import polars as pl import time # 读取 CSV 文件 start = time.time() df_pl_gpu = pl.read_csv('test_data.csv') load_time_pl_gpu = time.time() - start # 过滤操作 start = time.time() filtered_pl_gpu = df_pl_gpu.filter(pl.col('value1') > 50) filter_time_pl_gpu = time.t...
...在使用pandas进行数据分析时,groupby()函数将会是一个数据分析辅助的利器。...在进行对groupby函数进行学习之前,首先需要明确的是,通过对DataFrame对象调用groupby()函数返回的结果是一个DataFrameGroupBy对象,而不是一个DataFrame或者Series...所以直接plot相当于遍历了每一个组内的Age数据。
group_by_name_year=df.groupby(['name','Year']) for name,group in group_by_name_year: print(name)# 组的名字 print(group)# 组具体内容 print("-" * 20) #可以选择分组 print(group_by_name.get_group('BOSS')) print("-"*20) #可以选择分组 print(group_by_name_year.get_group(('BOSS...
同样，使用plot.barh()可以做出条形图。df.groupby('区域')['销售额'].sum().sort_values().plot...
pandas里的plot()函数其实是对Matplotlib的封装,具体的绘图可参考我这篇博客:Matplotlib光速入门-从安装到绘图实战,这边简单举个例子就润了。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Series ts = pd.Series(np.random.ran...
对于”group by”操作,我们通常是指以下一个或多个操作步骤: l (Splitting)按照一些规则将数据分为不同的组; l (Applying)对于每组数据分别执行一个函数; l (Combining)将结果组合到一个数据结构中; 详情请参阅:Groupingsection 1、 分组并对每个分组执行sum函数: ...
Pandas 中关于时间序列最常见的类型就是时间戳(Timestamp)了,创建时间戳的方法有很多种,我们分别来看一看。 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 基本方法 pd.Timestamp(2018,5,21) Out[12]: Timestamp('2018-05-21 00:00:00') pd.Timestamp('2018-5-21') ...
<class 'pandas.core.series.Series'> 如果return_type为None,layout则返回与返回的形状相同的NumPy轴数组: >>> boxplot = df.boxplot(column=['Col1', 'Col2'], by='X', ... return_type=None) >>> type(boxplot) <class 'numpy.ndarray'>...
3)Series 的 cummax 方法 import pandas as pd import numpy as np # 创建一个包含 NaN 的 Series s = pd.Series([2, np.nan, 5, -1, 0]) print("原始 Series:") print(s) # 默认情况下,计算累积最大值,忽略 NA 值 print("\n累积最大值(忽略 NA 值):") print(s.cummax()) # 在计算累...
Pandas DataFrame.plot() method is used to generate a time series plot or line plot from the DataFrame. In time series data the values are measured at