pandas 分块阅读
示例
import pandas as pd chunksize = [n] for chunk in pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize): process(chunk) delete(chunk)
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问题内容： Pypubsub为您的Python应用程序提供了一种解耦其组件的简单方法：应用程序的某些部分可以发布消息（带有或不带有数据），其他部分可以订阅/接收它们。这允许消息“发件人”和消息“侦听器”彼此不知道： 一个不需要导入另一个 发件人不需要知道 “谁”得到消息， 监听者将如何处理数据， 甚至任何侦听器都将获取消息数据。 同样，听众也不必担心消息的来源。 这是用于实现模型-视图-控制器体系
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模块分块策略 coolie-cli 默认会将入口模块及其依赖模块都合并在一个文件里， 如果一些模块几乎被全站使用了，那么就可以考虑独立出来， 而不需将这些公共模块重复加载。例： "chunk": [ "./static/js/libs/**/*", // 分组0 "./static/js/3rd/**/*", // 分组1 [
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问题内容： 我正在尝试建立一个ARIMA进行异常检测。我需要找到时间序列图的移动平均值，为此我尝试使用pandas 0.23 错误：跟踪（最近一次调用最近）：文件“ C：\ Program Files \ Python36 \ lastmainprogram.py”，行74，在moving_avg = pd.rolling_mean（ts_log，12）中AttributeError：模块’pan
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问题内容： 我正在读取一个基本的csv文件，其中这些列用逗号分隔，这些列名称分别为： 但是，主体列是一个字符串，可能包含逗号。显然，这会导致问题，并且熊猫抛出错误： 有没有一种方法可以告诉熊猫忽略特定列中的逗号，或者可以解决该问题？ 问题答案： 想象一下，我们正在读取名为的数据框： 您可以做的一件事是使用以下命令在列中指定字符串的定界符： 在这种情况下，以逗号分隔的字符串将被视为总数，而不管它们之
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主要内容：创建分层索引,应用分层索引,分层索引切片取值,聚合函数应用,局部索引,行索引层转换为列索引,列索引实现分层,交换层和层排序分层索引（Multiple Index）是 Pandas 中非常重要的索引类型，它指的是在一个轴上拥有多个（即两个以上）索引层数，这使得我们可以用低维度的结构来处理更高维的数据。比如，当想要处理三维及以上的高维数据时，就需要用到分层索引。 分层索引的目的是用低维度的结构（Series 或者 DataFrame）更好地处理高维数据。通过分层索引，我们可以像处理二维数据
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主要内容：对象创建,获取统计信息,获取类别属性,重命名类别,追加新类别,删除类别,分类对象比较通常情况下，数据集中会存在许多同一类别的信息，比如相同国家、相同行政编码、相同性别等，当这些相同类别的数据多次出现时，就会给数据处理增添许多麻烦，导致数据集变得臃肿，不能直观、清晰地展示数据。 针对上述问题，Pandas 提供了分类对象（Categorical Object），该对象能够实现有序排列、自动去重的功能，但是它不能执行运算。本节，我们了解一下分类对象的使用。 对象创建 我们可以通过多种