使用python在本地电脑上快速处理数据

站长资源 2024/11/25 佚名

2 0 1

大数据一般是在“云”上玩的，但“云”都是要钱的，而且数据上上下下的也比较麻烦。所以，在本地电脑上快速处理数据的技能还是要的。

pandas

在比赛中学到的一个工具，本地可以在亿级别的数据上进行聚合等操作。内部的数据包括：
"htmlcode">

from pandas import Series, DataFrame

s = Series(data=[1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])

df = DataFrame(
  data=[
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
  ],
  index=['i1', 'i2', 'i3'],
  columns=['c1', 'c2', 'c3']
)

如果源数据是格式比较好的CSV（或者是自己加工生成的中间数据），可以直接读取：
df = pandas.read_csv("../volume.csv", header=0)

数据的更新

更新结构

在定义完成之后可以对行、列进行增减（增减数据、修改结构）：
"htmlcode">

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
          'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
          'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
          'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
          index=[0, 1, 2, 3])

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
          'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
          'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
          'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']},
          index=[4, 5, 6, 7])

result = pd.concat([df1, df2])

合并完的结果为：

  A  B  C  D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 B3 C3 D3
4 A4 B4 C4 D4
5 A5 B5 C5 D5
6 A6 B6 C6 D6
7 A7 B7 C7 D7

其参数含义如下：
"htmlcode">

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
           'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
           'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
           'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
           'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

result = pd.merge(left, right, on='key')

print(result)

结果为（注意观察与concat不一样的地方）：

  A  B key  C  D
0 A0 B0 K0 C0 D0
1 A1 B1 K1 C1 D1
2 A2 B2 K2 C2 D2
3 A3 B3 K3 C3 D3

方法的参数有：
"htmlcode">

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
           'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']},
          index=['K0', 'K1', 'K2', 'K3'])

right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
           'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
           index=['K0', 'K1', 'K2', 'K3'])

result = left.join(right)

print(result)

输出为：

   A  B  C  D
K0 A0 B0 C0 D0
K1 A1 B1 C1 D1
K2 A2 B2 C2 D2
K3 A3 B3 C3 D3

数据的查询和分析

基本查询

精确查看单个位置数据的方法：
"htmlcode">

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
          'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
          'C': np.random.randn(8),
          'D': np.random.randn(8)})

result = df.groupby(['A'])

print(result.get_group('foo'))

其他分组形式：
"htmlcode">

for name, group in result:
  print(name)
  print(group)

对分组的结果可以过滤：

df.groupby('A').B.filter(lambda x : len(x) > 1)

进一步对各个分组进行计算（结果太直观，就不写了）：
"htmlcode">

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(data={
  'A': [1, 1, 3],
  'B': [4, 5, 6],
  'C': [7, np.nan, 9]})

print(df.groupby('A')['B'].transform(lambda x : x - x.mean()))

输出结果为：

0  -0.5
1  0.5
2  0.0
Name: B, dtype: float64

类似的，可以在分组上使用窗口函数：
• rolling
• resample
• expanding

条件过滤

用一些常用的构造方式，可以有类似SQL的开发效率��：
• tips[tips['time'] == 'Dinner'].head(5)
• tips[(tips['time'] == 'Dinner') & (tips['tip'] > 5.00)]
• tips[(tips['size'] >= 5) | (tips['total_bill'] > 45)]
• frame[frame['col2'].isnull()]
• frame[frame['col1'].notnull()]

最后，如果想图形化看在PyCharm里面需要搞个 plt.show() （其他的IDE并不清楚）。

numpy

比较早接触的numpy，总体上来看处理数据比自带类型方便些：
• np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
• np.array((5, 6, 7, 8))

主要集中在数组、矩阵的处理上！是很多工具的基础。

python,处理数据,python,pandas,python,pandas使用

广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！

评论“使用python在本地电脑上快速处理数据”

暂无评论...

www.wwsws.com 伏龙阁资源网

39,976影音资源

44,792技术资源

21,817软件资源

651,128站长资源

使用python在本地电脑上快速处理数据

python使用fcntl模块实现程序加锁功能示例

Django自定义认证方式用法示例

评论“使用python在本地电脑上快速处理数据”

更新日志

友情链接