import polars as pl import time # 读取 CSV 文件 start = time.time() df_pl = pl.read_csv('test_data.csv') load_time_pl = time.time() - start # 过滤操作 start = time.time() filtered_pl = df_pl.filter(pl.col('value1') > 50) filter_time_pl = time.time() - start # 分组...
2.用def function 及filter的使用 def function(x): return x % 2 == 1 list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6] b = filter(function, list1) list(b) 3.用list compression實現相同的操作 list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6] [val for val in list1 if val % 2 ==1] 2.Apply 參考資料:易执:...
In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: def make_timeseries(start="2000-01-01", end="2000-12-31", freq="1D", seed=None): ...: index = pd.date_range(start=start, end=end, freq=freq, name="timestamp") ...: n = len(index) ...: state = ...
计算元素在每个分组中的排名 filter:根据分组的某些属性筛选数据 sum...、cumprod:计算分组的累积和、最小值、最大值、累积乘积数据清洗 dropna: 丢弃包含缺失值的行或列 fillna: 填充或替换缺失值 interpolate: 对缺失值进行插值 duplicated...: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为...
lsin () 用于过滤数据帧。Isin () 有助于选择特定列中具有特定(或多个)值的行。 # Using the dataframe we created for read_csvfilter1 = df["value"].isin([112])filter2 = df["time"].isin([1949.000000])df [filter1 & filter2]
pd.read_csv(data, na_filter=False) # 不检查 1 2 2.23 verbose(解析信息) verbose: bool, default False 1 是否打印各种解析器的输出信息,例如:“非数值列中缺失值的数量”等。 # 可以看到解析信息 pd.read_csv(data, verbose=True) # Tokenization took: 0.02 ms ...
特别是 DataFrame.apply()、DataFrame.aggregate()、DataFrame.transform() 和DataFrame.filter() 方法。 在编程中,通常的规则是在容器被迭代时不要改变容器。变异将使迭代器无效,导致意外行为。考虑以下例子: In [21]: values = [0, 1, 2, 3, 4, 5] In [22]: n_removed = 0 In [23]: for k, ...
In [46]: gb.<TAB> # noqa: E225, E999 gb.agg gb.boxplot gb.cummin gb.describe gb.filter gb.get_group gb.height gb.last gb.median gb.ngroups gb.plot gb.rank gb.std gb.transform gb.aggregate gb.count gb.cumprod gb.dtype gb.first gb.groups gb.hist gb.max gb.min gb.nth gb....
.filter(pl.col("Category").is_in(["A","B"])) ) 如果表达式是 Eager 执行,则会多余地对整个 DataFrame 执行 groupby 运算,然后按 Category 筛选。 通过惰性执行,DataFrame 会先经过筛选,并仅对所需数据执行 groupby。 4)表达性 API 最后,Polars 拥有一个极具表达性的 API,基本上你想执行的任何运算都...
从Excel文件中读取数据pandas.read_excel(io,sheet_name,index_col=None,header=0,usecols=None,nrows=None,na_values=None,na_filter=True) io:文件名。 sheet_name:表格名 index_col:指定作为行索引的列。 header:指定作为列名的行。默认为0,表示把第一行作为列名。