其中,to_csv函数是pandas库中非常常用的一个函数,用于将DataFrame对象中的数据保存为CSV(逗号分隔值)文件。...本文将介绍pandas.DataFrame.to_csv函数的基本使用方法,帮助读者快速上手。准备工作在正式开始之前,首先需要安装pandas库。...结语本文介绍了pandas.DataFrame.to_csv函数的基本用法,帮助大家快速上手使用该函数将DataFrame数据保存为CSV文件。...通过这个函数,我们可以方便地将数据保存到磁盘中,以供后续使用或与他人分享。希望本文对大家有所帮助,感谢阅读!假设我们有一份学生数据,包含学生的姓名、年龄和成绩信息。...pandas.DataFrame.to_csv函数是将DataFrame对象中的数据保存到CSV文件的常用方法。虽然这个函数非常方便和实用,但也存在一些缺点。
有一个带有三列数据框的CSV格式文件。 第三栏文字较长。...当我尝试使用pandas.read_csv打开文件时,出现此错误消息 message : UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xa1...,并且我认为pandas.read_csv无法正确处理此错误。...然后照常读取文件: import pandas csvfile = pandas.read_csv(‘file.csv’, encoding=’utf-8′) 如何使用Pandas groupby在组上添加顺序计数器列...– python 我觉得有比这更好的方法:import pandas as pd df = pd.DataFrame( [[‘A’, ‘X’, 3], [‘A’, ‘X’, 5], [‘A’, ‘Y’
理想情况下,你希望最小化DataFrame的内存占用,同时减少加载所需的时间。在本文中,我将通过使用一个示例数据集来向你演示。...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。...我想看看加载DataFrame需要多长时间,以及它的内存占用情况: import time import pandas as pd start = time.time() df = pd.read_csv...1.7GB,加载时间也减少到了17秒。...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。
由于大多数机器学习算法都期望数据集(例如常用的 DataFrame)是保存在内存中的对象(因为内存读取要比磁盘读取快不止一个量级),所以升级硬件这种解决方案基本上会被否定。...背景 Pandas的DataFrame 已经算作机器学习中处理数据的标配了 ,那么稀疏矩阵的真正需求是什么?答案是空间复杂度和时间复杂度。...当涉及数百万行和/或数百列时,pandas DataFrames 变得最糟糕,这时因为 pandas DataFrams 存储数据的方式。例如下面的图,这是 CSV 文件的磁盘和内存大小比较。...途中比较了 CSV 文件在读取为 DataFrame 之前和读取为 DataFrame 之后的磁盘/内存使用情况。...回到嘴上面的图,这就是上面我们看到为什么pandas占用内存多的原因。 我们为什么要关心稀疏矩阵? 好吧,使用稀疏矩阵有很多很好的理由。他们主要是, 与基本方法相比,可节省大量内存。
由于大多数机器学习算法都期望数据集(例如常用的 DataFrame)是保存在内存中的对象(因为内存读取要比磁盘读取快不止一个量级),所以升级硬件这种解决方案基本上会被否定。...当涉及数百万行和/或数百列时,pandas DataFrames 变得最糟糕,这是因为 pandas DataFrames 存储数据的方式。例如下面的图,这是 CSV 文件的磁盘和内存大小比较。...途中比较了 CSV 文件在读取为 DataFrame 之前和读取为 DataFrame 之后的磁盘/内存使用情况。...])plt.title("Size comparison - CSV vs DataFrame")plt.ylabel("Usage (MB)")plt.show() 可以明显地看到数据大小的差异,可能是因为里面包含了很多...回到最上面的图,这就是上面我们看到为什么pandas占用内存多的原因。 我们为什么要关心稀疏矩阵? 好吧,使用稀疏矩阵有很多很好的理由。他们主要是: 与基本方法相比,可节省大量内存。
() 使用pq.ParquetFile打开Parquet文件; 使用read().to_pandas()方法将文件中的数据读取为pandas DataFrame。...') data = parquet_file.read().to_pandas() df = pd.DataFrame(data) csv_path = '..../data2.csv' df.to_csv(csv_path) print(f'数据已保存到 {csv_path}') 关于PyCharm调试操作可参照:PyCharm基础调试功能详解 点击右侧蓝色的.../data1.csv' data.to_csv(csv_path, index=False) print(f'数据已保存到 {csv_path}') 调试打开: excel打开: 文件大小对比...在处理大型数据时,建议使用迭代的方式来处理Parquet文件,以减少内存的占用。
在Dask中,一个DataFrame是一个大型且并行的DataFrame,由许多较小的 pandas DataFrames组成,沿索引拆分。...这些 pandas DataFrames 可以存在于单个机器上的磁盘中计算远超于内存的计算,或者存在集群中的很多不同机器上完成。...# 安装dask pip install dask # 导入dask dataframe import dask.dataframe as dd 原理、使用可参考这篇:安利一个Python大数据分析神器...# 导入 modin pandas import modin.pandas as pd 原理、安装、使用可参考这篇:pandas慢怎么办?来试试Modin 3....对于大数据集而言,只要磁盘空间可以装下数据集,使用Vaex就可以对其进行分析,解决内存不足的问题。 它的各种功能函数也都封装为类 Pandas 的 API,几乎没有学习成本。
Pandas是处理 Python 数据的首选库。它易于使用,并且在处理不同类型和大小的数据时非常灵活。它有大量的函数,使得操纵数据变得轻而易举。 ?...Modin 如何用 Pandas 并行计算 给定 pandas 中的 DataFrame ,我们的目标是以尽可能快的方式对其执行某种计算或处理。...这使得 Modin 的并行处理可扩展到任何形状的 DataFrame。 想象一下,如果给你一个列多行少的 DataFrame。有些库只执行跨行分区,在这种情况下效率很低,因为我们的列比行多。...import ray ray.init(num_cpus=4) import modin.pandas as pd 在处理大数据时,数据集的大小超过系统上的内存(RAM)的情况并不少见。...这意味着 Modin 将使用你的磁盘作为你的内存溢出存储,允许你处理比你的 RAM 大得多的数据集。
回到今天的正题,加速 pandas 合并 csv ~ 在上一篇的教程 数据分析利器 pandas 系列教程(五):合并相同结构的 csv 分享了合并的思路和代码, # -*- coding: utf-8...,测算过耗时减少超过 99%。...定量分析下,假设合并第一个 csv 文件时耗时 1 个时间单位,合并第 N 个 csv 文件时耗时 N 个单位(第一次复制时只合并了 1 个 csv,第 N 次复制时已合并 N 个 csv,假定所有文件大小相同...,concat 耗时仅和复制有关,复制仅和文件大小线性相关),那么执行 N 次合并耗时1+2+3+4+......按照上面的分析,待合并的 csv 文件夹越多,也就是 N 越大,相比较把连接放在 for 循环,只连接一次的耗时减少得越多(N 很小的时候减少不明显),代码如下: # -*- coding: utf-8
内存效率:Polars在内存管理上进行了优化,减少了不必要的内存分配和复制,这使得它在处理大型数据集时更加高效。...import numpy as np import pandas as pd import polars as pl import time # 设置随机种子以获得可重复的结果 np.random.seed...保存 csv # 保存DataFrame为CSV文件 start_time = time.time() df_pandas.to_csv('pandas_data.csv', index=False)...= pd.read_csv('pandas_data.csv') end_time = time.time() print(f"Loading pandas DataFrame from CSV took...seconds") 输出: Loading pandas DataFrame from CSV took: 10.06 seconds Loading polars DataFrame from CSV
目录 查看 pandas 及其支持项的版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...优化 DataFrame 对内存的占用 pandas 的 DataFrame 设计的目标是把数据存到内存里,有时要缩减 DataFrame 的大小,减少对内存的占用。...大型 DataFrame 会影响计算性能,甚至导致 DataFrame 读入内存失败,下面介绍简单几步,即可在读取 DataFrame 时减少内存占用。...只选择两列以后,DataFrame 对内存的占用减少到 13.7 KB。 第二步是把包含类别型数据的 object 列转换为 Category 数据类型,通过指定 dtype 参数实现。 ?...交易量(Volume)列现在按不同深浅的蓝色显示,一眼就能看出来数据的大小。 下面看最后一个例子。 ? 本例的 DataFrame 加上了标题,交易量列使用了迷你条形图。
pandas 仅在内存中运行,而 SAS 数据集存在于磁盘上。...如果需要进行外部处理,一种可能性是dask.dataframe库(目前正在开发中),它为磁盘上的DataFrame提供了一部分 pandas 功能。...如果需要进行核心外处理,一种可能性是dask.dataframe库(目前正在开发中),它为磁盘上的DataFrame提供了一部分 pandas 功能。...('big.csv') Wall time: 4.86 s 磁盘 vs 内存 pandas 仅在内存中运行,而 SAS 数据集存在于磁盘上。...如果需要进行核心外处理,一种可能性是dask.dataframe库(目前正在开发中),它为磁盘上的DataFrame提供了一部分 pandas 功能。
让我们从将csv文件读取到pandas DataFrame开始。...我们删除了4列,因此列数从14减少到10。 2.读取时选择特定的列 我们只打算读取csv文件中的某些列。读取时,列列表将传递给usecols参数。如果您事先知道列名,则比以后删除更好。...csv文件的前500行的DataFrame。...n:样本中的行数 frac:样本大小与整个DataFrame大小的比率 df_sample = df.sample(n=1000) df_sample.shape (1000,10)df_sample2...26.减少浮点数的小数点位数 Pandas的浮点数可能会显示过多的小数点。我们可以使用舍入函数轻松调整它。 df_new.round(1)#所需的小数位数 ?
Pandas DataFrame之上构建的。...1亿行的数据集,对Pandas和Vaex执行相同的操作: Vaex在我们的四核笔记本电脑上的运行速度可提高约190倍,在AWS h1.x8大型机器上,甚至可以提高1000倍!最慢的操作是正则表达式。...df.info(memory_usage='deep') 把它保存到磁盘,这样我们以后可以用Vaex读取它: file_path = 'big_file.csv' df.to_csv(file_path..., index=False) 直接通过Vaex或直接读取CSV,这速度将类似于Pandas。...我们需要将CSV转换为HDF5,才能看到Vaex的优点。 事实上,Vaex只受可用磁盘空间的限制。
如果需要离线处理,一个可能的选择是 dask.dataframe 库,它为磁盘上的 DataFrame 提供了一部分 pandas 功能。...类似地,在 pandas 中,read_csv的相反操作是DataFrame.to_csv()。...这意味着 pandas 可以加载的数据大小受限于您计算机的内存。如果需要进行离线处理,一种可能性是dask.dataframe库,它为磁盘上的DataFrame提供了一部分 pandas 功能。...磁盘与内存 pandas 和 Stata 都仅在内存中运行。这意味着 pandas 可以加载的数据大小受限于您计算机的内存。...如果需要进行离线处理,一种可能性是dask.dataframe库,它为磁盘上的DataFrame提供了一部分 pandas 功能。
这个技巧在你想要快速将一些数据转成DataFrame 时非常方便。 读取线上CSV文档 不限于本地档案,只要有正确的URL 以及网络连接就可以将网络上的任意CSV 档案转成DataFrame。...通过减少读入的栏位数并将object转换成category栏位,读入的df只剩135KB,只需刚刚的40%内存用量。...读入并合并多个CSV档案成单一DataFrame 很多时候因为企业内部ETL或是数据处理的方式(比方说利用Airflow处理批次数据),相同类型的数据可能会被分成多个不同的CSV档案储存。...减少显示的栏位长度 这边你一样可以通过pd.set_option函数来限制Titanic数据集里头Name栏位的显示长度: ?...将Age栏位依数值大小画条状图 将Survived最大的值highlight 将Fare栏位依数值画绿色的colormap 将整个DataFrame 的空值显示为红色 pd.DataFrame.style
读取 CSV 并获取 PANDAS DATAFRAME 所需的时间 如果我们通过 Dask 和 DataTable 读取 CSV,它们将分别生成 Dask DataFrame 和 DataTable DataFrame...将 PANDAS DATAFRAME 存储到 CSV 所需的时间 目标是从给定的 Pandas DataFrame 生成 CSV 文件。对于 Pandas,我们已经知道df.to_csv()方法。...但是,要从 Dask 和 DataTable 创建 CSV,我们首先需要将给定的 Pandas DataFrame 转换为它们各自的 DataFrame,然后将它们存储在 CSV 中。...我将下面描述的每个实验重复了五次,以减少随机性并从观察到的结果中得出较公平的结论。我在下一节中报告的数据是五个实验的平均值。 3....在所有情况下,Dask 在将 Pandas DataFrame 存储到 CSV 方面的表现都比 Pandas 差。 2.
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