在python中操作parquet文件的核心工具是pyarrow。1. 使用pyarrow.parquet模块的read_table和write_table函数实现parquet文件的读写；2. 利用pa.table.from_pandas()和to_pandas()实现与pandas的...

本文旨在解决在Python Pandas中处理来自外部API的混合日期时间字符串（可能包含或不包含毫秒）时的常见痛点。通过详细介绍pd.to_datetime函数的format='ISO8601'参数，本教程将展示如何高效、鲁...

openpyxl是python操作excel的核心库，支持读取、写入和修改文件。使用load_workbook()读取，workbook()创建新文件，save()保存修改。通过sheet['a1'].value读取单元格内容，append()添加行数据...

pandas的sort_values()函数是python中处理表格型数据排序的核心工具，其优势在于支持单列或按多列复合排序，例如先按部门升序、再按年龄降序等，使用by参数指定列名列表，ascending参数控制每列...

在 Pandas 和 NumPy 中进行逻辑运算时，NaN 值的处理可能会带来一些困扰。默认情况下，逻辑与运算 (&) 遇到 NaN 值会返回 False。然而，在某些场景下，我们希望 NaN 值的处理方式更加灵活，...

1.安装package control：通过控制台执行代码安装包管理器，重启sublime text；2.安装pandas：使用anaconda或命令行运行pip install pandas numpy；3.配置构建系统：创建.sublime-build文件指定p...

本文旨在介绍如何使用 Pandas 处理 DataFrame 中，当多个列包含相同分隔符时，将行进行分割的需求。通过使用 str.split() 和 groupby().ffill() 方法，我们可以高效地将包含分隔符的行拆分为多...

python实现智能推荐结合知识图谱的核心在于构建用户、物品及其复杂关系的知识网络，并通过图算法和图神经网络提升推荐效果。1. 数据获取与知识图谱构建是基础，需从多源数据中抽取实体和关系，...

使用pandas的chunksize参数分块读取大型csv文件可避免内存溢出。1. 通过pd.read_csv设置chunksize参数，返回textfilereader对象进行迭代处理；2. 每次迭代处理一个dataframe块，减少内存占用；3...

移动平均是一种常用的数据平滑方法，通过计算连续数据点的平均值来减少噪声并突出趋势。python中可用numpy和pandas实现，如使用np.convolve或pd.series.rolling().mean()进行简单移动平均（sma...