Wes McKinney是世界级的数据分析专家，为pandas创始人之一。该书精辟地讲解了numpy, pandas的使用数据功能

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如果你的电脑内存较小那么想在本地做一些事情是很有局限性的（哭丧脸），比如想拿一个kaggle上面的竞赛来练练手，你会发现多数训练数据集都是大几G或者几十G的，自己那小破电脑根本跑不起来。行，你有8000w条样本你牛逼，我就取400w条出来跑跑总行了吧（狡滑脸）。 下图是2015年kaggle上一个CTR预估比赛的数据集： 看到train了吧，原始数据集6个G，特征工程后得多大？那我就取400w出来train。为了节省时间和完整介绍分批读入数据的功能，这里以test数据集为例演示。其实就是使用pandas读取数据集时加入参数chunksize。 可以通过设置chunksize大小分批读入，也

说明 Python使用Pandas解析JSON的方法有不少，这里使用高效率的 read_json ，但问题是必须符合一定的格式。 推荐阅读 Pandas-read_json官方文档 大佬文章——Pandas处理JSON数据 JSON入门详解 JSON文件内容 [ { "name": "Sam", "id": "20200227" }, { "name": "Bob", "id": "20200228" }, { "name": "Tim", "id": "20200229" } ] Python代码 import pan

今天小编就为大家分享一篇pandas DataFrame实现几列数据合并成为新的一列方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

简介：pandas 中的to_dict 可以对DataFrame类型的数据进行转换 可以选择六种的转换类型，分别对应于参数 ‘dict’, ‘list’, ‘series’, ‘split’, ‘records’, ‘index’，下面逐一介绍每种的用法 Help on method to_dict in module pandas.core.frame: to_dict(orient='dict') method of pandas.core.frame.DataFrame instance Convert DataFrame to dictionary. Parameters --

一、前言 最近总是和excel打交道，由于数据量较大，人工来修改某些数据可能会有点浪费时间，这时候就使用到了Python数据处理的神器—–Pandas库，话不多说，直接上Pandas。 二、安装 这次使用的python版本是python2.7，安装python可以去python的官网进行下载，这里不多说了。 安装完成后使用Python自带的包管理工具pip可以很快的安装pandas。 pip install pandas 如果使用的是Anaconda安装的Python，会自带pandas。 三、read_excel()介绍 首先可以先创建一个excel文件当作实验数据，名称为example.

pandas实战——对星巴克数据的分析-附件资源

Excel表数据比对Python源码

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