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), columns=list("AB")) In [538]: st = pd.HDFStore("appends.h5", mode="w") In [539]: st.append("df", df_1, data_columns=["B"], index=False) In [540]: st.append("df", df_2, data_columns=["B"], index=False)...
"""# fl = df.filter(items=["e","g"])#在不设置axis时,返回的是一个只有行索引的数据框,fl = df.filter( like ="e")#列索引中包含字母“e”的所有列,可以不用设置默认值fl = df.filter( like ="e",axis=0)#列索引中包含字母“e”的所有的行,#通过正则表达式可以更加灵活的进行筛选fl = df...
"""sort by value in a column""" df.sort_values('col_name') 多种条件的过滤 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """filter by multiple conditions in a dataframe df parentheses!""" df[(df['gender'] == 'M') & (df['cc_iso'] == 'US')] 过滤条件在行记录 代码语言:pyth...
6、筛选df.filter() df.filter(items=['Q1', 'Q2']) # 选择两列df.filter(regex='Q', axis=1) # 列名包含Q的列df.filter(regex='e$', axis=1) # 以e结尾的列df.filter(regex='1$', axis=0) # 正则,索引名以1结尾df.filter(like='2', axis=0) #...
本文将从Python生态、Pandas历史背景、Pandas核心语法、Pandas学习资源四个方面去聊一聊Pandas,期望能给答主一点启发。 一、Python生态里的Pandas 五月份TIOBE编程语言排行榜,Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学,另一方面是因为强大的第三方库生态。 要说杀手级的库,很难...
# create a dataframedframe = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'),index=['India', 'USA', 'China', 'Russia'])#compute a formatted string from eachfloating point value in framechangefn = lambda x: '%.2f' % x# Make changes element-wisedframe['d'].map(change...
.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...
.add(s1,fill_value =0) 缺失值补0后与s1求和:[0.0, 1.0, 2.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 0.0] list(s.mul(s1).diff().where(lambda x: x < 0).ffill().add(s1,fill_value =0)) gp =df.groupby('School') gp.apply(lambda x:x['Math'].mul(x['Math'].cumsum()).diff().where(lambda...
to_sql to_string to_timestamp to_xarray tolist 47. transform transpose truediv truncate tshift 48. tz_convert tz_localize unique unstack update 49. value_counts values var view where 50. xs 两者同名的方法有181个,另各有30个不同名的: 1. >>> A,B = [_ for _ in dir(pd.DataFrame) ...