速度pandas polars 2.0

pandas pandas介绍 Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。 Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。 Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一，它使得用户 ......

大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，上一篇文章我们介绍了基础篇，这一篇文章我们来延伸下，你想象下，我想要14和15行该怎么写？ 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码，print(df.loc[[14, 15] ......

问题： 有一个Excel，一共7列10行，如下所示： 如何统计其中空值、非空值、全部单元格的数量？ 解决： ①将该Excel读入为DataFrame data=pd.read_excel('data.xlsx') ②所有单元格 size是dataframe的属性 total=data.size ③非 ......

首先在项目根目录执以下以命令，安装好必要的组件包： # Vue 3 项目，安装最新版 Vant cnpm i vant # 添加按需引入插件，它的作用是在引入组件库中的组件时支持按需引入，减小打包后代码的体积 cnpm install babel-plugin-import -D # 添加按需引入插 ......

​ 1、安装 Pandas 1）确保已安装Python Pandas 需要 Python 环境。可以通过在终端或命令提示符中运行 python --version 来检查是否已安装 Python。 2）安装 Pandas 使用 Python 的包管理器 pip 进行安装： pip install p ......

参考前文： 国内的开源AI模型共享网站（AI模型的GitHub）—— mindscope —— 对标外网的“huggingface”，mindscope好用吗？ ......

删除空值 在一些情况下会删除有空值、缺失不全的数据，df.dropna可以执行这种操作： df.dropna() # 一行中有一个缺失值就删除 df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列 df.dropna(how='all') # 行或列全没值才删除 df.dropn ......

替换数据 replace方法可以对数据进行批量替换： s.replace(0, 5) # 将列数据中的0换为5 df.replace(0, 5) # 将数据中的所有0换为5 df.replace([0, 1, 2, 3], 4) # 将0～3全换成4 df.replace([0, 1, 2, 3], ......

修改数值 在Pandas中修改数值非常简单，先筛选出需要修改的数值范围，再为这个范围重新赋值。 df.iloc[0,0] # 查询值 # 'Liver' df.iloc[0,0] = 'Lily' # 修改值 df.iloc[0,0] # 查看结果 # 'Lily' 以上修改了一个具体的数值，还可以 ......

增加行 可以使用loc[]指定索引给出所有列的值来增加一行数据。目前我们的df最大索引是99，增加一条索引为100的数据： # 新增索引为100的数据 df.loc[100] = ['tom', 'A', 88, 88, 88, 88] df ''' name team Q1 Q2 Q3 Q4 0 ......

执行表达式df.eval() df.eval()与之前介绍过的df.query()一样，可以以字符的形式传入表 达式，增加列数据。下面以增加总分为例： # 传入求总分表达式 df.eval('total = Q1+Q3+Q3+Q4') ''' name team Q1 Q2 Q3 Q4 total ......

追加合并 增加行数据的使用场景相对较少，一般是采用数据追加的模式。数据追加会在后续章节中介绍。 df.append()可以追加一个新行： df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB')) df2 = pd.DataFrame([[5, 6 ......

删除 删除有两种方法，一种是使用pop()函数。使用pop()，Series会删除指定索引的数据同时返回这个被删除的值，DataFrame会删除指定列并返回这个被删除的列。以上操作都是实时生效的。 # 删除索引为3的数据 s.pop(3) # 93 s ''' 0 89 1 36 2 57 4 65 ......

删除空值 在一些情况下会删除有空值、缺失不全的数据，df.dropna可以执行 这种操作： df.dropna() # 一行中有一个缺失值就删除 df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列 df.dropna(how='all') # 行或列全没值才删除 df.drop ......

基于模糊控制器的直流电机速度控制 基于模糊控制器的直流电机速度控制/DC motor control/control.fis , 911基于模糊控制器的直流电机速度控制/DC motor control/DC_Motor_Fuzzy.mdl , 42140基于模糊控制器的直流电机速度控制/licen ......

多开工具对手机应用响应速度的优化与改进 摘要： 如今，手机应用的多样化和个性化需求不断增长，用户对应用的响应速度要求也越来越高。为了满足用户的需求，开发者们使用了多种技术手段进行应用的优化和改进。其中，多开工具作为一种常用的优化方式，可以显著提升手机应用的响应速度和性能。本文将探讨多开工具在手机应用 ......

MD-NEXT 2.0 (Windows) - 移动取证软件 Mobile Forensic Software 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/md-next/，查看最新版。原创作品，转载请保留出处。 作者主页：sysin.org MD-NEXT - 移动取证软件 适用 ......

import os from datetime import datetime def create_path(*args): for path in args: if not os.path.exists(path): os.mkdir(path) # 定义根路径 BASE_DIR = os.pa ......

多开工具对手机应用启动速度的优化与改进 随着智能手机的普及和应用程序的多样化，用户对手机应用的启动速度提出了更高的要求。在这种情况下，多开工具作为一种应用程序管理工具，对手机应用的启动速度进行了优化和改进，为用户带来了更流畅的应用体验。 首先，多开工具通过资源调配和管理，有效减少了应用程序的启动时间 ......

Pandas利用plot()调用Matplotlib快速绘制出数据可视化图形。注 意，第一次使用plot()时可能需要执行两次才能显示图形。可以使用plot()快速绘制折线图。 df['Q1'].plot() # Q1成绩的折线分布 可以先选择要展示的数据，再绘图。 df.loc['Ben','Q1 ......

df.mean() # 返回所有列的均值 df.mean(1) # 返回所有行的均值，下同 df.corr() # 返回列与列之间的相关系数 df.count() # 返回每一列中的非空值的个数 df.max() # 返回每一列的最大值 df.min() # 返回每一列的最小值 df.median( ......

增加列： df['one'] = 1 # 增加一个固定值的列 df['total'] = df.Q1 + df.Q2 + df.Q3 + df.Q4 # 增加总成绩列 # 将计算得来的结果赋值给新列 df['total'] = df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x:s ......

我们可以实现类似SQL的groupby那样的数据透视功能：df.groupby('team').sum() # 按团队分组对应列相加df.groupby('team').mean() # 按团队分组对应列求平均# 不同列不同的计算方法df.groupby('team').agg({'Q1': sum ......

实验10 Pandas实现数据分析 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握Pandas的字符串函数。 掌握Pandas 统计汇总函数。 掌握Pandas排序、分组、合并与级联函数。 能利用上述函数进行综合数据分析。 二、实验要求 通过编程实现使用Pandas字符串函数进 ......

实验09 Pandas函数应用 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握pandas函数应用的方法：pipe()、apply()和applymap()。 能编写自定义函数。 能使用pandas函数应用调用自定义函数解决数据分析实际问题。 二、实验要求 利用pandas函数 ......

实验08 Pandas字符串和文本处理 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 学会正确使用常见的字符串函数 如：len()、find()、strip()、replace()、contains()函数。 解决实际数据中的字符串和文本处理问题。 二、实验要求 使用常见的字符串函 ......

实验06 Pandas缺失值处理 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握判断缺失值、过滤缺失值、填充缺失缺失值等缺失值处理 解决实际数据中的缺失值问题 二、实验要求 使用常见的缺失值处理函数（如：isnull()、notnull()、fillna()、dropna()函 ......

实验07 Pandas合并与级联 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 掌握pandas合并/拼接 掌握pandas级联 二、实验要求 利用pandas合并、拼接和级联等知识在PyCharm中编写程序，实现Python数据处理的相关操作。 三、实验内容 任务1.现有如下图的 ......

实验05 Pandas数据读写 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 学会正确使用常见的I/O API函数。 解决文本文件、CSV文件、Excel文件、网页文件、数据库文件和JSON格式文件数据的读写问题。 二、实验要求 使用常见的I/O API函数（如：read_csv( ......

实验04 Pandas基础 实验学时：2学时 实验类型：验证 实验要求：必修 一、实验目的 1.掌握pandas系列、数据帧和面板的使用 2.掌握pandas基本功能和操作 二、实验要求 Pandas 程序的运行步骤。 2．pandas的数据结构 3．pandas系列、数据帧和面板 pandas基本 ......