# File Size file_size_mb=os.path.getsize(file_name)/(1024*1024)return[format,compression,read_time,write_time,file_size_mb] 然后运行该函数并将结果存储在另一个Pandas Dataframe中。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 test_case=[['df.csv','infer'],['df.csv','gzip'],['...
1. 选取多个DataFrame列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie_actor_director = movie[['actor_1_name', 'actor_2_name', 'actor_3_name', 'director_name']] movie_actor_director.head() Out[2]: 代码...
比如类Pandas 的 Dask DataFrame、类 Numpy 的 Dask Array 等等。Dask 把人们已经熟的 Pandas、numpy ...
info() 方法显示的内存使用情况利用 memory_usage() 方法来确定 DataFrame 的内存使用情况,同时以人类可读的单位格式化输出(基于 2 的表示法;即 1KB = 1024 字节)。 另请参阅 分类内存使用。 Pandas 2.2 中文官方教程和指南(二十四)(4)https://developer.aliyun.com/article/1508870文章...
df= pd.DataFrame({'date_col': date_col, 'str_col': str_col, 'float_col': float_col, 'int_col': int_col}) df.info() df.head() 以不同的格式存储 接下来创建测试函数,以不同的格式进行读写。 importtime importos defcheck_read_write_size(df, file_name, compression= None): ...
df= pd.DataFrame({'date_col': date_col,'str_col': str_col,'float_col': float_col,'int_col': int_col}) df.info() df.head() 以不同的格式存储 接下来创建测试函数,以不同的格式进行读写。 importtimeimport os defcheck_read_write_size(df, file_name, compression= None) : ...
('out_sheet.xlsx', #指定文件路径 engine='openpyxl', #代表所使用的引擎 mode='w', #写入模式 ) #生成随机数据 df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4), columns=list('ABCD')) df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(10,4)), columns=["col1", "col2", "col3", "col4...
快使用Vaex DataFrame,每秒数亿数据算起来 ⛵ 本文详细介绍了Vaex这个强大的工具库,能够每秒处理数亿甚至数十亿行数据,而无需将整个数据集加载到内存中。对于大型数据的分析任务,Vaex的效率更简单,对硬件/环境的要求更少!pandas升级版!快用起来吧~ 作者:韩信子@ShowMeAI...
Pandas是Python中最强大的数据分析库之一,提供了DataFrame这一高效的数据结构。 import pandas as pd import numpy as np # 创建DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [25, 30, 35, 40], 'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000], ...
# Using the dataframe we created for read_csvfilter1 = df["value"].isin([112]) filter2 = df["time"].isin([1949.000000])df [filter1 & filter2]copy()Copy () 函数用于复制 Pandas 对象。当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。