常规的字符串操作 .dataframe tbody tr th:only-of-type { ...
当数据文件是百万级数据时,设置chunksize来分批次处理数据 案例:美国总统竞选时的数据分析 读取数据 import numpy as np import pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame df pd.read csv . usa election.csv ,low memory False df .shape 结果: , 可以看到 ...
2019-01-18 11:56 0 983 推荐指数:
常规的字符串操作 .dataframe tbody tr th:only-of-type { ...
先初始化数据 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串,Pandas 为 Series 提供了 str 属性,通过它可以方便的对每个元素进行操作。在之前已经了解过,在对 Series 中每个元素处理时,我们可以使用 map 或 apply 方法 ...
说明:本片博文接上篇博文【Pandas数据预处理之数据转换(哑变量编码pd.get_dummies())】以及上上篇博文【 Pandas数据预处理之数据转换(df.map()、df.replace())】 Pandas对于字符串和文本处理通常是由一些内置的字符串方法指定,一般语法格式 ...
处理文本数据,主要是通过Seris的str访问。遇到NaN时不做任何处理,保留结果为NaN,遇到数字全部处理为NaN。 str是Seris的方法,DataFrame不能直接使用,但是通过索引选择DataFrame中的某一行或者某一列,结果为Seris,然后就可以使用了。 例如定义一个 ...
#数据分析 import pandas import csv old_path = r'd:\2000W\200W-400W.csv' f = open(old_path,'r',encoding='utf-8') data = pandas.read_csv(f) # print(data ...
https://mp.weixin.qq.com/s/BwWmYTXyk8iN1miqPzHVFg 在进行数据分析与可视化之前,得先处理好数据,而很多时候需要处理的都是文本数据,本文总结了一些文本预处理的方法。 将文本中出现的字母转化为小写 结果如 ...
首先我们需要明确一个问题就是,hdfs中blocksize是物理概念是真的把数据进行了按块切分,而mapreduce 中的切片概念是逻辑层面的并没有真正按照切片大小对数据进行切分,只是按照预先规划好的切片数据根据偏移量读取数据,实现逻辑层面的分片。 以上我们了解了mapreduce的分片方式后 ...