从这里找的一个宝贝源码，可以大大缓解内存问题。https://www.kaggle.com/arjanso/reducing dataframe memory size by 65/code ...
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2020-03-06 23:40:50
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pandas的索引操作可以快速的完成多种功能。 import pandas as pd import numpy as np 1. 首先pandas创建DataFrame df_1 = pd.DataFrame([['Jack','M',40],['Tony','M',20],['Mary','F' ...
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2020-03-04 21:18:51
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数据处理框架 数据处理是一个非常宽泛的概念,数据处理框架在数据架构中,主要是用于数据移动和分析这两大功能当中.对于数据移动,有离线数据移动和实时数据移动,也可以叫做是批量数据移动和流式数据移动.而对于分析这一块,有离线数据分析和实时数据分析,也可以称作是批量数据分析和流式数据分析.离线和实时,批量和 ...
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2020-03-03 11:24:43
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from pandas import DataFrame import numpy as np import pandas as pd t={ "age": [18, 30, np.nan, 40, np.nan, 30], "city": ["BeiJing", "ShangHai", "Guan ...
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2020-03-03 10:33:02
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Python——DataFrame基础操作 DataFrame理解 DataFrame可以看做是有序排列的若干Series对象，这里的“排列”是指这些Series都有共同的索引。 一、读取文件 dt = pd.read_csv(path) dt = pd.read_excel(path) dt = ...
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2020-03-01 12:36:12
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1.代码1： from pandas import Series,DataFrame from numpy.random import randn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #随机产生的数值，5组10行，每次打开图形都会变， ...
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2020-02-28 15:59:30
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一、rename，更改df的列名和行索引 1 df=pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3)) 2 print(df) 3 print(type(df)) 4 结果为： 5 0 1 2 6 0 1 2 3 7 1 4 5 6 8 2 7 8 9 9 <cla ...
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2020-02-28 12:09:02
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最开始是将数据库数据写到本地excel中，再读出来返回给前端，后面发现可以使用BytesIO()，不用再使用本地文件 x_io = BytesIO() df = pd.DataFrame(list(res['data'])) df.to_excel(x_io, sheet_name=table_na ...
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2020-02-25 20:32:19
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Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，纳入了大量的库和标准数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 对于Pandas包，在Python中常见的导入方法如下： from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd 首先，我们需要对 ...
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2020-02-23 22:02:23
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[TOC] 下面继续讲解pandas的第二个工具DataFrame。 二：pandas数据结构介绍 2.DataFarme DataFarme表示的是矩阵的数据表，包含已排序的列集合，是一个二维数据工具。每一列可以是不同的数据类型值。它既有行索引又有列索引，可以看作是一组共享相同索引的Series对 ...
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2020-02-20 13:00:58
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