[code language="python"]
import numpy as np
import pandas as pd
引入相應的模組
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.5f' % x)
禁止使用科學記數法
df=pd.dataframe(pd.read_csv('userpai.csv'))
讀取csv
df1=pd.dataframe(pd.read_csv('userpai0.csv',skiprows=1)
skiprows : list-like or integer, default none
需要忽略的行數（從檔案開始處算起），或需要跳過的行號列表（從0開始）。
讀取csv2
new = df.merge(df1, on='user_id', how='left')
'''merge 通過鍵拼接列
how：指的是合併(連線)的方式有inner(內連線),left(左外連線),right(右外連線),outer(全外連線);預設為inner
on : 指的是用於連線的列索引名稱。必須存在右右兩個dataframe物件中，如果沒有指定且其他引數也未指定則以兩個dataframe的列名交集做為連線鍵
left_on：左則dataframe中用作連線鍵的列名;這個引數中左右列名不相同，但代表的含義相同時非常有用。
right_on：右則dataframe中用作 連線鍵的列名
left_index：使用左則dataframe中的行索引做為連線鍵
right_index：使用右則dataframe中的行索引做為連線鍵
sort：預設為true，將合併的資料進行排序。在大多數情況下設定為false可以提高效能
suffixes：字串值組成的元組，用於指定當左右dataframe存在相同列名時在列名後面附加的字尾名稱，預設為('_x','_y')
copy：預設為true,總是將資料複製到資料結構中；大多數情況下設定為false可以提高效能
indicator：在 0.17.0中還增加了乙個顯示合併資料中**情況；如只來自己於左邊(left_only)、兩者(both)
'''new.to_csv('./out1.csv')
寫入csv
new.sort_values('user_id')
根據 某一咧進行排序
new.sort_values('date',ascending=false).head(10)
#降序排列 顯示 10行
new[new.user_id>2006]
#過濾 user_id 大於2006
new[new.date.str.startswith('2006')]
#字串過濾
5868037 qq號
[email protected] qq郵箱
原創 fast wcsnicmp 演算法實現
對於做路徑過濾或者檔案過濾驅動的朋友來說，fast wcsnicmp函式可以獲得更佳的效能，在負載重的情況下比較明顯。對比微軟的wcsnicmp函式速度快一倍左右，對於學習演算法優化的朋友，這也是個比較好的例子。size t fastwcsnicmp wchar t first,wchar t se...
pandas實現行轉列
hive進行大資料分析資料經常用到行轉列，pandas也可以的。不解釋直接上 coding utf 8 import pandas as pd c df pd.dataframe c print df df left df key df values 0 df values str.split ex...
pandas實現中文排序
在我們使用pandas過程中有時會遇到排序，尤其是中文排序，例如excel排序，按姓名拼音排序等等，而pandas預設的排序並不能滿足我們的中文排序，所以有了這個中文排序方式 一 首先實現中文的拼音排序 def to pinyin s 轉拼音 param s 字串或列表 type s str or ...