pythonforpandas

1.python pandas怎么用

安装pandas

1. Anaconda

安装pandas、Python和SciPy最简单的方式是用Anaconda。Anaconda是关于Python数据分析和科学计算的分发包。

2. Miniconda

使用Anaconda会安装一百多个依赖包,如果想灵活控制安装的依赖包或带宽有限,使用Miniconda是个不错的选择。

Conda是个包管理器,Anaconda就是建立在它的基础上。Conda不只跨平台还与语言无关,与pip和virtualenv相结合的作用相似。

Miniconda允许先创建包含Python的安装包,然后用conda安装其他的依赖包。

3. Pypi

pandas可以通过pip安装,但要安装相关的依赖包。

pip install pandas

4. 包管理器

可以用linux的包管理器进行安装,如

sudo apt-get install python-pandas

zypper in python-pandas

2.如何使用Python的Pandas库绘制折线图

01首先我们需要打开Excel软件准备需要的数据,这里多准备几列数据,一列就是一条折线,如下图所示02然后我们打开Pycharm软件,新建Python文件,导入Pandas库,接着将Excel中的数据读取进数据集缓存,如下图所示03接下来我们利用plot方法绘制折线图,如下图所示,这里只添加了一列标题04运行文件以后我们就可以看到折线图显示出来了,但是比较的简单,下面我们逐渐的丰富它05然后在plot方法中将excel里面的多列标题都添加进来,如下图所示06这次在运行文件的时候我们就可以看到折线图上有多条线了,如下图所示07接下来我们在为折线图设置标题,X,Y坐标轴的内容,如下图所示08然后通过plot方法下面的area方法对折线图的空白区域进行叠加填充,如下图所示09最后我们运行完善好后的文件,就可以看到如下图所示的折线图了,到此我们的折线图绘制也就完成了End。

3.如何使用Python绘制饼图

01首先我们需要在Excel文件中准备好饼图的数据,如下图所示02接下来我们打开Pycharm,新建Python文件,导入Python的pandas库,利用pandas将Excel数据加载到缓存中,如下图所示03然后我们在导入pyplot库,运用pyplot库的pie进行饼图的绘制,如下图所示04接着运行程序以后我们就可以看到一张如下图所示的饼图了,但是四周的名称和Excel中的还是不太一样,接下来修改四周的名称05我们在运用pandas库加载Excel数据文件的时候加上index_col属性即可,如下图所示06这次在运行程序我们就可以看到饼图四周的名称和Excel中的一样了,如下图所示07接着我们在运用pyplot中的title和ylable设置饼图的标题和Y坐标轴的名称,如下图所示08最后运行文件就可以看到下面这个信息比较齐全的饼图了,如下图所示,到这里用Python绘制饼图就结束了End。

4.用Python 做策略回测,耗时很长,有什么加速办法

1. 在动手优化之前,先profile看看,程序时间都花在哪些地方了:

python -m cProfile -o output.prof your_program

跑完之后,会生成一个output.profile文件。接下来需要对这个文件进行分析,这方面的工具我推荐SnakeViz,神器。安装非常简单,pip install snakeviz 即可。

snakeviz output.prof

运行之后,会打开一个浏览器窗口,好好看看,哪些函数耗时最多,耗时是因为调用次数太多呢,还是因为单次调用耗时长,明确优化重点;

2. 减少重复计算,缓存计算结果。看看 functools.lru_cache。

3. 能用list comprehension的地方,不要用for;能用numpy的地方,不要手写循环,不要用pandas;

4. 看你的回测,40w个tick的话,数据量不算大,应该是直接load到内存里的吧?

5. 还是慢的话,上Numba — Numba,就是安装麻烦一些,使用起来非常方便,速度提高一两个数量级没问题;

6. 如果你用的包PyPy都支持的话,试试pypy;

7. Cython、c module,上面的都没效果的话,这个是最后的候选方案了。

5.python循环分类问题,一个数可以同时分为好几类,如何减少计算量

每个元素肯定要遍历一遍的, 这个没办法。

数据量不大的话(几千个),就简单的用python的for遍历就好了, 但数据量大的话,就要想着换个方式来处理, 比如用pandas来处理数据,当然用pandas也不能用for这种遍历了, 因为python的性能问题。 最好用pandas提供的方法来处理。

因为不知道你有没有用过pandas, 所以具体的代码也就不贴出来了。虽然pandas内部是用C语言弄的, 所以用它提供的函数来处理的速度会非常快。

6.python pandas 怎样高效地添加一行数据

所以一般说来dataframe就是a set of columns, each column is an array of values. In pandas, the array is one way or another a (maybe variant of) numpy ndarray. 而ndarray本身不存在一种in place append的操作。。。因为它实际上是一段连续内存。。。任何需要改变ndarray长度的操作都涉及分配一段长度合适的新的内存,然后copy。。。这是这类操作慢的原因。。。如果pandas dataframe没有用其他设计减少copy的话,我相信Bren说的"That's probably as efficient as any"是很对的。

所以in general, 正如Bren说的。。。Pandas/numpy structures are fundamentally not suited for efficiently growing.

Matti 和 arynaq说的是两种常见的对付这个问题的方法。。。我想Matti实际的意思是把要加的rows收集成起来然后concatenate, 这样只copy一次。arynaq的方法就是预先分配内存比较好理解。

如果你真的需要incrementally build a dataframe的话,估计你需要实际测试一下两种方法。

我的建议是,如有可能,尽力避免incrementally build a dataframe, 比如用其他data structure 收集齐所有data然后转变成dataframe做分析

7.看到几个给 python 做加速的方案

python 性能加速的方法:

选择一个正确的数据结构。

这个说法深有体会。Python中多变的数据结构可以造成很大的差异,使用一个set就可以事半功倍。甚至一个自己定义的数据结构,对于内存,运算速度,处理方式等都有很大的影响。

进行排序

我在项目中也遇到过,几百万的数据URL需要进行鉴别,哪些数据抓取了哪些没有,抓取的部分还有重复。使用if x in y这种格式,则需要o(m*n)的时间复杂度。而两边都对URL进行排序后,则可以使用两个指针轻松搞定。

字符串组合

编写大字符串的时候,不建议使用加号拼接字符串。使用join,%s(py3中使用format方法)等官方的方法效果更好。

循环的使用

如果使用for循环进行简单而大量的操作,不妨试试map()函数,或者python2.0中就已经有的list方法直接生成。或者使用迭代器进行循环的操作。

避免使用点方法

如上,需要使用list.append()方法的时候,这些方法都是需要在每次调用的时候重新确定(原文reevaluated)的,所以可以提前代替,如re.compile()方法。

使用局部变量

可以将一些代码函数化,从而将变量转为局部变量,Python获取局部变量比使用全局变量要快得多。

初始化字典元素

字典的当前使用新技巧包括:使用keyError来定位没有的key,使用get()方法来返回键对应的值。字典中还有collections模块中较多的:defaultdict,OrderedDict类等。

首先在头部写明 import 声明

大量的import会影响Python的性能。虽然随处可以import, 但最好在代码的头部集中写明。

数据的聚合

一次将多个数据聚合起来传递给函数比多次调用函数的开销要小得多。

减少执行语句的数量

Python中有一个定期检查线程是否该运行的函数。这个函数的大量调用会影响性能。最好我们可以设置这个值为较大的数,或者使用少的执行语句而以空间换时间。

Python不是C

移位不一定比加法快。Python是一个高级语言,调用底层不一定快。

使用profile来分析函数的性能

pythonforpandas

转载请注明出处代码入门网 » pythonforpandas

资讯

脚本python

阅读(14)

本文主要为您介绍脚本python,内容包括Python如何写脚本?,Python这种脚本语言的特点是什么?,Python脚本怎么让它后台自动隔一定时间运?Python脚本怎。python文件后缀总结:(1).py:这通常是您编写的输入源代码。(2).py3:Python3脚本(Python3脚本

资讯

python脚本if

阅读(15)

本文主要为您介绍python脚本if,内容包括pythonif语句如何书写?,python3.4中if语句用法,pythonif语句如何书写?。#!/usr/bin/python# encoding: utf-8## filename: meter.py# author: Tim

资讯

python从入门

阅读(15)

本文主要为您介绍python从入门,内容包括如何零基础入门Python?,零基础如何开始学习Python?如何入门?,python怎么入门?0基础怎么学习?。1. 要有决心做任何事情,首先要有足够的决心和坚持,才能做好事情、学好Python。2. 勤于动手对于编程语言的

资讯

python的pip

阅读(12)

本文主要为您介绍python的pip,内容包括python中的pip是什么意思,python的pip是什么?,python使用pip管理包的方法?。12.3. 使用 pip 管理包一旦你激活了一个虚拟环境,可以使用一个叫做 pip 程序来安装,升级以及删除包。默认情况下 pip 将会

资讯

python加法

阅读(14)

本文主要为您介绍python加法,内容包括python如何相加加法,python里面的加法函数怎么写,python如何相加加法。用Python的for循环实现等差序列相加,例如(1+2+3+4+5++20)这样的算法,代码如下:12345678import mat

资讯

aswebpython

阅读(14)

本文主要为您介绍aswebpython,内容包括为什么装node.js要先装python.python起到了什么作用,学python好还是web比较好?web和python先学哪个好?,webpython和php比较的优劣是什么?从语言本身和网络应用?爱问知。要按照用途来讲,他们差不多,只是

资讯

python的基础

阅读(15)

本文主要为您介绍python的基础,内容包括学python需要什么基础,python的基础知识,python学习该怎么入门?。简单的来说,如果学习者具备一定计算机基础的情况下,学习起来会更快一些的,当然了即便是没有基础,如果自己愿意付出精力和时间,同样可以学

资讯

python与pandas

阅读(12)

本文主要为您介绍python与pandas,内容包括pythonpandas怎么用,pandas跟python什么关系,python+pandas是否能代替excel+vba。安装pandas1. Anaconda安装pandas、Python和SciPy最简单的方式是用Anaconda。Anaconda是关于

资讯

requestsforpython

阅读(13)

本文主要为您介绍requestsforpython,内容包括如何在python中安装requests,python如何将一系列数字十个一行输出,零基础如何开始学习Python?如何入门?。使用循环输出列表,利用 计数器控制输出数量,当输出到第十个,计数器归零重新开始计数,print

资讯

python与shell

阅读(14)

本文主要为您介绍python与shell,内容包括python和shell的区别,python和shell有什么区别?,python和shell的区别。shell 应该属于宏语言,顾名思义是系统的壳,方便与系统交互的在以下情况下,不使用shell,因为shell对此无能为力;如:跨平台,

资讯

python模

阅读(15)

本文主要为您介绍python模,内容包括python中求模运算求一个高手给我详细解释一下,我不太明白谢谢,python上交互模式?打印模式和编辑模,pythonx+=1是什么意思?。这个其实就是其它语言中的自增的一种表达方式,在python表示加法赋值运算符,和x =

资讯

python马哥

阅读(11)

本文主要为您介绍python马哥,内容包括马哥Python课程怎么样?靠谱吗?,马哥python培训怎么样?,马哥教育的Python培训老师是谁?。Python培训学习有很多,但是现在网络比较复杂,每个人的说法也是不同的,所以现在Python培训机构的话,最好还是自己去体

资讯

pythonforin

阅读(18)

本文主要为您介绍pythonforin,内容包括请问Python中forin是怎么用的,python中的forin是什么意思,python中的forin?。for..in语句是另一个循环语句,它迭代一个对象的序列,例如经历序列中的第一项。在后面的章节,我们将会看到更多关于序列的细节

资讯

pythonnotutf8

阅读(18)

本文主要为您介绍pythonnotutf8,内容包括,sublime运行问题,在python里如何使用装饰器?#*coding:utf8,python如何代替javascript。October 17th, 2008 Encoding is always a problem。 We use the utf8 enc

资讯

pythonforpandas

阅读(84)

本文主要为您介绍pythonforpandas,内容包括pythonpandas怎么用,pythonpandas怎样高效地添加一行数据,python安装pandas。安装pandas1. Anaconda安装pandas、Python和SciPy最简单的方式是用Anaconda。Anaconda是关于

资讯

pythondefif

阅读(2)

本文主要为您介绍pythondefif,内容包括pythondef最后if==true为什么说true没定义,求Python二叉树的几个算法求几个二叉树的method!1)给?,请大家看看这个python程序,哪里错了def hanoi(n。二叉树算法,网上是比较多的; 可能按照你的需求不是很

资讯

数据挖掘python等

阅读(2)

本文主要为您介绍数据挖掘python等,内容包括数据挖掘方向,Python中还需要学习哪些内容,学数据挖掘,爬虫,筛选,分析处理等这些怎么学起,python数据挖掘培训去哪好?。老男孩教育Python课程内容:阶段一:Python开发基础 Python开发基础课程内容包

资讯

pythontoexe

阅读(2)

本文主要为您介绍pythontoexe,内容包括如何将python文件生成exe,python程序怎么用py2exe打包(其他软件也可以)pyth,今天学Python,照着书写了个HelloWorld,不知道要怎?。1。下载并安装py2exe(确认你下载的py2exe版本 和你电脑上装的python版