Pandas使用小技巧有哪些

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對于動輒就幾十或幾百個 G 的數(shù)據(jù)，在讀取的這么大數(shù)據(jù)的時候，我們有沒有辦法隨機選取一小部分數(shù)據(jù)，然后讀入內存，快速了解數(shù)據(jù)和開展 EDA ？

使用 Pandas 的 skiprows 和概率知識，就能做到。

下面解釋具體怎么做。

如下所示，讀取某 100 G 大小的 big_data.csv 數(shù)據(jù)

使用 skiprows 參數(shù)，
x > 0 確保首行讀入，
np.random.rand() > 0.01 表示 99% 的數(shù)據(jù)都會被隨機過濾掉

言外之意，只有全部數(shù)據(jù)的 1% 才有機會選入內存中。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("big_data.csv",
skiprows =
lambda x: x>0 and np.random.rand() > 0.01)

print("The shape of the df is {}.
It has been reduced 100 times!".format(df.shape))

使用這種方法，讀取的數(shù)據(jù)量迅速縮減到原來的 1% ，對于迅速展開數(shù)據(jù)分析有一定的幫助。

上述就是小編為大家分享的Pandas使用小技巧有哪些了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

網(wǎng)站標題：Pandas使用小技巧有哪些
新聞來源：http://www.rwnh.cn/article24/jdggce.html

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