1.polars源码解析——DataFrame
2.python Dataframe获取n个最大值/n个最小值
3.Python数据分析系列将循环生成的码分DataFrame写入同一个Excel文件不同工作表(案例+源码)
4.Python数据分析实战-对DataFrame(Excel)某列的数值进行替换操作(附源码和实现效果)
5.Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册
6.python床头书系列Python Pandas中的join方法示例详解
polars源码解析——DataFrame
从源码解析的角度,DataFrame在polars中的码分核心构造和功能将逐一揭示。DataFrame,码分作为基本的码分二维数据结构,由一系列Series组成,码分这些Series都是码分传奇骷髅王源码在polars-core中的ChunkedArray、Series和DataFrame等数据结构之上构建的码分。DataFrame的码分简洁设计使其能直接利用Vec容器特性,如pop和is_empty,码分许多函数如hstack、码分width和insert_at_idx等都巧妙地利用了Vec的码分相应方法。
重点函数如select,码分其调用链为select->select_impl->select_series_impl。码分filter函数则展现出polars的码分多线程优化策略,如take和sort操作都借助了并行计算。码分至于groupby,它主要操作是创建GroupBy结构,接受一个通过IntoIterator和AsRef trait实现的列名迭代器,用于指定分组列。首先通过select_series选择列,再通过groupby_with_series生成分组的DataFrame表示。
在对单个key进行分组时,groupby会调用group_tuples,安卓弹窗源码根据DataFrame的key排序情况使用不同的存储方式,如Slice或Idx。一旦分组完成,我们看到df.groupby(["date"])会返回一个包含select方法的GroupBy结构。接着,通过.select(["temp"])明确要进行聚合操作的列,结果还是GroupBy对象。当调用count等聚合函数时,polars利用groups的分组索引,采用多线程处理每个分组的行,进行高效计算。
python Dataframe获取n个最大值/n个最小值
在Python编程中,数据框架提供了nlargest和nsmallest函数来找出数据集中的前n个最大值或最小值。下面通过具体案例来详细介绍这两个函数的使用。
假设我们有一个数据集,它是一个包含数值的数据框架。
案例1:假设我们需要找出数据集中前3个最大的数值。使用nlargest函数来实现这个目标。函数的调用形式为nlargest(n, column)。n参数表示我们需要找到的前n个最大值,column参数表示我们要分析的数据列。
例如,神魔遮天游戏源码假设我们的数据集包含一个名为'values'的列,我们可以这样调用函数:
result = df['values'].nlargest(3)
结果将返回数据集中前3个最大的数值。
案例2:同样地,如果我们需要找出前3个最小的数值,可以使用nsmallest函数。调用形式与nlargest类似,但参数稍有不同。函数调用为nsmallest(n, column)。
假设我们依然在使用'values'列,我们可以这样调用函数:
result = df['values'].nsmallest(3)
执行后,结果将显示数据集中前3个最小的数值。
对于更深入的了解和实现细节,你可以查阅源代码。源代码详细解释了函数的内部实现,并提供了多个官方案例供参考。这将有助于你更好地掌握这些函数的用法,从而在实际项目中灵活应用。
Python数据分析系列将循环生成的DataFrame写入同一个Excel文件不同工作表(案例+源码)
本文将探讨如何在Python数据分析中,通过循环生成DataFrame,并将其存储在同一个Excel文件的不同工作表中。以下是具体实现的步骤和一个实例。案例与代码实现
首先,语言编码 asp源码假设你有一个数据处理循环,每次循环都会生成一个新的DataFrame。要将这些DataFrame写入名为"output.xlsx"的Excel文件的不同工作表,可以按照以下代码进行操作:python
import pandas as pd
# 假设你的DataFrame生成函数是generate_df
for i in range(1, 6): # 假设你有5次循环
df = generate_df(i) # 每次生成一个新DF
df.to_excel('output.xlsx', sheet_name=f'Sheet{ i}', index=False) # 将DF写入指定工作表
这段代码会将每次生成的DataFrame分别写入output.xlsx的Sheet1到Sheet5工作表中。作者简介
作为一名数据算法研究者,我曾在读研期间发表过6篇SCI论文,目前致力于数据分析相关工作。我分享的内容以简单易懂的方式涵盖了Python、数据分析、机器学习等领域的基础知识和案例。如果你需要数据和源码,欢迎关注并与我联系,获取更多实用教程和分享。Python数据分析实战-对DataFrame(Excel)某列的数值进行替换操作(附源码和实现效果)
实现功能:
本文将展示如何在Python中使用pandas库对DataFrame(Excel)中的某列数值进行替换操作,并提供相关源码和实现效果,旨在帮助您掌握数据处理技巧。
代码分为以下两种情况:
1、将A列的数值进行直接替换,例如将A列中的1替换为,3替换为,4替换为
代码示例:
python
import pandas as pd
# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 直接替换A列数值
df['A'] = df['A'].replace({ 1:, 3:, 4:})
# 保存替换后数据
df.to_excel('updated_data.xlsx', index=False)
2、将A列的elf 反汇编 源码数值进行替换为新的数值(新建新的一列),例如新建E列,将A列中替换为1
代码示例:
python
import pandas as pd
# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 创建新列并替换A列数值
df['E'] = df['A'].replace({ :1})
# 保存替换后数据
df.to_excel('updated_data.xlsx', index=False)
实现效果:
上述代码执行后,将对原始数据文件进行处理,将指定列的特定数值替换为新的数值,并生成更新后的数据文件。通过替换操作,您可以快速调整数据,满足数据分析和处理需求。
Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册
软件及版本
以下为开发相关的技术和软件版本:
服务端:Python 3.9
Web框架:Django 4
数据库:Sqlite / Mysql
开发工具IDE:Pycharm
**推荐系统算法的实现过程
本系统采用用户的历史评分数据与**之间的相似度实现推荐算法。
具体来说,这是基于协同过滤(Collaborative Filtering)的一种方法,具体使用的是基于项目的协同过滤。
以下是系统推荐算法的实现步骤:
1. 数据准备:首先,从数据库中获取所有用户的评分数据,存储在Myrating模型中,包含用户ID、**ID和评分。使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。
2. 构建评分矩阵:使用用户的评分数据构建评分矩阵,行代表用户,列代表**,矩阵中的元素表示用户对**的评分。
3. 计算**相似度:计算**之间的相似度矩阵,通常通过皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)来衡量。
4. 处理新用户:对于新用户,推荐一个默认**(ID为的**),创建初始评分记录。
5. 生成推荐列表:计算其他用户的评分与当前用户的评分之间的相似度,使用这些相似度加权其他用户的评分,预测当前用户可能对未观看**的评分。
6. 选择推荐**:从推荐列表中选择前部**作为推荐结果。
7. 渲染推荐结果:将推荐的**列表传递给模板,并渲染成HTML页面展示给用户。
系统功能模块
主页**列表、**详情、**评分、**收藏、**推荐、注册、登录
项目文件结构核心功能代码
显示**详情评分及收藏功能视图、根据用户评分获取相似**、推荐**视图函数
系统源码及运行手册
下载并解压源文件后,使用Pycharm打开文件夹movie_recommender。
在Pycharm中,按照以下步骤运行系统:
1. 创建虚拟环境:在Pycharm的Terminal终端输入命令:python -m venv venv
2. 进入虚拟环境:在Pycharm的Terminal终端输入命令:venv\Scripts\activate.bat
3. 安装必须依赖包:在终端输入命令:pip install -r requirements.txt -i /simple
4. 运行程序:直接运行程序(连接sqllite数据库)或连接MySQL。
python床头书系列Python Pandas中的join方法示例详解
详细解析Python Pandas中的join方法,包含原理、用法、示例与源码分析,以及官方链接。
原理:join方法用于数据连接,根据索引或列之间的关系合并DataFrame。具体步骤包括确定连接方式与连接列、进行数据对齐、依据连接方式连接数据,并返回新的DataFrame。
用法示例:创建两个DataFrame,通过join方法实现连接操作。默认为左连接,连接列默认为索引。使用on参数指定连接列,并调整连接方式为内连接或外连接。
示例代码与结果输出:创建df1与df2,使用join方法连接,示例展示连接结果。
结果展示:连接后的DataFrame对象,分别展示了左连接、内连接与外连接的连接结果。
源码分析:解析join方法的内部实现,其调用merge方法进行数据连接操作。
官方链接:查阅Pandas文档中的join方法说明,获取详细信息与参数解释。
Python数据分析实战-表连接-merge四种连接方式用法(附源码和实现效果)
在Python数据分析领域,表连接是数据处理中的重要步骤。merge函数提供了四种不同的连接方式,帮助我们根据一个或多个键列将两个pandas DataFrame有效地整合在一起。通过这些连接方式,我们可以合并数据,生成更全面的视图,为深入分析奠定基础。
在实际操作中,我将结合自己在读研期间发表的SCI数据挖掘论文经验和目前在研究院的工作实践,通过实例演示merge的四种连接方式,包括内连接(inner join)、外连接(outer join)、左连接(left join)和右连接(right join)。每种连接方式都有其特定的应用场景和结果特点。
我坚信,学习编程应该简单易懂,因此我致力于以通俗易懂的方式分享python机器学习、深度学习和数据挖掘的基础知识,通过案例解析让复杂概念变得直观。如果你对这些领域感兴趣,欢迎关注我的'数据杂坛',在那里,我们会一起探讨、学习和成长。
为了帮助大家更好地入门,当你邀请三位朋友关注并订阅后,我将通过后台提供相关数据集和源码,并赠送关于数据分析、数据挖掘、机器学习和深度学习的电子书籍,共同踏上数据分析的探索之旅。
Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件(案例源码)
本文演示如何使用Python的pandas库将多个DataFrame写入同一个Excel文件中,每个DataFrame作为独立的sheet。通过以下步骤实现:
首先,创建两个DataFrame df1 和 df2。然后指定Excel文件路径为"dataframes.xlsx"。使用pd.ExcelWriter()创建ExcelWriter对象,通过to_excel()方法将df1和df2写入Excel文件的不同sheet中,分别命名为Sheet1和Sheet2。最后,运行代码后,会在指定路径下生成包含两个sheet的"dataframes.xlsx"文件。
运行示例代码,你将看到在指定路径下生成的"dataframes.xlsx"文件,该文件包含df1和df2的数据。
本文由一位在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文的作者撰写,目前在某研究院从事数据算法研究工作。作者致力于只做原创,以简单易懂的方式分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习和人工智能等基础知识与案例。关注公众号"数据杂坛",获取更多内容。
原文链接:Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件(案例源码)