千锋教育-做有情怀、有良心、有品质的职业教育机构

手机站
千锋教育

千锋学习站 | 随时随地免费学

千锋教育

扫一扫进入千锋手机站

领取全套视频
千锋教育

关注千锋学习站小程序
随时随地免费学习课程

当前位置:首页  >  技术干货  > Pandas中的几个加速方法,你了解多少

Pandas中的几个加速方法,你了解多少

来源:千锋教育
发布人:wjy
时间: 2022-10-09 11:33:55 1665286435

  Pandas中的几个加速方法,你了解多少?

  Pandas 数据统计包的 6 种高效函数

  Pandas 也是一个 Python 包,它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构, 旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观。

  PANDAS

  Pandas 适用于以下各类数据:

  ●具有异构类型列的表格数据,如 SQL 表或 Excel 表

  ●有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据

  ●带有行/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型)

  ●其他任意形式的统计数据集。事实上,数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构中

  Pandas 擅长处理的类型如下所示:

  ●容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据(用 NaN 表示)

  ●大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列

  ●显式数据可自动对齐: 对象可以显式地对齐至一组标签内,或者用户可以简单地选择忽略标签,使 Series、 DataFrame 等自动对齐数据

  ●灵活的分组功能,对数据集执行拆分-应用-合并等操作,对数据进行聚合和转换

  ●简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程,而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据

  ●基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定

  ●更加直观地合并以及连接数据集

  ●更加灵活地重塑、转置(pivot)数据集

  ●轴的分级标记 (可能包含多个标记)

  ●具有鲁棒性的 IO 工具,用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、 Excel 文件、数据库中加在数据,以及从 HDF5 格式中保存 / 加载数据

  ●时间序列的特定功能: 数据范围的生成以及频率转换、移动窗口统计、数据移动和滞后等

  read_csv(nrows=n)

  大多数人都会犯的一个错误是,在不需要.csv 文件的情况下仍会完整地读取它。如果一个未知的.csv 文件有 10GB,那么读取整个.csv 文件将会非常不明智,不仅要占用大量内存,还会花很多时间。我们需要做的只是从.csv 文件中导入几行,之后根据需要继续导入。

Pandas中的几个加速方法1

  map()

  map() 函数根据相应的输入来映射 Series 的值。用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值,该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。

Pandas中的几个加速方法2

  apply()

  apply() 允许用户传递函数,并将其应用于 Pandas 序列中的每个值。

Pandas中的几个加速方法3

  isin()

  lsin () 用于过滤数据帧。Isin () 有助于选择特定列中具有特定(或多个)值的行。

Pandas中的几个加速方法4

  copy()

  Copy () 函数用于复制 Pandas 对象。当一个数据帧分配给另一个数据帧时,如果对其中一个数据帧进行更改,另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题,可以使用 copy () 函数。

Pandas中的几个加速方法5

  select_dtypes()

  select_dtypes() 的作用是,基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列,亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。

Pandas中的几个加速方法6

  最后,pivot_table() 也是 Pandas 中一个非常有用的函数。如果对 pivot_table() 在 excel 中的使用有所了解,那么就非常容易上手了。

Pandas中的几个加速方法7

tags:
声明:本站稿件版权均属千锋教育所有,未经许可不得擅自转载。
10年以上业内强师集结,手把手带你蜕变精英
请您保持通讯畅通,专属学习老师24小时内将与您1V1沟通
免费领取
今日已有369人领取成功
刘同学 138****2860 刚刚成功领取
王同学 131****2015 刚刚成功领取
张同学 133****4652 刚刚成功领取
李同学 135****8607 刚刚成功领取
杨同学 132****5667 刚刚成功领取
岳同学 134****6652 刚刚成功领取
梁同学 157****2950 刚刚成功领取
刘同学 189****1015 刚刚成功领取
张同学 155****4678 刚刚成功领取
邹同学 139****2907 刚刚成功领取
董同学 138****2867 刚刚成功领取
周同学 136****3602 刚刚成功领取
相关推荐HOT