import pandas as pd import cudf import time # 使用 Pandas 加载数据 start = time.time() df_pandas = pd.read_csv('ecommerce_data.csv') pandas_load_time = time.time() - start # 使用 cuDF.pandas 加载数据 start = time.time() df_cudf = cudf.read_csv('ecommerce_data.csv') cudf_load...
列切片 .loc[:,column1:column2] 聚合操作 所谓的聚合操作:平均数,方差,最大值,最小值…… 使用value_counts()函数,统计列中各个元素出现次数 使用unique()函数查看一列中有哪些元素 四、pandas的拼接操作(类似数据库的联表) pandas的拼接分为两种: 级联:pd.concat, pd.append 合并:pd.merge, pd.join --...
sort_values('字段名')根据提供的那一列,来进行排序。 sort_index()直接根据 索引列来进行排序。 import pandas as pd 数据= pd.DataFrame({"字段1":[1,3,2,6,5],"字段2":['a','b','c','','']}) 数据.set_index('字段1') 数据.to_excel('1.xlsx',index=False) 表格= pd.read_excel(...
na_values:设置需要将值替换成 NaN 的值,Pandas 默认 NaN 为缺省,可以用来处理一些缺失、错误的数值。列表格式 encoding:用于 unicode 的文本编码格式,字符串格式￥ 写入数据到csv文件 数据写入csv文件使用:to_csv() 函数 语法格式: to_csv(path_or_buf,sep,na_rep,columns,header,index) path_or_buf:字符...
import pandas as pd importnumpyas np import time # 数据库 from sqlalchemy import create_engine # 可视化 importmatplotlib.pyplot as plt # 如果你的设备是配备Retina屏幕的mac,可以在jupyter notebook中,使用下面一行代码有效提高图像画质 %config InlineBackend.figure_format = 'retina' ...
为了有效地访问特定行和列的元素,我们可以选择Python内置的方法,或者使用NumPy和Pandas库来高效处理。 下面是分步骤的操作指南: 使用Python内置列表: data=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]row=1column=2value=data[row][column] 1. 2. 3. 4.
列切片 .loc[:,column1:column2] 聚合操作 所谓的聚合操作:平均数,方差,最大值,最小值…… 使用value_counts()函数,统计列中各个元素出现次数 使用unique()函数查看一列中有哪些元素 四、pandas的拼接操作(类似数据库的联表) pandas的拼接分为两种: ...
在当前目录下有一个子目录就是代码:pandas-flask 打开Pycharm,然后打开pandas-flask这个目录,然后运行app.py就可以启动web服务器 30、Pandas的get_dummies用于机器学习的特征处理 分类特征有两种: 普通分类:性别、颜色 顺序分类:评分、级别 对于评分,可以把这个分类直接转换成1、2、3、4、5表示,因为它们之间有顺序、...
一、Pandas数据结构 1、import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2、S1=pd.Series([‘a’,’b’,’c’]) series是一组数据与一组索引(行索引)组成的数据结构 3、S1=pd.Series([‘a’,’b’,’c’],index=(1,3,4)) 指定索引 ...
计算操作 1、pandas.series.value_counts Series.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False, bins=None, dropna=True) 作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到...