Pandas循环提速7万多倍!Python数据分析攻略
乾明 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 用Python和Pandas进行数据分析,很快就会用到循环。 但在这其中,就算是较小的DataFrame,使用标准循环也比较耗时。 遇到较大的DataFrame时,需要的时间会更长,会让人更加头疼。 现在,有人忍不了了。他是一位来自德国的数据分析师,名叫Benedikt Droste。 他说,当自己花了大半个小时等待代码执行的时候,决定寻找速…
乾明 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 用Python和Pandas进行数据分析,很快就会用到循环。 但在这其中,就算是较小的DataFrame,使用标准循环也比较耗时。 遇到较大的DataFrame时,需要的时间会更长,会让人更加头疼。 现在,有人忍不了了。他是一位来自德国的数据分析师,名叫Benedikt Droste。 他说,当自己花了大半个小时等待代码执行的时候,决定寻找速…
python官网下载太慢了,于是把所有版本都下载下来。3.5、3.6、3.7、3.8、3.9、3.10全部打包到一起,打包的大部分是windows的64位的,后面没有写64位就是32位的。这下子总没问题了吧。 链接:https://pan.baidu.com/s/1gXWlelx_nL8OXXMqStITDw 提取码:abc1 文件包含 MAC电脑只打包了最新3.10.6的安装包,这个。 if b…
目 录 摘要 1 绪论 1.1 研究背景 1.2 开发意义 1.3 系统开发技术的特色 1. 4论文结构与章节安排 2 基于Python云顶之弈数据分析系统 系统分析 2.1 可行性分析 2.2 系统流程分析 2.2.1 数据增加流程 2 .3.2 数据修改流程 2 .3. 3数据删除流程 2.3 系统功能分析 2.3.1 功能性分析 2.3.2 非功能性分析 2.4 系统用例分析 2.5 本章…
1.Python3+OpenCV中的shape命令获取图片的高度、宽度、深度 import cv2 fn="1.jpg" img = cv2.imread(fn) [height,width,pixels] = img.shape print(height,width,pixels) 参考: 版权声明:本文为qionggaobi9328原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上…
在一些微服务或web服务中我们难免需要日志功能,用来记录一些用户的登录记录,操作记录,以及一些程序的崩溃定位,执行访问定位等等; Python内置 非常强大的日志模块 ==> logging 今天给大家分享一下以配置文件形式进行配置log日志 ; Centos6.7 Python3.6 logging0.5.1.2 logging模块有三个比较重要的功能组件: 1、loggers 配置文件可…
用 int() 函数可以将字符串转换为整型,但是切记 int() 只能转化由纯数字组成的字符串。 非纯数字组成的字符串强转为整型会报错: ValueError: invalid literal for int() with base 10 版权声明:本文为qq_45538469原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。原文链接:https://blog.c…
一般修改字典 dict 的值是 list 的时候,很容易想到这样操作 a = {'1':[1]} a['1'].append(2) print(a) # {'1': [1, 2]} 但是在多进程共享变量 Manager.dict() 的时候就有问题了 程序给 Manager.dict() 初始化为 {'1':[1]} ,然后启动两个进程,其中检查 2 是否在 dict 中,如果不在,就将 {'2'…
相信大家在玩爬虫的时候,经常需要自己去批量构建url,但是有的时候网站中作为参考的同类型url却包含一串百分号的乱码,让我们自己在构建的时候无从下手。这一篇博客就来一起看看这些百分号到底是什么东西。 文章目录 问题描述 为什么要编码? python的编码操作 总结 问题描述 今天在爬虫的时候,需要构建的一个url需要附加搜索内容,例如爬取搜索内容为“零食 京东超市”的url,如果原样输出应该是 h…
error: (-215:Assertion failed) dims <= 2 && step[0] > 0 in function 'locateROI' 此类问题可以将需处理的图片和程序置于同一个文件夹(project)下 之前都用的绝对路径 这里不知为什么 一定要放置在同文件夹下 其他解决方法一直未找到 神奇的是 放入在同一文件夹下 你用放在其他位置的绝对路径…
1.分析背景 这是一份kaggle上的银行的数据集,研究该数据集可以预测客户是否认购定期存款y。这里包含20个特征。 2. 分析框架 3. 数据读取,数据清洗 # 导入相关包 import numpy as np import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('./1bank-additional-full.csv') # 查看表的行列数 data.s…