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...
Columns: 列索引 Normalize: 数据对数据进行标准化,index表示行,column表示列 1. 2. 3. 五、数据预处理 5.1重复值处理 数据清洗一般先从重复值和缺失值开始处理,重复值一般采取删除法来处理。但有些重复值不能删除,例如订单明细数据或交易明细数据等。 5.2缺失值处理 缺失值首先需要根据实际情况定义,可以采取直接...
# Filter rows where a condition is metfiltered_df = df[df['column_name'] > 3] 根据条件筛选行是一种常见操作,它允许你只选择符合特定条件的行。处理缺失数据 # Drop rows with missing valuesdf.dropna()# Fill missing values with a specific valu...
sht_2.range('F1').value=obj 将excel中数据导出为DataFrame格式 sht_2.range('B1').options(pd.D...
{}, "filterMode": "filter" }, "magicType": { "show": true, "type": [ "line", "bar", "stack", "tiled" ], "title": { "line": "\u5207\u6362\u4e3a\u6298\u7ebf\u56fe", "bar": "\u5207\u6362\u4e3a\u67f1\u72b6\u56fe", "stack": "\u5207\u6362\u4e3a\u5806\u53...
这是个warning!大致意思就是你的Excel表格没有用Excel的默认样式,原因可能你用的WPS,不是用的office的Excel工具创建的表格,所以有了默认的样式的warning。 解决也好办,忽略这个warning就行了,在你的程序中文件中,开头部分导入 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') 1. 2. 齐活! see also:...
Selecting rows whose column value is null / None / nan Iterating the dataframe row-wise, if any of the columns contain some null/nan value, we need to return that particular row. For this purpose, we will simply filter the dataframe with the help of square brackets and theisna()method....
bcr.bar_chart_race(df,'covid19_horiz.gif',cmap='accent',filter_column_colors=True) 这里有一些要注意的地方,比如中文配置,以及自定义颜色配置。 中文配置只需在第三方库的「_make_chart.py」文件中,加入如下三行代码。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
people_temp = self.session.query(People).filter_by(id=id).first() # 判断是否为空 if people_temp is not None: self.session.delete(people_temp) self.session.commit() else: print('此条记录不存在,删除失败!') 需要注意的是,查询的结果必须判断是否为空,否则直接执行删除操作,可以会抛出异常。另外...
3.7. 条件筛选filter 前一节中主要是对于数据查询对象query有一个比较直观的感受和操作,在实际使用过程中经常用到条件查询,主要通过filter和filter_by进行操作,重点讲解使用最为频繁的filter条件筛选函数 3.7.1. 等值条件——equals / not equals # equals session.query(User).filter(User.id == 1) # 相等判断...