实际上，«抽象漏洞（leaky abstractions）»允许我们以更高效的方式来实现各种特定的例程。 数据类型 IDataType 负责序列化和反序列化：读写二进制或文本形式的列或单个值构成的块。...比如如下一些辅助函数：序列化一个值并加上可能的引号；序列化一个值用于 JSON 格式；序列化一个值作为 XML 格式的一部分。辅助函数与数据格式并没有直接的对应。...你可以在一个表中使用同一个键创建多个行。 当你向 MergeTree 中插入一堆数据时，数据按主键排序并形成一个新的分块。...在一个逻辑表下，允许有多个物理表示，比如，可以以多个物理顺序存储数据，或者同时表示预聚合数据和原始数据。
1.2.2 duplicated()方法的语法格式 subset：用于识别重复的列标签或列标签序列，默认识别所有的列标签。 ...3.2.1 pivot()方法 index：用于创建新 DataFrame对象的行索引。...columns：用于创建新 DataFrame对象的列索引 values：用于填充新 DataFrame对象中的值。 4....4.1.1 rename()方法 index，columns：表示对行索引名或列索引名的转换。 inplace：默认为False，表示是否返回新的Pandas对象。 ...4.2 离散化连续数据 Pandas 的 cut ()函数能够实现离散化操作。 4.2.1 cut ()函数 x：表示要分箱的数组，必须是一维的。 bins：接收int和序列类型的数据。
准备 在此秘籍中，各种运算符将应用于不同的序列对象，以产生具有完全不同值的新序列。...在数据分析期间，极有可能需要创建新列来表示新变量。...该秘籍既分配了标量值（如步骤 1 所示），又分配了序列（如步骤 2 所示），以创建新列。 步骤 2 将四个不同的序列使用加法运算符相加。 步骤 3 使用方法链来查找和填充缺失值。...连续数据始终是数字，通常可以具有无限多种可能性，例如身高，体重和薪水。 分类数据代表离散值，这些离散值具有有限的可能性，例如种族，就业状况和汽车颜色。 分类数据可以用数字或字符表示。...这些布尔值通常存储在序列或 NumPy ndarray中，通常是通过将布尔条件应用于数据帧中的一个或多个列来创建的。
具体代码如下： 代码7-3 用feature_column模块处理连续值特征列（续） ? 在代码第31行，在创建price特征列时，指定了形状为[1,2]，即1行2列。...4.带有默认顺序的多个特征列 如果要创建的特征列有多个，则系统默认会按照每个列的名称由小到大进行排序，然后将数据按照约束的顺序输入模型。...，并将交叉列作为新的样本特征，与原始的样本数据一起输入模型进行计算。...用稀疏矩阵模拟两个具有序列特征的数据a和b。每个数据有两个样本：模拟数据a的内容是[2][0,1]。模拟数据b的内容是[1][2,0]。 具体代码如下： 代码7-7 序列特征工程 ?...该离散列会将词向量进行词嵌入转化，并将转化后的结果进行离散处理。 使用函数shared_embedding_columns可以创建共享列。共享列可以使多个词向量共享一个多维数组进行词嵌入转化。
合并通过在一个或多个列或行索引中查找匹配值来合并两个 Pandas 对象的数据。 然后，基于应用于这些值的类似关系数据库的连接语义，它返回一个新对象，该对象代表来自两者的数据的组合。...然后，它为每组匹配的标签在结果中创建一行。 然后，它将来自每个源对象的那些匹配行中的数据复制到结果的相应行和列中。 它将新的Int64Index分配给结果。 合并中的连接可以使用多个列中的值。...，并将它们旋转到新DataFrame上的列中，同时为原始DataFrame的适当行和列中的新列填充了值。...首先，我们将基于列创建分组，然后检查所创建分组的属性。 然后，我们将检查访问各种属性和分组的结果，以了解所创建组的多个属性。 然后，我们将使用索引标签而不是列中的内容来检查分组。...在本章中，我们将研究许多这些功能，包括： 创建具有特定频率的时间序列 日期，时间和间隔的表示 用时间戳表示时间点 使用Timedelta表示时间间隔 使用DatetimeIndex建立索引 创建具有特定频率的时间序列
具体来说，Apache Arrow的数据格式采用了列式存储方式，将数据按列存储，使得数据访问更加高效；因为当数据集较大时，基于行的存储方式需要扫描整个行以获取所需信息，而基于列的存储方式只需要扫描特定的列...此外，许多大型数据集都是由高度重复的值组成的，例如销售记录中的商品和客户信息。基于列的存储方式可以通过压缩相同的值来节省存储空间，并且能够更快地执行聚合操作（如计算均值、总和等）。...因此，在处理大量、高维数据时，基于列的存储方式通常比基于行的存储方式更加高效。...这种内存模型是基于列式存储设计的，它将数据划分为列，并且每个列都可以具有多个值。Arrow还支持嵌套数据类型，例如数组和结构体。2....Dictionary: 字典结构类型，使用枚举值来表示一组连续的整数。交互协议Apache Arrow定义了一组标准化的接口和协议，用于在不同的系统和编程语言之间传输Arrow格式的数据。
该方法将一维时间序列数据转换为二维张量，作者基于时序数据的多周期性特点，将数据分解为多个周期内变化和周期间变化，并将这些变化分别嵌入到二维张量的列和行中。...作者基于多个周期将原始的一维时间序列转换为一组二维张量，从而统一了周期内变化和周期间变化。...将一维时序转换为二维时序 对于长度为T、包含C个变量的时间序列，作者通过快速傅里叶变换（FFT）在频域中分析时间序列，具体如下： FFT(·) 和 Amp(·) 分别表示快速傅里叶变换和振幅值的计算。...A ∈ R^T 表示从C个维度上平均得到的每个频率的振幅。作者只选择前k个振幅值，并获得具有非归一化振幅的{A_f1, ..., A_fk}的最显著频率{f1, ..., fk}，其中k是超参数。...Padding(·) 是沿着时间维度用零来扩展时间序列，以使其与 Reshape_{p_i, f_i}(·) 兼容，其中 p_i 和 f_i 分别表示转换后的二维张量的行数和列数。
字典仅将字符串映射成整数 id，以便可以紧凑的表示 2 和 3 中的值。3 中的 bitmap也称为反向索引，允许快速过滤操作（特别是，位图便于快速进行 AND 和 OR 操作）。...最后，group by和TopN需要 2 中的值列表，换句话说，仅基于过滤器汇总的查询无需查询存储在其中的维度值列表。...Ke$ha位图中第二行的更改，如果一行的一个列有多个值，则其在“列数据“中的输入是一组值。...此外，在”列数据“中具有 n 个值的行在位图中将具有 n 个非零值条目。...如果在以后的某个时间点，你使用新的模式重新索引数据，新创建的 segment 将具有更高的版本 ID。
它的基本思想是，每当创建一个新的业务实体时，就在上一个ID的基础上加一（也可以是加一定的数值），生成一个新的ID。这样，我们就可以得到一个唯一且递增的ID序列，用于标识和管理业务实体。...便于查找和排序：由于递增的业务ID具有顺序性，因此在进行数据查找和排序时，可以利用这一特性来提高效率。...而对于递增的业务ID，由于其具有顺序性，因此在建立索引时，可以使用B树或者B+树这种基于比较的数据结构，从而使得索引的查找效率更高。...例如，如果业务ID的增长速度在加快，那么可能意味着业务的发展速度在加快。 有助于业务的顺畅：由于递增的业务ID具有连续性，因此在进行业务处理时，可以保证业务的顺序性和连续性，从而使得业务处理更加顺畅。...在创建表时，将某一列设置为自增列，数据库会在插入新记录时自动为这一列生成一个递增的值。 优点： 实现简单，只需要在创建表时设置某一列为自增列即可。
pandas具有简单的语法和快速的操作。它可以轻松处理多达1万条数据。使用pandas Dataframe，可以轻松添加/删除列，切片，建立索引以及处理空值。...独热编码方法是将类别自变量转换为多个二进制列，其中1表示属于该类别的观察结果。 独热编码被明确地用于没有自然顺序的类别变量。示例：Item_Type。...在此，每个新的二进制列的值1表示该子类别在原始Outlet_Type列中的存在。 用于分箱的cut() 和qcut() 分箱是一种将连续变量的值组合到n个箱中的技术。...为了达到我们的目的，我们将使用具有转换功能的groupby来创建新的聚合功能。...这就是我们如何创建多个列的方式。在执行这种类型的特征工程时要小心，因为在使用目标变量创建新特征时，模型可能会出现偏差。
Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...我们要创建一个新列，该列显示“person”列中每个人的得分： df['Person_point'] = df.lookup(df.index, df['Person']) df ? 14....Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?...df1和df2是基于column_a列中的共同值进行合并的，merge函数的how参数允许以不同的方式组合dataframe,如：“inner”、“outer”、“left”、“right”等。...inner:仅在on参数指定的列中具有相同值的行（如果未指定其它方式，则默认为 inner 方式） outer:全部列数据 left:左一dataframe的所有列数据 right:右一dataframe
（1）创建普通索引（B树索引） 参数解释： index_name：创建索引的名称 tablename：为之创建索引的表名 columnname:在其上创建索引的列名列表，可以基于多列创建索引，列之间用逗号分隔...基于函数的索引：需要创建的索引需要使用表中一列或多列的函数或表达式，也可以将基于函数的索引创建为B树索引或位图索引 3、创建索引的原则 频繁搜索的列可以作为索引列 经常排序，分组的列可以作为索引 经常用作连接的列...（4）删除物化视图 drop materialized view view_name; 九、序列 序列是用来生成唯一、连续的整数数据库对象。序列通常用来自动生成主键或唯一键的值。...2.访问序列 创建了序列之后，可以通过NEXTVAL和CURRVAL伪列来访问该序列的值。可以从伪列中选择值。但是不能操纵他们的值。...NETXVAL：创建序列后第一次使用NEXTVAL时，将返回该序列的初始值。以后再引用NETXVAL时，将使用INCREMENT BY子句的值来增加序列值，并返回这个新值。
to_datetime方法把Date列转换为Timestamp,然后创建新列 ebola['date_dt'] = pd.to_datetime(ebola['Date']) ebola.info()...d.year d.month d.day 日期运算和Timedelta Ebola数据集中的Day列表示一个国家爆发Ebola疫情的天数。...计算疫情爆发的天数时，只需要用每个日期减去这个日期即可 获取疫情爆发的第一天 ebola['Date'].min() 添加新列 ebola['outbreak_d'] = ebola['Date'...可以传入一个参数freq，默认情况下freq取值为D，表示日期范围内的值是逐日递增的 # DatetimeIndex(['2014-12-31', '2015-01-01', '2015-01-02...,可用于计时特定代码段) 总结: Pandas中，datetime64用来表示时间序列类型 时间序列类型的数据可以作为行索引，对应的数据类型是DatetimeIndex类型 datetime64类型可以做差
如果DataFrame具有MultiIndex，则此方法可以删除一个或多个级别。 6、边缘直方图 （Marginal Histogram） 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...下面的图表示基于类型变量对频率条进行分组，从而更好地了解连续变量和类型变量。 也可以看成堆叠图的形式，同样适用于空气质量的分级。...但是，您需要注意解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。因此，手动提供每个框中的观察数量可以帮助克服这个缺点。 例如，左边的前两个框具有相同大小的框，即使它们的值分别是5和47。...40、多个时间序列 （Multiple Time Series） 您可以绘制多个时间序列，在同一图表上测量相同的值，如下所示。...42、带有误差带的时间序列 （Time Series with Error Bands） 如果您有一个时间序列数据集，每个时间点（日期/时间戳）有多个观测值，则可以构建带有误差带的时间序列。
索引中的列不必与表中的列顺序一致，也不必相互邻接。 基于函数的索引：需要创建的索引需要使用表中一列或多列的函数或表达式，也可以将基于函数的索引创建为B树索引或位图索引 ? 3....物化视图 含义：就是具有物理存储的特殊视图，占据物理空间，就像表一样 是远程数据的本地副本，或者用来生成基于数据表求和的汇总表 ?...（4）删除物化视图 drop materialized view view_name; 九、序列 ---- 序列是用来生成唯一、连续的整数数据库对象。序列通常用来自动生成主键或唯一键的值。...访问序列 创建了序列之后，可以通过NEXTVAL和CURRVAL伪列来访问该序列的值。可以从伪列中选择值。但是不能操纵他们的值。...NETXVAL：创建序列后第一次使用NEXTVAL时，将返回该序列的初始值。以后再引用NETXVAL时，将使用INCREMENT BY子句的值来增加序列值，并返回这个新值。
NumPy数组 和 标准Python Array（数组） 之间有几个重要的区别： NumPy数组在创建时具有固定的大小，与Python的原生数组对象（可以动态增长）不同。...更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原来的数组。 NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在内存中的大小相同。...这是一个整数的元组，表示每个维度中数组的大小。对于有n行和m列的矩阵，shape将是(n,m)。因此，shape元组的长度就是rank或维度的个数 ndim。...hsplit(ary, indices_or_sections) 将数组水平拆分为多个子数组（按列）。...resize(a, new_shape) 返回具有指定形状的新数组。 trim_zeros(filt[, trim]) 从1-D数组或序列中修剪前导和/或尾随零。
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