ETL 是数据分析中的基础工作，获取非结构化或难以使用的数据，把它变为干净、结构化的数据，比如导出 csv 文件，为后续的分析提供数据基础。...本文对电影数据做 ETL 为例，分享一下 Pandas 的高效使用。完整的代码请在公众号「Python七号」回复「etl」获取。 1、提取数据 这里从电影数据 API 请求数据。...现在创建一个名为 tmdb.py 的文件，并导入必要的依赖： import pandas as pd import requests import config 向 API 发送单个 GET 请求的方法...我们创建一个循环，一次请求每部电影一部，并将响应附加到列表中: response_list = [] API_KEY = config.api_key for movie_id in range(550,556...上输出一下 df，你会看到这样一个数据帧： 至此，数据提取完毕。
在这篇Python网络抓取教程中，我们将分步骤讲解如何利用python来抓取目标数据。首先需要从页面源获取基于文本的数据，然后将其存储到文件中并根据设置的参数对输出进行排序。...（例如POST或GET ），该请求会返回一个包含所需数据的响应。...整个过程很基础，也很简单，所以执行一些重要的数据采集时需要编译更完善的代码。在进行更复杂的项目前，我强烈建议您尝试一些附加功能： ●通过创建可生成偶数长度列表的循环来创建匹配的数据提取。...可以构建一个循环和一组要访问的URL。 ●另一种选择是创建多个数组来存储不同的数据集并将其输出到具有不同行的一个文件中。一次抓取几种不同类型的信息是电子商务数据获取的重要组成部分。...尝试创建一个持久的循环，以设定的时间间隔重新检查某些URL并抓取数据。确保您获取的数据始终是最新的。 ●使用Python Requests库。
正好看到一位大佬 Yong Cui 总结的文章，我就按照他的方法，给大家分享用于Pandas中合并数据的 5 个最常用的函数。这样大家以后就可以了解它们的差异，并正确使用它们了。...df0.merge(df1.rename(columns={"c": "a"}), on="a", how="inner") on 参数定义两个 DataFrame 对象将合并到哪些列...append 函数专门用于将行附加到现有 DataFrame 对象，创建一个新对象。我们先来看一个例子。...他们分别是： concat[1]：按行和按列 合并数据； join[2]：使用索引按行合 并数据； merge[3]：按列合并数据，如数据库连接操作； combine[4]：按列合并数据，具有列间（相同列...）元素操作； append[5]：以DataFrame或dict对象的形式逐行追加数据。
标签：Python与Excel,pandas 本文展示如何使用Python将多个Excel文件合并到一个主电子表格中。假设你有几十个具有相同数据字段的Excel文件，需要从这些文件中聚合工作表。...append()将数据从一个文件追加/合并到另一个文件。考虑从一个Excel文件复制一块数据并粘贴到另一个Excel文件中。数据存储在计算机内存中，而不打开Excel。...2.如果是，则读取文件内容（数据），并将其追加/添加到名为df的主数据框架变量中。 3.将主数据框架保存到Excel电子表格中。...2.循环遍历Excel文件。 3.对于每个文件，循环遍历所有工作表。 4.将每个工作表读入一个数据框架，然后将所有数据框架组合在一起。...简洁的几行代码将帮助你将所有Excel文件或工作表合并到一个主电子表格中。 图4 注：本文学习整理自pythoninoffice.com。
大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...融合二维DataFrame可以解压缩其固化的结构并将其片段记录为列表中的各个条目。 Explode Explode是一种摆脱数据列表的有用方法。...合并不是pandas的功能，而是附加到DataFrame。始终假定合并所在的DataFrame是“左表”，在函数中作为参数调用的DataFrame是“右表”，并带有相应的键。...串联是将附加元素附加到现有主体上，而不是添加新信息（就像逐列联接一样）。由于每个索引/行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。
每个组由元组唯一标识，该元组包含分组列中值的唯一组合。 Pandas 允许您使用第 5 步中显示的get_group方法选择特定的组作为数据帧。...它默认为均值，在此示例中，我们将其更改为计算总和。 此外，AIRLINE和ORG_AIR的某些唯一组合不存在。 这些缺失的组合将默认为结果数据帧中的缺失值。...append方法最不灵活，仅允许将新行附加到数据帧。concat方法非常通用，可以在任一轴上组合任意数量的数据帧或序列。join方法通过将一个数据帧的列与其他数据帧的索引对齐来提供快速查找。...更多 将单行添加到数据帧是相当昂贵的操作，如果您发现自己编写了将单行数据附加到数据帧的循环，那么您做错了。...在数据帧的当前结构中，它无法基于单个列中的值绘制不同的组。 但是，第 23 步显示了如何设置数据帧，以便 Pandas 可以直接绘制每个总统的数据，而不会像这样循环。
如果要更改视图的内容，请调用setNeedsDisplay方法，视图再次调用绘图方法，缓存结果图像并将其显示在屏幕上。当用于渲染图像的数据不经常更改或仅响应用户操作时，此方法非常有用。...五、绘制到其他渲染目标 帧缓冲区对象是渲染命令的目的地。 当您创建帧缓冲区对象时，您可以精确控制其颜色，深度和模板数据的存储。 您通过将图像附加到帧缓冲区来提供此存储，如下图所示。.../模板渲染缓冲区，为其分配存储空间，并将其附加到帧缓冲区的深度附着点。...使用帧缓冲区对象渲染到纹理 创建此帧缓冲区的代码与离屏示例几乎相同，但现在纹理已分配并附加到颜色附着点。 创建帧缓冲区对象（使用与创建离线帧缓冲区对象相同的过程）。...创建目标纹理，并将其附加到帧缓冲区的颜色附着点。
应用编程的最有趣的部分之一是历史或实时股票数据的解释和可视化。...在本文中，我们需要三个包，它们是处理数据帧的 Pandas、调用 API 和提取股票数据的requests，以及创建金融图表的 mplfinance。...接下来，我们使用'get'函数以 JSON 格式提取历史数据并将其存储到 'raw_df'变量中。...OHLC 图表很有用，因为它们显示了一段时间内的四个主要数据点，许多交易者认为收盘价是最重要的。它也有助于显示增加或减少的动量。开合相距较远时表现强劲，开合相近时则表现优柔寡断或动能弱。...在上述代码中，我们提到我们的图表类型是烛台，但你可以将其更改为 OHLC、Renko 甚至 P&F 图表，并观察每个图表及其两个附加指标的外观。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...接下来，我们使用 pd.concat 方法将 3 行 ['John'， 25]、['Mary'， 30]、['Peter'， 28] 附加到数据帧。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。
编辑 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。...Swifter Swifter是一个库，它“以最快的可用方式将任何函数应用到pandas数据帧或序列中”，以了解我们首先需要讨论的几个原则。...array_2 = np.array([6,7,8,9,10]) 你希望创建一个新的数组，这是两个数组的总和，结果如下: result = [7,9,11,13,15] 在Python中，可以用for循环来对这些数组求和...因为apply只是将一个函数应用到数据帧的每一行，所以并行化很简单。您可以将数据帧分割成多个块，将每个块提供给它的处理器，然后在最后将这些块合并回单个数据帧。 The Magic ?...如果无法进行矢量化，请检查使用Dask进行并行处理还是只使用vanilla pandas apply（仅使用单个核）最有意义。并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。 这一切都很好地显示在上图中。
前言 使用Pandas Dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。...由大家的CPU通常有8个或更少的核，因此达到的加速是有限的。我们的数据集可能有多达数百万、数十亿甚至数万亿个，8核不足以解决这个问题。...cuDF的API是Pandas的一面镜子，在大多数情况下可以直接替代Pandas。这使得数据科学家、分析师和工程师很容易将其集成到他们的工作中。...，并比较不同Pandas操作的速度与使用cuDF在GPU上执行相同操作的速度。...将Dataframe本身合并到数据Dataframe的b列上。 这里的合并是一个非常大的操作，因为Pandas将不得不寻找并匹配公共值，对于一个有1亿行的数据集来说，这是一个非常耗时的操作！
导入一些包和数据 import pandas as pd # 对于数据分析，特别是时间序列 import numpy as np # 矩阵和线性代数的东西，类似MATLAB from matplotlib...elec.head(3) Out[5]: 天气数据提取。 weather.head() 预处理 合并电力和天气 首先，我们需要将电力数据和天气数据合并到一个数据框中，并去除无关的信息。...由于这是一个时间序列，如果我们想预测下一小时的能耗，训练数据中任何给定的X向量/Y目标对都应该提供当前小时的用电量（Y值，或目标）与前一小时（或过去多少小时）的天气数据和用量（X向量）。...# 分成训练集和测试集（仍在Pandas数据帧中）。 xtrain = elec_and_weather[train_start:train_end]。...sklearn的预处理模块中的StandardScaler()将每个变量的平均值去除，并将其标准化为单位方差。
五、连接（concat）和附加数据帧 欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程第五部分。在本教程中，我们将介绍如何以各种方式组合数据帧。...在这里，我们已经介绍了 Pandas 中的连接（concat）和附加数据帧。 接下来，我们将讨论如何连接（join）和合并数据帧。...在for循环中，将数据帧的列重命名为我们的缩写。...我认为我们最好坚持使用月度数据，但重新采样绝对值得在任何 Pandas 教程中涵盖。现在，你可能想知道，为什么我们为重采样创建了一个新的数据帧，而不是将其添加到现有的数据帧中。...创建标签对监督式机器学习过程至关重要，因为它用于“教给”或训练机器与特征相关的正确答案。 Pandas 数据帧映射函数到非常有用，可用于编写自定义公式，将其应用于整个数据帧，特定列或创建新列。
但是 CPU 的内存显存读写、数据处理和渲染状态切换相对于 GPU 渲染来说是「非常非常慢」的。...改变渲染状态会打断渲染合批，例如改变纹理状态（预乘、循环模式和过滤模式）或改变 Material（材质）、Blend（混合模式）等等，所以使用自定义 Shader 也会打断合批。...当渲染一张贴图的时候，动态合图系统会自动检测这张贴图是否已经被合并到了图集（图片集合）中，如果没有，并且此贴图又符合动态合图的条件，就会将此贴图合并到图集中。...静态图集也可以参与动态合图 在动态合图的官方文档中有提到： 当渲染一张贴图的时候，动态合图系统会自动检测这张贴图是否已经被合并到了图集（图片集合）中，如果没有，并且此贴图又符合动态合图的条件，就会将此贴图合并到图集中...补充 再次提醒 改变渲染状态会打断渲染合批，例如改变纹理状态（预乘、循环模式和过滤模式）或改变 Material（材质）、Blend（混合模式）等等，所以使用自定义 Shader 也会打断合批。
当与 IPython 和/或 Jupyter 笔记本的读取-求值-打印-循环（REPL）性质一起使用时，Pandas 会创建一个几乎没有仪式的探索性环境。...数据帧的每一列都是 Pandas Series，并且数据帧可以视为一种数据形式，例如电子表格或数据库表。...附加过程将返回一个新的DataFrame，并首先添加来自原始DataFrame的数据，然后再添加第二行的数据。 追加不会执行对齐，并且可能导致索引标签重复。...通过重建前面的附加示例中的两个数据集并将其连接起来，可以证明这一点。...如果标签不存在，则使用给定的索引标签将值附加到数据帧。 如果标签确实存在，则将替换指定行中的值。
Windows将识别诸如“pip”或“python”之类的命令，不需用户将其指向可执行文件的目录（例如C://tools/python//python.exe）。...因此，始终需要在URL上附加“ http：//”或“ https：//”。 URL1.png 单击右下角的绿色箭头进行测试。...因为将执行类似的操作，所以建议暂时删除“print”循环，将数据结果输入到csv文件中。 输出5.png 两个新语句依赖于pandas库。第一条语句创建变量“ df”，并将其对象转换为二维数据表。...为了收集有意义的信息并从中得出结论，至少需要两个数据点。 当然，还有一些稍有不同的方法。因为从同一类中获取数据仅意味着附加到另一个列表，所以应尝试从另一类中提取数据，但同时要维持表的结构。...所以，构建循环和要访问的URL数组即可。 ✔️创建多个数组存储不同的数据集，并将其输出到不同行的文件中。一次收集几种不同类型的信息对电子商务获取数据而言很重要。 ✔️Web爬虫工具自动运行，无需操作。
DarTS GluonTS Pandas DataFrame是许多数据科学家的基础。学习的简单方法是将其转换为其他数据格式，然后再转换回来。本文还将介绍长格式和宽格式数据，并讨论库之间的转换。...该数据集以Pandas数据帧的形式加载。...要将其转换为Python数据框架，首先需使Gluonts字典数据可迭代。然后，枚举数据集中的键，并使用for循环进行输出。...它能自动选择最佳ARIMA模型，功能强大且易于使用，接受一维数组或pandas Series作为数据输入。...它集成了Prophet的优势，包括自动季节性检测和假日效应处理，并专注于单变量时间序列预测。以下是一个使用Pandas数据帧来训练NeuralProphet模型的示例。
对于我们的分析，我们使用以下参数： AQI污染物：该数据集包含用于测量空气质量指数的所有污染物，您可能更熟悉将其作为污染物指标，例如今天我们的空气污染是红色，请拼车出行。...pandas：由于数据来自API，我们将使用 Pandas 将数据存储在 DataFrame 中。 稍后，我们将在操作数据时使用Pandas 的其他功能。...io：我们将使用 io 库来解码从API返回的数据。 requests：Requests 库将用于向 EPA.gov 服务器发出API请求。 第2步：创建 Pandas Dataframe ?...然后将响应存储在 Pandas 的 DataFrame aqs_df 中。 ? 最后，我们将响应 DataFrame 合并到我们的主 DataFrame 中。...本系列的下一篇文章将重点介绍如何从 API 清理数据，使用数据计算空气质量指数（AQI），并导出数据以导入MapD，我们将进一步分析数据并创建交互式数据可视化。
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