前言
有些人看到这个问题觉得不是问题，是嘛，不就是df.col[]函数嘛，其实忽略了一个重点，那就是我们要省去把csv文件全部读取这个过程，因为如果在面临亿万级别的大规模数据，得到的结果就是boom，boom，boom。
我们要使用一下现成的函数里面的参数nrows,和skiprows，一个代表你要读几行，一个代表你从哪开始读，这就可以了，比如从第3行读取4个
示例代码
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7,8,9],'b':[22,33,44,55,66,77,88,99,10]})
df.to_csv('tes
2021-11-16 15:55:13
41KB
1
Python后处理资料，python后处理详解：手把手教你用python读数据
2021-09-28 18:00:07
1.45MB
今天小编就为大家分享一篇对python 数据处理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder详解，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
2021-09-27 10:15:53
28KB
1
目前数据分析已经深入到各个行业中，尤其以Python为工具的数据分析和数据挖掘将越来越流行，但在数据分析和挖掘中，最消耗时间的就是数据处理了，高效的数据处理技能已经成为工作中必不可少的技能之一了。熟练掌握和运用Python对数据进行高效的处理，可以大大提高数据分析和数据挖掘的效率。
Python数据处理实战: 基于真实场景的数据(Python数据处理和特征工程)作为Python数据清洗实战入门课程的升级版，本课程以真实的场景数据为案例进行教学，包括征信，电商，零售数据等, 本课程由浅入深详细讲解Python数据处理和特征工程在真实项目中的运用, 本课程专门针对想深入学习Python数据处理而量身定做的课程，是讲师在多年真实项目和实践工作的总结，涵盖实际项目中主要的知识点，内容详尽，代码可读性及实操性强。
掌握好数据处理和特征工程，有利于今后从事或者转行数据分析或者数据挖掘，以及解决工作和项目中遇到的各种数据处理问题。课程目标：
1.熟悉数据处理的流程和方法
2.熟练掌握pandas和numpy的运用
3.举一反三,能够独立完成数据分析中数据处理阶段的任务
2021-09-08 14:59:35
10KB
1
图 灵 程 序 设 计 丛 书
著[美] Jacqueline Kazil Katharine Jarmul，译张亮 吕家明；
本书采用基于项目的方法，介绍用 Python 完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python 基础知识，如何从 CSV、Excel、XML、JSON 和 PDF 文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和 API 中提取数据。本书适合数据处理工作相关人员。
2021-06-30 08:37:13
13.16MB
1
自己编写的python小工具，可以实现txt文件跟Excel文件的相互转换，这个是Windows版本，另有unix版本需要另行下载
2021-06-24 13:01:07
6.35MB
1