本文翻译自https://nbviewer.jupyter.org/github/justmarkham/pandas-videos/blob/master/top_25_pandas_tricks.ipynb ,翻译如有不当之处,还请批评指正.   首先我们需要先提前下载好示例数据集: drinksbycountry.csv : http://bit.ly/drinksbycountry imdbratings.csv : http://bit.ly/imdbratings chipord…

pandas针对dataframe各种操作技巧集合: filtering: 一般地,使用df.column > xx将会产生一个只有boolean值的series,以该series作为dataframe的选择器(index/slicing)将直接选中该series中所有value为true的记录. df[df.salt>60] # 返回所有salt大于60的行 df[(df.salt>50)&(df.eggs < 300)] # 返回salt大于50并且eggs小于300的…

1. 导库 import pandas as pd 2. 读取excel文件 这里要注意的就是第二个参数header如果不设置,pandas会默认把excel的第一行当作columns,header=None的时候pandas会为我们新生成从0开始的数字做columns, 我们可以通过header=1把第二行当作columns;第三个参数index_col是表示用哪一列做index的,如果不设置的话,pandas会默认生成一串从0开始的数字当作index,我们可以设置指定列来当作index,例如…

  在pandas使用的25个技巧中介绍了几个常用的Pandas的使用技巧,不少技巧在机器学习和深度学习方面很有用处.本文将会介绍Numpy在数据保存和读取方面的内容,这些在机器学习和深度学习方向也大有用处,因为通常我们会采用Numpy和Pandas处理数据,尤其是Pytorch,它和Numpy的结合更为紧密.   我们先介绍Numpy的几个函数: numpy.savez(file, *args, **kwds) file:文件名/文件路径 *args:要存储的数组,可以写多个,如果没有给数组指…

这篇文章来自iOS Tutorial Team 成员 Marcelo Fabri, 他是 Movile 的一个iOS开发者. Check out his personal website or follow him on Twitter.原文地址      当我们开发iOS应用时,好的性能对我们的App来说是很重要的.你的用户也希望如此,但是如果你的app表现的反应迟钝或者很慢就会让你得到不好的评论. 然而,由于IOS设备的限制有时很难工作得很正确.我们开发时有很多需要我们记住这些容易忘记的决定…

25条提高iOS App性能的技巧和诀窍 当我们开发iOS应用时,好的性能对我们的App来说是很重要的.你的用户也希望如此,但是如果你的app表现的反应迟钝或者很慢也会伤害到你的审核. 然而,由于IOS设备的限制有时很难工作得很正确.我们开发时有很多需要我们记住这些容易忘记的决定对性能的影响. 这是为什么我写这篇文章的原因.这篇文章用备忘录的形式集合了25个技巧和诀窍可以用来提高你的app性能.所以保持阅读来给你未来的App一个很不错的提高.       Note:在优化代码之前,必须保证有个需…

# Series 数据结构 # Series 是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,Python对象等),轴标签统称为索引 import numpy as np import pandas as pd # 导入numpy.pandas模块 s = pd.Series(np.random.rand()) print(s) print(type(s)) # 查看数据.数据类型 print(s.index,type(s.index)) print(s.values,type…

最近工作上,小爬经常需要用python做一些关于excel数据分析的事情,显然,从性能和拓展性的角度出发,使用pandas.numpy是比vba更好的选择.因为pandas能提供诸如SQL的很多查找.过滤功能,性能要比用excel Vlookup之类的公式要快得多,暴力的多! 万事开头难,我们第一步就是要载入excel数据源到pandas的DataFrame中: 技巧一: 当我们的excel中只有某些字段是需要去处理的,这个时候,不建议一次性用read_excel载入默认的所有列,否则影响pan…

pandas 是 python 的数据分析处理库import pandas as pd 1.读取CSV.TXT文件 foodinfo = pd.read_csv("pandas_study.csv", encoding = "utf-8") 2.查看前N条.后N条信息 foodinfo.head(N) foodinfo.tail(N) 3.查看数据框的格式,是DataFrame还是ndarray print(type(foodinfo)) # 结果:<clas…

''' [课程2.] Pandas数据结构Dataframe:基本概念及创建 "二维数组"Dataframe:是一个表格型的数据结构,包含一组有序的列,其列的值类型可以是数值.字符串.布尔值等. Dataframe中的数据以一个或多个二维块存放,不是列表.字典或一维数组结构. ''' # Dataframe 数据结构 # Dataframe是一个表格型的数据结构,“带有标签的二维数组”. # Dataframe带有index(行标签)和columns(列标签) data = {'nam…