对于动辄就几十或几百个 G 的数据,在读取这么大数据时,有没有办法随机选取一小部分数据,然后读入内存,快速了解数据和开展 EDA ?
https://www.cnblogs.com/itboys/p/9801489.html
pandas 是做数据分析时的必备库。在数据分析之前,我们往往需要对数据的大小、内容、格式做一定处理,去掉无效值和缺失值,保持结构统一,使其便于之后的分析。这一过程被称作“数据清洗”。
我攥了很久才汇总出这个小技巧系列手册,现暂命名为:《Pandas数据分析小技巧系列手册1.0》
有什么方法可以将列转换为适当的类型?例如,上面的例子,如何将列2和3转为浮点数?有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型?或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每列的类型?理想情况下,希望以动态的方式做到这一点,因为可以有数百个列,明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。
在 Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas(1) 介绍了 Pandas 中常用的两种数据结构 Series 以及 DataFrame,这里来看下这些数据结构都有哪些常用的功能。 # 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 常用的基本功能 当我们构建好了 Series 和 DataFrame 之后,我们会经常使用哪些功能呢?来跟我看看吧。引用上一章节中的场景,我们有一些用户的的信息,并将它们存储到了 DataFrame 中。 因为大多数
本系列前2篇已经稍微展示了 python 在数据处理方面的强大能力,这主要得益于 pandas 包的各种灵活处理方式。
对于变量的数据类型而言,Pandas除了数值型的int 和 float类型外,还有object ,category,bool,datetime类型。
在 Pandas数据结构详解 | 轻松玩转Pandas(1) 介绍了 Pandas 中常用的两种数据结构 Series 以及 DataFrame,这里来看下这些数据结构都有哪些常用的功能。
# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'key1':list('aabba'), 'key2': ['one','two','one','two','one'], 'data1': ['1','3','5','7','9'], 'data2': ['2','4','6','
我们经常会遇到需要读取大文件的情况,比如十几GB,几十GB甚至更大,而如果直接读取进来,内存可能会爆炸,溢出。笔者最近遇到读取大文件的情况,借此和大家分享一些读取大文件的方法。
DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
得到的信息:该数据共有1313条乘客信息,并且有些特征数据是完整的(如pclass、name),有些则是缺失的;有些是数值类型的,有些则是字符串。
但二者最大的不同是 pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的,比较契合统计分析中的表结构,而 numpy 更适合处理统一的数值数组数据。pandas数组结构有一维 Series 和二维 DataFrame 。
官网地址:https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.to_numeric.html
在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 5 节“SparkSession”中,我们知道了 Spark SQL 就是基于 SparkSession 作为入口实现的。
基于pandas 1.4.3 ,原文链接:https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html
大多数情况下,pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。Numpy 支持 float、int、bool、timedelta[ns]、datetime64[ns],注意,Numpy 不支持带时区信息的 datetime。
你可能希望取一个对象并重新索引其轴,使其标签与另一个对象相同。虽然这个操作的语法虽然冗长但简单,但它是一个常见的操作,因此reindex_like() 方法可用于简化此操作:
之前看到过一篇文章,讲的就是如何在使用pandas的时候降低内存的开销。笔者亲自尝试了一下,发现确实不错,但是也会有很多问题,譬如,一些第三方包(例如statsmodels、alphalens等)的运算要求数据就是float64类型的,这使得我们很尴尬呀。
我们将从一个快速、非全面的概述开始,介绍 pandas 中的基本数据结构,以帮助您入门。关于数据类型、索引、轴标签和对齐的基本行为适用于所有对象。要开始,请导入 NumPy 并将 pandas 加载到您的命名空间中:
今天给大家准备了25个pandas高频实用技巧,让你数据处理速度直接起飞。文章较长,建议收藏!
本文我们讨论 pandas 的内存使用,展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型,就能够减少 dataframe 近 90% 的内存占用。
跟Python中的pandas的用法很像,相信用过Pandas的朋友上手应该无压力
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }
.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; }
Series是一维数组对象,包含数据数组和相关的数据标签数组。数据可以是任何 NumPy 数据类型,标签是序列的索引。
reindex() 是 pandas 里实现数据对齐的基本方法,该方法执行几乎所有功能都要用到的标签对齐功能。 reindex 指的是沿着指定轴,让数据与给定的一组标签进行匹配。该功能完成以下几项操作:
pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集,基于NumPy构建,提供了 高级数据结构 和 数据操作工具,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
在这里,我们讨论了与 pandas 数据结构共同的许多基本功能。首先,让我们创建一些示例对象,就像我们在 10 分钟入门 pandas 部分中所做的那样:
pandas中的read_html()函数是将HTML的表格转换为DataFrame的一种快速方便的方法,这个函数对于快速合并来自不同网页上的表格非常有用。在合并时,不需要用爬虫获取站点的HTML。但是,在分析数据之前,数据的清理和格式化可能会遇到一些问题。在本文中,我将讨论如何使用pandas的read_html()来读取和清理来自维基百科的多个HTML表格,以便对它们做进一步的数值分析。
pandas 提供了用于内存分析的数据结构,这使得使用 pandas 分析大于内存数据集的数据集有些棘手。即使是占用相当大内存的数据集也变得难以处理,因为一些 pandas 操作需要进行中间复制。
看pandas之前我建议先看我的numpy总结,效果更佳。 【Data Mining】机器学习三剑客之Numpy常用用法总结 可以大概理解为numpy主要是用来生成数据,并且进行数据运算的工具 而pandas主要是用来整个数据的管理,也就是整个数据的摆放或是一些行列的操作等等。当然也不完全是这个样子。
DataFrame 就像带索引的 Series 字典,提取、设置、删除列的操作与字典类似:
Pandas是Python数据科学生态中重要的基础成员,功能强大,用法灵活,简单记录之。
pandas是本书后续内容的首选库。它含有使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具。pandas经常和其它工具一同使用,如数值计算工具NumPy和SciPy,分析库statsmodels和scikit-learn,和数据可视化库matplotlib。pandas是基于NumPy数组构建的,特别是基于数组的函数和不使用for循环的数据处理。 虽然pandas采用了大量的NumPy编码风格,但二者最大的不同是pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的。而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。
Pandas 对于Pythoner的搞数据分析的来说是常用的数据操作库,对于很多刚接触Pandas的人来说会发现它是一个很方便而且好用的库,它提供了各种数据变化、查询和操作,它的dataframe数据结构和R语言、Spark的dataframe的API基本一样,因此上手起来也非常简单。但是很多新手在使用过程中会发现pandas的dataframe的性能并不是很高,而且有时候占用大量内存,并且总喜欢将罪名归于Python身上(lll¬ω¬),今天我这里给大家总结了在使用Pandas的一些技巧和代码优化方法。
1.重新索引 如果reindex会根据新索引重新排序,不存在的则引入缺省: In [3]: obj = Series([4.5,7.2,-5.3,3.6], index=["d","b","a","c"]) In [4]: obj Out[4]: d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 dtype: float64 In [6]: obj2 = obj.reindex(["a","b","c","d","e"]) In [7]: obj2 Out[7]: a -5.3 b
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame s1 = Series(np.random.rand(6)) s1 0 0.710042 1 0.901424 2 0.050802 3 0.870486 4 0.919496 5 0.483373 dtype: float64 # 创建多级index(相当于Series的list,里面被划分为1,2两个Series) s
使用astype实现dataframe字段类型转换 # -*- coding: UTF-8 -*-
Numpy 数组运算都会保留索引和值之间的链接,但这些操作并不会改变原Series本身(与ndarray的选区操作相对)
使用 pandas 处理小数据集不会遇到性能问题,但是当处理大数据集时(GB级)会遇到性能问题,甚至会因为内存不足而无法处理。
pandas是数据分析领域的常用库,它被专门设计来处理表格和混杂数据,这样的设计让它在数据清洗和分析工作上更有优势。
最近MIT发布的julia 1.0.0版,据传整合了C、Python、R等诸多语言特色,是数据科学领域又一把顶级利器。
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