各位观众老爷，大家好！今天咱们来聊聊Pandas里的一个“伪SQL”神器——query()方法。 啥？伪SQL？别怕，不是让你去考数据库证书，而是用一种类似SQL的语法，在Pandas DataFrame里愉快地筛选数据，让你的代码更简洁、更易读，也更装X！ 开场白：为啥要用query()？ 想象一下，你有一张巨大的Excel表格，里面堆满了各种数据。你想找出所有年龄大于30岁，且工资高于5000的员工。如果是用传统的Pandas方式，你可能要这样写： import pandas as pd # 假设我们有一个DataFrame data = {‘name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’, ‘David’, ‘Eve’], ‘age’: [25, 32, 28, 40, 35], ‘salary’: [4000, 6000, 4500, 7000, 5500], ‘city’: [‘Beijing’, ‘Shanghai’, ‘Beijing’, ‘Shanghai’, ‘Guangzhou’]} df = pd.DataFrame(data) # 传统的筛选 …
Python高级技术之：如何利用`Pandas`的`multi-index`，处理复杂的多维数据。
各位观众老爷们，晚上好！ 欢迎来到“Python高级技术之Pandas Multi-Index奇妙夜”。 今天咱们要聊聊Pandas里的一个高级玩意儿，叫“Multi-Index”，也就是多层索引。 别被这个名字吓到，其实它就是个帮你处理复杂数据的神器。 想象一下，如果你要分析一个销售数据，这个数据既按地区分，又按产品类别分，还按年份分， 这时候，传统的单层索引就有点力不从心了。 Multi-Index就像一个数据魔方，能让你从各个维度去切片、分析数据，非常灵活。 一、 什么是Multi-Index？ 简单来说，Multi-Index就是在DataFrame或Series中使用多个索引级别。 就像一本书的目录，第一层是章节，第二层是小节，第三层是段落。 通过这种多层结构，你可以更清晰地组织和访问数据。 二、 为什么要用Multi-Index？ 处理复杂数据： 当你的数据有多个维度时，Multi-Index可以让你更容易地进行数据透视、分组和聚合。 提高数据可读性： Multi-Index可以更清晰地展示数据的层次结构，让数据更容易理解。 简化数据操作： Multi-Index提供了一些 …
Python高级技术之：如何利用`Cython`为`Pandas`和`NumPy`编写高性能的`C`扩展。
各位久等了，今天咱们聊聊如何用 Cython 这把瑞士军刀，给 Pandas 和 NumPy 这俩数据分析界的扛把子，打造高性能的 C 扩展，让他们如虎添翼，跑得更快！ 开场白：Python 的速度，永远的痛？ Python 易学易用，库也多如繁星，但在处理大规模数据和复杂计算时，速度就成了绕不开的坎儿。尤其是 Pandas 和 NumPy，虽然它们本身已经做了很多优化，但遇到性能瓶颈时，还是得另辟蹊径。这时候，Cython 就该闪亮登场了。 Cython 是什么？一句话概括：Python + C 的混血儿 Cython 是一种编程语言，它是 Python 的超集，允许你编写 C 代码，并能无缝地与 Python 代码集成。换句话说，你可以用 Cython 来编写高性能的 C 扩展，然后在 Python 中像调用普通 Python 模块一样调用它们。 为什么选择 Cython？ 性能提升： C 代码的执行速度远快于 Python 代码，尤其是对于循环和数值计算。 代码复用： 可以利用现有的 C/C++ 代码库。 易于集成： 可以轻松地将 C 扩展集成到 Python 项目中。 相对简单 …
Python高级技术之：`Pandas`的`Categorical`类型：如何节省内存和提升处理效率。
各位观众，晚上好！我是你们的老朋友，数据魔法师，今晚咱们聊聊Pandas里的一个“省钱小能手”和“效率加速器”—— Categorical 类型。 开场白：数据瘦身术与性能提速包 想象一下，你有一张巨大的表格，里面塞满了各种各样的信息，比如客户的性别、所在城市、购买的产品类型等等。这些列的数据类型可能五花八门，有字符串、数字等等。但是仔细观察，你会发现其中一些列，比如“性别”，只有“男”和“女”两种取值；“城市”也只有有限的几个选择。 如果直接用字符串或者数字来存储这些列，那简直就是浪费资源！就像你明明只需要带两件衣服出门，却硬要拖一个装满杂物的行李箱。 Categorical 类型就是来帮你解决这个问题的。它可以把这些重复出现的字符串或者数字，用更节省空间的方式存储起来，并且在进行数据分析的时候，还能大幅提升处理速度。 第一幕：Categorical类型的“真面目” Categorical 类型本质上是一种用数字编码来表示类别数据的类型。它由两部分组成： categories: 类别本身，也就是列中所有不同的值，可以想象成一个“词汇表”。 codes: 每个值对应的类别在“词汇表”中 …
Python高级技术之：`Pandas`的`DataFrame`内部实现：`Block Manager`和`Index`的内存优化。
各位观众老爷们，大家好！今天咱不开车，来聊聊Pandas DataFrame里的“潜规则”——Block Manager和Index的内存优化。别害怕，听名字唬人，其实就是教你省钱（内存）的小技巧。 Part 1: DataFrame的“骨架”：Block Manager 咱们先来扒一扒DataFrame的皮，看看它的骨架长啥样。 你可能觉得DataFrame就是一个表格，但实际上，Pandas为了提高效率，把不同类型的数据分成了不同的“块”（Blocks）来存储。 举个例子，你有一个DataFrame，既有整数，又有浮点数，还有字符串，那么Pandas就会把它分成三个Block：一个存整数，一个存浮点数，一个存字符串。 这就是Block Manager的核心思想：同类型的数据住一起，方便管理和运算。 import pandas as pd import numpy as np # 创建一个混合类型的DataFrame df = pd.DataFrame({ ‘A’: np.arange(5, dtype=’int64′), ‘B’: pd.array([True, False, Tr …
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Python高级技术之：`Python`的`Pandas`和`NumPy`：如何利用向量化操作避免`for`循环。
各位观众，大家好！我是今天的主讲人，很高兴能和大家一起聊聊Python里Pandas和NumPy这对好基友，以及如何利用它们的向量化操作，优雅地告别那些磨人的for循环。 今天的主题是：Python高级技术之：Python的Pandas和NumPy：如何利用向量化操作避免for循环。 记住，我们的目标是：能不用for循环，就坚决不用！ 第一部分：for循环的痛点 在深入向量化操作之前，我们先来回顾一下for循环。for循环就像一个勤勤恳恳的老黄牛，一条数据一条数据地处理。虽然可靠，但效率实在不敢恭维。 举个例子，假设我们有一个包含100万个数字的列表，现在想把每个数字都乘以2。 import time data = list(range(1000000)) # 使用for循环 start_time = time.time() result_for = [] for x in data: result_for.append(x * 2) end_time = time.time() print(f”For循环耗时: {end_time – start_time:.4f} 秒”) 这段代码 …
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Modin：在现有 Pandas 代码上实现分布式加速
好的，各位观众老爷，欢迎来到今天的“Modin：让你的 Pandas 代码飞起来”特别节目！我是你们的老朋友，人称代码界的“加速器”，今天就来跟大家聊聊如何用 Modin 这个神奇的工具，让你的 Pandas 代码瞬间提速，走向人生巅峰（误）。 开场白：Pandas，爱你不容易啊！ 话说回来，Pandas 这玩意儿，简直是 Python 数据分析界的扛把子，谁不用 Pandas，都不好意思说自己是搞数据的。但是！But！然而！Pandas 也有个小小的缺点，那就是……慢！ 尤其是当你的数据量蹭蹭往上涨的时候，Pandas 就开始力不从心了，CPU 占用率飙升，风扇狂转，甚至电脑直接卡死，让你怀疑人生。 这时候，你可能会想：难道就没有什么办法，能让 Pandas 像吃了炫迈一样，根本停不下来吗？ 答案是：有！而且它就叫做——Modin！ Modin：Pandas 的超能力外挂 Modin 是一个基于 Ray 或 Dask 的 DataFrame 库，它可以让你只修改一行代码，就能把你的 Pandas 代码变成分布式并行计算，从而大幅提升速度。 简单来说，你可以把 Modin 理解成 Pa …
Pandas `MultiIndex` 高级操作：复杂数据层次化处理与切片
Pandas MultiIndex 高级操作：复杂数据层次化处理与切片 (讲座模式) 大家好！欢迎来到今天的 Pandas MultiIndex 高级操作讲座。今天我们要聊聊 Pandas 中一个非常强大的功能，叫做 MultiIndex，中文可以理解为“多层索引”或者“分层索引”。如果你觉得你的数据长得像俄罗斯套娃，一层又一层，那么 MultiIndex 就是你的救星！ 为什么要用 MultiIndex？ 想象一下，你有一个关于全球各地不同城市的气象数据，数据维度可能包括：国家、城市、年份、月份、温度、湿度等等。 如果把所有这些信息都挤在一列索引里，那简直是一场灾难！ 使用 MultiIndex，你可以把国家、城市、年份、月份都变成索引，这样你的数据就变得更有结构，更易于理解和操作。就像图书馆里的图书分类一样，方便我们快速找到想要的信息。 MultiIndex 的基础：从创建开始 Pandas 提供了多种方式来创建 MultiIndex。我们先从最简单的开始： 使用 from_tuples 创建 如果你已经有一组元组，每个元组代表一个索引的组合，那么 from_tuples 是一个不 …
Pandas `MultiIndex` 高级操作：复杂数据层次化处理与切片
Pandas MultiIndex 高级操作：复杂数据层次化处理与切片 大家好！欢迎来到今天的“Pandas MultiIndex 高级操作”讲座。今天我们要聊聊Pandas的MultiIndex，这家伙就像数据界的俄罗斯套娃，一层套一层，专门用来处理复杂、层次化的数据。 你可能觉得，单层索引挺好的，简单直接。但是，当你的数据维度增加，比如你想同时根据年份、地区、产品类别来分析销售额，单层索引就显得力不从心了。这时候，MultiIndex就闪亮登场了，它可以让你轻松管理和操作这种多维度的数据。 今天，我们就来深入探讨MultiIndex的创建、操作、切片以及一些高级应用。准备好了吗？让我们开始吧！ 1. 什么是 MultiIndex？为什么要用它？ 简单来说，MultiIndex 就是具有多个层次的索引。每个层次都可以有自己的标签，共同组成一个唯一的索引值。 为什么要用 MultiIndex？ 组织复杂数据： 它可以自然地表示层次化数据，让数据结构更清晰。 更强大的切片和选择： 可以方便地根据多个层次的标签进行数据选择和切片。 简化数据分析： 在分组、聚合等数据分析操作中，MultiI …
外部库集成：SciPy, Pandas 与 NumPy 的协同工作
好的，各位观众老爷们，欢迎来到“Python江湖之SciPy、Pandas、NumPy三剑客传奇”讲堂！我是你们的老朋友，江湖人称“代码小诸葛”的讲师，今天咱们就来聊聊Python数据分析界的三大神器：SciPy、Pandas和NumPy。 别看它们名字有点拗口，但个个都是身怀绝技，而且配合起来那叫一个天衣无缝。想象一下，如果把数据分析比作一场武林大会，NumPy就是扎马步的基本功，Pandas是十八般兵器，而SciPy则是那些独门绝技，有了这三位，你还怕在数据江湖上混不下去？ 第一回：NumPy——内功深厚的“老黄牛” 咱们先来说说NumPy，这家伙就像武侠小说里默默耕耘的老黄牛，看着不起眼，但却是整个数据分析的基础。NumPy的核心是ndarray，也就是n维数组。这玩意儿可比Python自带的list强大多了，它能进行高效的数值计算，而且速度快得飞起！ ndarray的优势： 存储效率高： NumPy数组存储数据类型一致，占用内存更少。 运算速度快： 底层由C语言实现，针对数组运算进行了优化。 广播机制： 允许不同形状的数组进行运算，简直是懒人福音。 举个例子，你想计算两个列表对 …