色窝窝无码一区二区三区 手把手教你使用 Pandas 读取结构化数据
本文转载自微信公众号「大数据DT」，作家张秋剑 张浩 等。转载本文请关联大数据DT公众号。
DataFrame是咱们常见的二维数据表，包含多个变量(列)和样本(行)，肤浅被称为数据框。
Series是一个一维结构的序列，包含指定的索引信息，不错被视作DataFrame中的一列或一瞥。其操作秩序与DataFrame尽头相通。
Panel是包含序列及截面信息的三维结构，肤浅被称为面板数据。
咱们可通过遗弃时辰ID和样本ID赢得对应的Series和DataFrame色窝窝无码一区二区三区。
由于这些对象的常用操作秩序尽头相通，因此本文主要使用DataFrame进行演示。
1 读取文献Pandas库提供了浅陋读取土产货结构化数据的秩序。这里主要以csv数据为例色窝窝无码一区二区三区，read_csv函数不错读取csv数据，代码如下：
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可能大家都知道，字符串存在字符串常量池中，被栈或堆上的变量引用。如果变量的值是字符串字面量，则在栈上的变量直接引用字符串常量池中的字符串;如果是字符串是 new String 创建的，则会在堆上创建 String 对象，指向字符串常量池中的字符串，栈上变量指向堆中的 String 对象。
之所以网关对微服务这么重要色窝窝无码一区二区三区，主要有以下几点原因：
Go slice 里面放struct 应该使用指针吗?
import 色窝窝无码一区二区三区pandas as pd csv = pd.read_csv('data/sample.csv') csv
id name scores 0 1 小明 78.0 1 2 小红 87.0 2 3 小白 99.0 3 4 小青 99999.0 4 5 小兰 NaN
按照常规，Pandas会以pd为别号，以read_csv函数读取指定旅途下的文献，然后复返一个DataFrame对象。若是在敕令行中打印DataFrame对象色窝窝无码一区二区三区，可读性可能会略差一些;若是在Jupyter Notebook中打印的话，可读性会大幅晋升。
打印出来的DataFrame包含索引(第一列)，列名(第一瞥)及数据实质(除第一瞥和第一列除外的部分)。
此外色窝窝无码一区二区三区，read_csv函数有许多参数不错缔造，如下所示。
filepath_or_buffer csv文献的旅途 sep = '，' 分隔符，默许为逗号 header = 0 int类型，0代表第一瞥为列名，若设定为None将使用数值列名 names = [] list，重新界说列名，默许为None usecols = [] list，界说读取的列，设定后将裁汰读取数据的时辰，并减小内存破钞，符合读取大宗数据，默许为None dtype = {} dict，界说读取列的数据类型，默许为None nrows = None int类型，指定读取数据的前n行，默许为None na_values = ... str类型，list或dict，指定缺失值的填充值 na_filter = True bool类型，自动发现数据中的缺失值，默许值为True，若笃定数据完竣失，不错设定值为False，以提高数据载入的速率 chunksize = 1000 int类型，分块读取，当数据量较大时，不错设定分块读取的行数，扒开双腿猛进入免费视频默许为None encoding = 'utf-8' str类型，数据的编码，Python3默许编码为UTF-8，Python2默许编码为ASCII Pandas除了不错径直读取csv、excel、json、html等文献生成的DataFrame，也不错在列表、元组、字典等数据结构中创建DataFrame。 2 读取指定行和指定列使用参数usecol和nrows读取指定的列和前n行，这么不错加速数据读取速率。读取原数据的两列、两行示举例下。
csv = pd.read_csv('data/sample.csv'，\ usecols=['id'，'name']，\ nrows=2) #读取'id'和'name'两列，仅读取前两行 csv
id name 0 1 小明 1 2 小红3 分块读取
参数chunksize不错指定分块读取的行数色窝窝无码一区二区三区，并复返一个可迭代对象。这里，big.csv是一个4500行、4列的csv数据，设定chunksize=900，分5块读取数据，每块900行，4个变量，如下所示：
csvs = pd.read_csv('data/big.csv'，chunksize=900) for i in csvs: print (i.shape)
(900， 4) (900， 4) (900， 4) (900， 4) (900， 4)
不错使用pd.concat函数读取一齐数据：
csvs = pd.read_csv('data/big.csv'，chunksize=900) dat = pd.concat(csvs，ignore_index=True) dat.shape
(4500， 4)4 将不对理数据读取为缺失值
在数据sample.csv中，“小青”的分数中有的取值为99999，这里令其读取为缺失值，操作如下：
csv = pd.read_csv('data/sample.csv'， na_values='99999') csv
id name scores 0 1 小明 78.0 1 2 小红 87.0 2 3 小白 99.0 3 4 小青 NaN 4 5 小兰 NaN5 以指定编码口头读取
读取数据时，乱码情况通常出现。这里需要先弄了了原始数据的编码神气，再以指定的编码神气读取，举例sample.csv编码为UTF-8，这里以指定编码(参数encoding)口头读取。
csv = pd.read_csv('data/sample.csv'， encoding='utf-8') csv
id name scores 0 1 小明 78.0 1 2 小红 87.0 2 3 小白 99.0 3 4 小青 99999.0 4 5 小兰 NaN
对于作家：张秋剑，赴任于腾讯云金融拓展中心，从事微信钞票营销顾问、数据中台、AI欺骗等处理决议拓展责任，探究宗旨包括数字化转型、翻新执行等。
张浩，曾任腾讯云金融首席架构师和星环科技金融行业技能总监，主要从事大数据、人工智能、云筹办、区块链、联邦学习等关联技能研发与产物想象，具有丰富的企业架构想象、企业数字化政策转型运营与业务究诘训戒。
周大川，赴任于某中央金融企业金融科技研发中心，主要从事企业级数据平台开采、中枢业务平台设置、AI赋能金融科技翻新等责任，具有丰富的新一代金融业务系统设置训戒。
常国珍，曾任毕马威究诘大数据总监，具有近20年数据挖掘、精益数据治理、数字化运营究诘训戒，是金融信用风险、反讹诈和反洗钱算法边界的众人。
本文摘编自《金融生意数据分析：基于Python和SAS》，经出书方授权发布。(ISBN：9787111695837)
