importosimportreimporttimeimportrandomfromfunctoolsimportlru_cacheimportnumpy as npimportpandas as pd#需要使用并行计算时取消注释#from pandarallel import pandarallel#pandarallel.initialize(nb_workers=min(os.cpu_count(), 12), progress_bar=True)deftime_compare(func1, func2, times=10, *args): start=...
或通过DataFrame.iloc按位置（所有列都没有第一个）或通过DataFrame.select_dtypes按数字列获取必要的行。
pd.read_csv()函数中有三个参数与缺失值有关: na_values:可以额外指定缺失值,比如99作为缺失值,na_values=[99] keep_default_na:布尔值,默认为True,即na_values额外指定的值会追加到现有的缺失值中。设为False则只使用na_values已有的值 na_filter:布尔值,默认为True,即把缺失值编码成NaN。设为False,则不...
count np.count_nonzero 频率统计(不包含NaN值) size 频率统计(包含NaN值) mean np.mean 求平均值 std np.std 标准差 min np.min 最小值 quantile() np.percentile() 分位数 max np.max 求最大值 sum np.sum 求和 var np.var 方差 describe 计数、平均值、标准差,最小值、分位数、最大值 first ...
count / np.count_nonzero 统计频数(不包含NaN值) size 统计频数 (包含NaN值) mean / np.mean 求平均值 std / np.std 样本标准差 min /np.min 最小值 quantile(q=0.25) / np.percentile(q=0.25) 较小四分位数 quantile(q=0.5) / np.percentile(q=0.5) 中位数 ...
table(df,values=['D','E'],index=['B'],columns=['A','C'],aggfunc=np.count_nonzero)DEA...
def count_vectorized(X, target: int) -> int: return (X["column_1"] == target).sum() 在测试 df1 和 df2 时,使用 count_vectorized 方法比使用 count_loop 方法的速度提高了 82 倍。 现在,假设你有一个带有日期列的 DataFrame,并希望将其偏移给定的天数。下面有两种方法。你能猜出矢量化操作的加速...
values), s1.values) 运行结果: 也可以指定索引名称,替换掉自动生成的数字索引 s2 = pd.Series([1, 2, 3, 'a', 'b', 'c'], index=['num1', 'num2', 'num3', 'letter1', 'letter2', 'letter3&...
pd.pivot(df, index='foo', columns='bar') pd.pivot_table(data = df, values = 'bar', index = 'bar', columns = 'foo', aggfunc=lambda x: np.count_nonzero(x)) foo one two bar A 4.0 NaN B NaN 4.0 C 2.0 2.0 A B C one 2 1 two 2 1 共...
在read_csv函数中,参数na_values, keep_default_na, na_filter用于处理缺失值。比如:na_values=[99]。na_filter设置为False,在读大文件时会提升性能。 5-1.py import pandas as pd visited_file = 'data/survey_visited.csv'print(pd.read_csv(visited_file)) print(pd.read_csv(visited_file, keep_...