importdatatableasdt# 加载客户信息数据customer_data=dt.fread('customer_credit_data.csv')# 筛选符合条件的客户qualified_customers=customer_data[(customer_data[:,dt.f.Age>=25)&(customer_data[:,dt.f.Age<=50)&(customer_data[:,
Datatable的有点包括: 高效的多线程算法 Memory-thrifty 内存映射磁盘上的数据集 本地C++实现 完全开源 Datatable主要语法 在Datatable中,所有这些操作的主要工具是方括号表示法,其灵感来自传统的矩阵索引。 i是行选择器,j是列选择器。...表示附加修饰符。当前可用的修饰符是by()、join()和sort()。这个工具包与...
df['date']=pd.to_datetime(df['date']) 使用sort_values()函数按日期对DataFrame进行排序。将"date"列作为排序的依据,并将inplace参数设置为True以在原始DataFrame上进行排序: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 df.sort_values(by='date',inplace=True) ...
Date, Integer, String from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import relationship, backref engine = create_engine('sqlite:///student.db', echo=True) Base = declarative_base() ### class Student(Base): """ __tablename__ = "student" id = ...
(1)使用df.sort_values(by=, ascending=) 参数: by:指定排序参考的键 单个键或者多个键进行排序 ascending:默认升序 ascending=False:降序 ascending=True:升序 如下: 例一: # 按照开盘价大小进行排序 , 使用ascending指定按照大小排序 data.sort_values(by="open", ascending=True).head() 结果: 例二:...
结果显示,datatable在读取大数据集时优于pandas。因为都i相同数据时,pandas读取时间超过了一分钟,而datatable则只使用了数秒。 Frame转换 现有的Frame还可以如下所示转化为numpy或dateframe。 numpy_df = datatable_df.to_numpy()pandas_df = datatable_df.to_pandas() ...
通过datatable完成利用特定列队frame的排序,如下所示: %%timedatatable_df.sort('funded_amnt_inv') ___ CPU times: user 534 ms, sys: 67.9 ms, total: 602 msWall time: 179 ms 利用pandas %%timepandas_df.sort_values(by = 'funded_amnt_inv') ___ CPU times: user 8.76 s, sys: 2.87 s, ...
我们还可以使用st.dataframe()和st.table()在表格视图中查看数据框。 defget_table(): datatable = df.sort_values(by=['Cumulative_cases'], ascending=False) returndatatable datatable = get_table() st.markdown("### 世界各国家的Covid-19病例分析...
Datatable主要语法 在Datatable中，所有这些操作的主要⼯具是⽅括号表⽰法，其灵感来⾃传统的矩阵索引。i是⾏选择器，j是列选择器。...表⽰附加修饰符。当前可⽤的修饰符是by()、join()和sort()。这个⼯具包与pandas⾮常相似，但更侧重于速度和⼤数据⽀持。2 案例分析 我们利⽤机器学习来...
我们还可以使用st.dataframe()和st.table()在表格视图中查看数据框。 def get_table(): datatable = df.sort_values(by=['Cumulative_cases'], ascending=False) return datatable datatable = get_table() st.markdown("### 世界各国家的Covid-19病例分析") ...