现实世界中的大多数数据集通常都非常庞大，以千兆字节为单位，并包含数百万行。在本文中，我将讨论处理大型CSV数据集时可以采用的一些技巧。...因此，这个数据集是用来说明本文概念的理想数据集。 将CSV文件加载到Pandas DataFrame中 首先，让我们从加载包含超过1亿行的整个CSV文件开始。...检查列 让我们检查数据框中的列： df.columns 现在，你应该意识到这个CSV文件没有标题，因此Pandas将假定CSV文件的第一行包含标题： Index(['198801', '1', '103...在usecols参数中使用lambda函数可以让你做一些有趣的事情，比如加载列名包含“Q”的列，例如： usecols = lambda column: "Q" in column 或者加载列名长度超过七个字符的列...与前面的部分一样，缺点是在加载过程中必须扫描整个CSV文件（因此加载DataFrame需要22秒）。 总结 在本文中，介绍了许多从CSV文件加载Pandas DataFrame的技巧。
read_csv处理的第一个记录在CSV文件中为头名。这显然是不正确的，因为csv文件没有为我们提供标题名称。...[Names，Births]可以作为列标题，类似于Excel电子表格或sql数据库中的列标题。...此时的名称列无关紧要，因为它很可能只是由字母数字字符串（婴儿名称）组成。本专栏中可能存在不良数据，但在此分析时我们不会担心这一点。在出生栏应该只包含代表出生在一个特定年份具有特定名称的婴儿数目的整数。...将此列的数据类型设置为float是没有意义的。在此分析中，我不担心任何可能的异常值。 要意识到除了我们在“名称”列中所做的检查之外，简要地查看数据框内的数据应该是我们在游戏的这个阶段所需要的。...['Births'].max()] 等于选择Names列WHERE [Births列等于973]中的所有记录 另一种方法可能是使用Sorted dataframe： Sorted ['Names'].
上述的括号部分就是表中的列标题 - 数据行中，有许多无效的行，只要 开单部门 列有名字，就是有效的行 此案例的数据对所有敏感数据进行随机生成替换 需求结果如下图： - 按 销售员、货品编码，汇总 货品数量和价税合计...但是，这样的需求如果在 Python 中，我们的处理效率可以提高多少呢？我使用 Python 的 pandas 包处理，在5分钟内搞定，并且代码有非常好的阅读性与扩展性。...凡是文本类型的内容，统一用 first ，就是去组内的第一笔 接着定义加载 excel 数据到 DataFrame： - 由于数据源的标题在第3行，因此在调用 read_excel 时，参数 header...设置为 None，表示不需要用 excel 中的数据行作为 DataFrame 的标题 - header=df.iloc[header_idx,:] ，把指定行的内容读取出来 - df.columns...=header ，赋值作为 df 的标题 - df.dropna(subset=[g_pName]) ，把名字列中是空的行去掉 然后即可生成结果，如下： - df.groupby(cols).agg
随机选择用户以包含在内。所有选定的用户评分至少20部电影。不包括人口统计信息。每个用户都由一个id表示，并且不提供其他信息。...包含逗号（，）的列使用双引号（```）进行转义。这些文件编码为UTF-8。...如果电影标题或标签值中的重音字符（例如Misérables，Les（1995））显示不正确，确保读取数据的任何程序（如文本编辑器，终端或脚本）都配置为UTF-8。...按照电影标题将数据集分为不同的groups，并且用size( )函数得到每部电影的个数（即每部电影被评论的次数），按照从大到小排序，取最大的前20部电影列出如下 most_rated = lens.groupby...并且用unstack函数将数据转换为一个表格，每一行为电影名称，每一列为年龄组，值为该年龄组的用户对该电影的平均评分。
随机选择用户以包含在内。所有选定的用户评分至少20部电影。不包括人口统计信息。每个用户都由一个id表示，并且不提供其他信息。...包含逗号（，）的列使用双引号（`）进行转义。这些文件编码为UTF-8。...如果电影标题或标签值中的重音字符（例如Misérables，Les（1995））显示不正确，确保读取数据的任何程序（如文本编辑器，终端或脚本）都配置为UTF-8。...部电影 按照电影标题将数据集分为不同的groups，并且用size( )函数得到每部电影的个数（即每部电影被评论的次数），按照从大到小排序，取最大的前20部电影列出如下 most_rated = lens.groupby...并且用unstack函数将数据转换为一个表格，每一行为电影名称，每一列为年龄组，值为该年龄组的用户对该电影的平均评分。
如下图： 其中表格中的第3行是班级。诸如"一1"，表示是一年级1班，最多8个年级。 表格中的1至3列，分别表示"星期"、"上下午"、"第几节课"。 前2列有大量的合并单元格，并且数据量不一致。...会导致内容包含了前2行。...---- ---- 我们来看看数据： 注意看左上角有3个 nan ，是因为表格的标题行前3列是空的。 由于前2列有合并单元格，出现了很多 nan。 此外注意看第3列，把课时序号显示成小数。...---- 处理标题 pandas 的 DataFrame 最大的好处是，我们可以使用列名字操作数据，这样子就无需担心列的位置变化。因此需要把标题处理好。...是因为 DataFrame 允许多层次索引。类似于平时的复合表头。 左方深蓝色框中是 DataFrame 的行索引(index)。
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 $」。...现在，通过另外调用 head 方法，我们可以确认 dataframe 不再包含 rank 列。 ? 在列中转换数据类型 有时，给定的数据类型很难使用。...我们为一个新的 dataframe 分配一个布尔索引的过滤器，这个方法基本上就是说「创建一个人均 GDP 超过 50000 的新 dataframe」。现在我们可以显示gdp50000。 ?...有12个国家的 GDP 超过 50000！ 选择属于以 s 开头的国家的行。 现在可以显示一个新 dataframe，其中只包含以 s 开头的国家。...现在我们完成了，我们可以快速看看，添加了几个可以操作的列，包括不同年份的数据来源。 现在我们来合并数据： ? 我们现在可以看到，这个表格包含了人均 GDP 列和具有不同列的遍及全国的数据。
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 $」。...现在，通过另外调用 head 方法，我们可以确认 dataframe 不再包含 rank 列。 ? 06 在列中转换数据类型 有时，给定的数据类型很难使用。...我们为一个新的 dataframe 分配一个布尔索引的过滤器，这个方法基本上就是说「创建一个人均 GDP 超过 50000 的新 dataframe」。现在我们可以显示gdp50000。 ?...有12个国家的 GDP 超过 50000！ 选择属于以 s 开头的国家的行。 现在可以显示一个新 dataframe，其中只包含以 s 开头的国家。...现在我们完成了，我们可以快速看看，添加了几个可以操作的列，包括不同年份的数据来源。 现在我们来合并数据： ? 我们现在可以看到，这个表格包含了人均 GDP 列和具有不同列的遍及全国的数据。
必须在两个 DataFrame 对象中找到。如果未指定并且没有给出其他连接键，则将使用left和right中的列名的交集作为连接键。 left_on 用作连接键的left DataFrame 中的列。...它还可以用于合并许多具有相同或类似索引但列不重叠的 DataFrame 对象。...在许多情况下，DataFrame 中的默认整数标签在连接时最好被丢弃。 pandas 中的concat函数提供了一种一致的方法来解决这些问题。我将给出一些示例来说明它是如何工作的。...在某些情况下，以这种格式处理数据可能更加困难；您可能更喜欢拥有一个 DataFrame，其中包含一个以date列中的时间戳为索引的每个不同item值的列。...您可以从其基本组件中组装图表：数据显示（即绘图类型：线条、柱状图、箱线图、散点图、等高线图等）、图例、标题、刻度标签和其他注释。 在 pandas 中，我们可能有多列数据，以及行和列标签。
DataFrame Pandas 中的 DataFrame 类似于 Excel 工作表。虽然 Excel 工作簿可以包含多个工作表，但 Pandas DataFrames 独立存在。 3....Series 序列是表示 DataFrame 的一列的数据结构。使用序列类似于引用电子表格的列。 4. Index 每个 DataFrame 和 Series 都有一个索引，它们是数据行上的标签。...限制输出 Excel电子表格程序一次只显示一屏数据，然后允许您滚动，因此实际上没有必要限制输出。在 Pandas 中，您需要更多地考虑控制 DataFrame 的显示方式。...默认情况下，pandas 会截断大型 DataFrame 的输出以显示第一行和最后一行。...列的选择 在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列： 隐藏列； 删除列； 引用从一个工作表到另一个工作表的范围； 由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可
逻辑 这里的主要逻辑是，我使用readlines（） Python中的函数在文件中进行了迭代 。此函数返回一个列表，其中包含文件中的所有行。...由于这是一个 的.csv 文件，所以我必须要根据不同的东西 逗号 ，所以我会各执一个字符串， 用 string.split（“”） 。对于第一次迭代，我将存储第一行，其中包含列名的列表称为 col。...比第一个要好得多，但是这里的“列”标题是“行”，要使其成为列标题，我们必须添加另一个参数，即 名称 ，并将其设置为 True， 这样它将第一行作为“列标题”。...我们将获取100个销售记录的CSV文件，并首先将其保存为pickle格式，以便我们可以读取它。 ? 这将创建一个新文件 test.pkl ，其中包含来自 Pandas 标题的 pdDf 。...在这里，我们已成功从pandas.DataFrame 格式的pickle文件中加载了数据 。
如果输入文件中有一个带有列名的标题，则需要使用不提及这一点明确指定标题选项 option("header", True)，API 将标题视为数据记录。...我将在后面学习如何从标题记录中读取 schema (inferschema) 并根据数据派生inferschema列类型。...默认情况下，此选项的值为 False ，并且所有列类型都假定为字符串。...，使用 quotes 选项指定引号字符，默认情况下它是''，并且引号内的分隔符将被忽略。...2.5 NullValues 使用 nullValues 选项，可以将 CSV 中的字符串指定为空。例如，如果将"1900-01-01"在 DataFrame 上将值设置为 null 的日期列。
有很多种实现的途径，我最喜欢的方式是传一个字典给DataFrame constructor，其中字典中的keys为列名，values为列的取值。 ?...更改列名 让我们来看一下刚才我们创建的示例DataFrame: ? 我更喜欢在选取pandas列的时候使用点（.），但是这对那么列名中含有空格的列不会生效。让我们来修复这个问题。...你可以将每个CSV文件读取成DataFrame，将它们结合起来，然后再删除原来的DataFrame，但是这样会多占用内存且需要许多代码。 更好的方式为使用内置的glob模块。...Volume列现在有一个渐变的背景色，你可以轻松地识别出大的和小的数值。 最后一个例子： ? 现在，Volumn列上有一个条形图，DataFrame上有一个标题。...请注意，还有许多其他的选项你可以用来格式化DataFrame。
它提供了许多选项。我们可以使用特定值，聚合函数（例如均值）或上一个或下一个值。 对于Geography列，我将使用最常见的值。 ?...同样，对于Balance列，我将使用列的均值替换缺失值。...我还重命名了这些列。 NamedAgg函数允许重命名聚合中的列。...由于Pandas不是数据可视化库，因此我不想详细介绍绘图。但是，Pandas 绘图[2]函数能够创建许多不同的图形，例如直线，条形图，kde，面积，散点图等等。...30.样式化DataFrame 我们可以通过使用Style属性来实现此目的，该属性返回一个styler对象。它提供了许多用于格式化和显示DataFrame的选项。
我创建了这个pandas函数的备忘单。这不是一个全面的列表，但包含了我在构建机器学习模型中最常用的函数。让我们开始吧!...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。...生成的轴将被标记为编号series0,1，…， n-1，当连接的数据使用自动索引信息时，这很有用。 append() 方法的作用是:返回包含新添加行的DataFrame。...info()函数用于按列获取标题、值的数量和数据类型等一般信息。一个类似但不太有用的函数是df.dtypes只给出列数据类型。...在DataFrame中，有时许多数据集只是带着缺失的数据的，或者因为它存在而没有被收集，或者它从未存在过。
使用 Python 字典列表时，字典键将用作列标题，每个列表中的值将用作DataFrame的列。...当使用 Python 字典的列表时，字典的键将被用作列标题，每个列表中的值将作为 DataFrame 的列。...如何从DataFrame中选择特定的行和列？ 我对 35 岁以上的乘客姓名感兴趣。...如何从DataFrame中选择特定列？ 我对泰坦尼克号乘客的年龄感兴趣。...如何从DataFrame中选择特定的行和列？ 我对年龄大于 35 岁的乘客的姓名感兴趣。
该read_csv功能处理的第一条记录在文本文件中的头名。这显然是不正确的，因为文本文件没有为我们提供标题名称。...现在让我们看看dataframe的最后五个记录 ? 如果我们想给列特定的名称，我们将不得不传递另一个名为name的参数。我们也可以省略header参数。 ?...您可以将数字[0,1,2,3,4，...]视为Excel文件中的行号。在pandas中，这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键，但允许索引具有重复项。...[Names，Births]可以作为列标题，类似于Excel电子表格或sql数据库中的列标题。 ? 准备数据 数据包括1880年的婴儿姓名和出生人数。...在这里，我们可以绘制出生者列并标记图表以向最终用户显示图表上的最高点。结合该表，最终用户清楚地了解到Bob是数据集中最受欢迎的婴儿名称 ? ? ?
你好，我是郭震 今天介绍脊线图的绘制。 脊线图（Ridgeline Plot）介绍 脊线图，又称为Joy Plot，是一种用于展示和比较多个组数据分布的可视化工具。...', 'March', 'April', 'May', 'June' ], ordered=True) 创建DataFrame：使用pandas.DataFrame将数据字典转换为数据框。...设置月份为有序分类：将Month列转换为有序的分类数据类型，确保在图形显示时月份能按正确的顺序排列。...figsize=(12, 8), overlap=0.1 # 控制重叠 ) **joypy.joyplot()**：调用joyplot函数绘制脊线图，指定按Month分组，使用Temperature列的数据绘图...（颜色映射）是用来将数据点映射到颜色的功能，它有许多内置的颜色映射可供选择。
，或索引名称，使用.hide() 连接相似的数据框，使用.concat() 格式化显示 格式化数值 Styler 将显示值与实际值区分开，无论是数据值还是索引或列标题。...这些方法的工作方式类似于 DataFrame.apply()和 DataFrame.map()。 表格样式 表格样式足够灵活，可以控制表格的所有各个部分，包括列标题和索引。...下面我们突出显示列中的最大值。...如果您在笔记本中显示一个大的矩阵或 DataFrame，但您想要始终看到列和行标题，您可以使用.set_sticky 方法来操作表格样式 CSS。...这些方法的工作方式类似于 DataFrame.apply()和 DataFrame.map()。 表格样式 表格样式足够灵活，可以控制表格的所有各个部分，包括列标题和索引。
> 随着需求复杂度提高，很多时候已经不能用 excel 自带功能实现了，不过 pandas 中许多概念与 excel 不谋而合 案例1 公司的销售系统功能不全，导出数据时只能把各个部门独立一个 Excel...- 加载 Excel 文件数据 - 列标题对齐的情况下，多个数据合并 这次我们需要用到3个包： - pandas 不用多说 - from pathlib import Path ，用于获取文件夹中文件的路径...，请关注公众号的入门必备系列文章 上面是普通的写法，这场景我倾向于使用推导式： > 推导式内容，请看 数据大宇宙 > Python入门必备 > 必备知识 > 细讲Python推导式 案例2 有时候...因为推导式只适合一行连续调用的写法，当然这里还是可以使用推导式实现的： - DataFrame.assign(部门=f.stem) 是一个添加列并且返回修改后的数据的方法，特别适合这种场景下使用 >...- Path 的 方法 glob('*.xlsx') ，即可获取一个目录下所有的 Excel 文件 - pd.concat ，合并多个 DataFrame，并且能够自动对齐表头 - 当需要往 DataFrame
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