from pyspark.sql import SparkSession import pyspark.pandas as ps spark = SparkSession.builder.appName('testpyspark').getOrCreate() ps_data = ps.read_csv(data_file, names=header_name) 运行apply函数,记录耗时: for col in ps_data.columns: ps_data[col] = ps_data[col].apply(apply_md5) ...
很多时候,我们用Python处理数据,需要连接到Mysql、Postgresql等数据库,获取表数据,再构建pandas的DataFrame进行进一步处理。但是查询数据库结果集是没有表字段名称的,我们希望构建的DataFrame的列名和表字段一样。 直接上代码 这里以Postgresql数据库为例,Mysql数据库差不多,其他的自行改造。 先封装一个查询类,查询返回的...
concat()方法可以按行或按列拼接 DataFrame 对象。按行拼接时,只需将需要拼接的 DataFrame 对象作为列表传递给concat()方法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd df1=pd.DataFrame({'col1':[1,2],'col2':[3,4]})df2=pd.DataFrame({'col1':[5,6],'col2':[7,8]}...
file_dir = "D:\yutingxin\SFS维护\权限开通解绑\权限模板\修改联系人邮件" # file directory all_excel_list = os.listdir(file_dir) # get csv list data=pd.DataFrame()#定义空DataFrame #循环遍历list汇总 for single_excel in all_excel_list: single_data_frame = pd.read_excel(os.path.join(file...
在Python中,可以使用pandas库来处理数据和创建数据框(DataFrame)。要根据文件名向DataFrame添加列,可以按照以下步骤进行操作: 导入所需的库:import pandas as pd import os 创建一个空的DataFrame:df = pd.DataFrame() 获取文件名列表:file_names = os.listdir('文件目录路径')其中,'文件目录路径'是包含要处理的...
pd.MultiIndex.from_tuples([ ('A', 'cat', 'long'), ('B', 'cat', 'long'), ('A', 'dog', 'short'), ('B', 'dog', 'short')], names=['exp', 'animal', 'hair_length']) df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), columns=columns) df df.stack(level=['animal', 'hair...
陷阱:习惯性地使用 for 循环(如 for index, row in df.iterrows():)来处理 DataFrame 的每一行或 Series 的每一个元素,进行计算、判断或赋值。 问题:Python 的解释型循环效率远低于 Pandas/NumPy 在 C/Fortran 层实现的向量化操作。数据集越大,性能差距越显著。
df = pd.DataFrame(data)# 使用 items() 遍历 DataFrame 按列forcolumn_name, column_dataindf.items(): print(f"列标签:{column_name}") print(f"列数据:\n{column_data}\n") 2)处理每一列的数据 importpandasaspd# 创建一个简单的 DataFramedata = {'A': [1,2,3],'B': [4,5,6],'C': ...
Python pandas 模块,Series, DataFrame 学习笔记 官方文档网址: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/dsintro.html#basics-dataframe 我的笔记分享网址: https:
DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level])Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame. DataFrame.isin(values)是否包含数据框中的元素 DataFrame.where(cond[, other, inplace, …])条件筛选 DataFrame.mask(cond[, other, inplace, axis, …])Return an object of...