pandas处理数据1
读文件
pd.read_csv('path/to/file.txt',header=0,names='ab',index_col=0)
names Columns这个可以不写,制定索引列是第一列,这样就没有序号
写文件
dataframe.to_csv('d:/python/end.txt')
dataframe
类似于二维列表
充分利用map函数
df.a=df.a.map(function)
修改一列的值
筛选列
new_dataframe = df[df.a!='']
这种办法可以筛选得到新的df
自动迭代
处理
def getPhoneNumFromFile(fobj):
regex = re.compile(r'1\d{10}', re.IGNORECASE)
phonenums = re.findall(regex, fobj)
#print phonenums
if len(phonenums)==1:
return phonenums[0]
else:
return ''
充分体现了轮子的重要性
如果是一个熟练人员几分钟就搞定了
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ == "xpro"
import pandas as pd
import re,optparse,os
def getPhoneNumFromFile(fobj):
regex = re.compile(r'1\d{10}', re.IGNORECASE)
phonenums = re.findall(regex, fobj)
#print phonenums
if len(phonenums)==1:
return phonenums[0]
else:
return ''
def main():
p = optparse.OptionParser()
p.add_option('--source', '-s', default="d:/python/telpwd.txt", help=u'要处理的文件路径') #应该对文件进行验证判断是否存在
p.add_option('--dist', '-d', default="d:/python/dis.txt", help=u'输出文件路径') #验证目录是否可以写
#如果用户使用的是默认的应该给出提示
options, arguments = p.parse_args()
df = pd.read_csv(options.source, header = 0)
df.a = df.a.map(getPhoneNumFromFile)
df = df[df.a != '']
print 'wirting ro text file...'
df.to_csv(options.dist)
if __name__ == '__main__':
main()
下面是不是用pandas自己写的版本
#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ == "tyomcat"
import re,optparse,os,time
p = optparse.OptionParser()
p.add_option('--source', '-s', default="d:/python/telpwd.txt",help=u'要处理的文件路径')
p.add_option('--dist', '-d', default="d:/python/dis.txt",help=u'输出文件路径')
options, arguments = p.parse_args()
print u'默认路径: %s' % options.source
print u'默认输出文件路径: %s' % options.dist
raw_input()
#大家自己处理txt文本的时候,只要重写这个函数就好了
def getPhoneNumFromFile(fobj):
regex = re.compile(r'1\d{10}', re.IGNORECASE)
phonenums = re.findall(regex, fobj)
#print phonenums
return phonenums
file = open(options.source)
output = []
start = time.clock()
start2 = time.time()
lines = 0
while 1:
line = file.readline()
lines += 1
if not line:
break
arr = line.strip().split('----')
rst = getPhoneNumFromFile(arr[0])
if rst:
temp = [rst[0]]
if len(arr) == 2:
temp.append(arr[1])
print 'line ',lines,len(output), temp, time.clock() - start
print line
output.append(temp)
# do something
rstfile = open(options.dist,'w')
for x in output:
#x[1] += '\n'
#print x[0] + '----' + x[1] + '\n'
if len(x) == 2:
rstfile.write(x[0] + '----' + x[1] + '\n')
# else:
# rstfile.write(x[0] + '----' + '\n')
print u'文件输出到: '+options.dist
end2 = time.time()
end = time.clock()
print u'程序用时cpu:',end - start
print u'程序用时:',end2 - start2
raw_input()
效率差别那是极大的,这个要3个多小时,上面要十几秒
pandas处理数据1的更多相关文章
- 利用Python进行数据分析(12) pandas基础: 数据合并
pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法c ...
- 【转载】使用Pandas对数据进行筛选和排序
使用Pandas对数据进行筛选和排序 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas对数据进行筛选和排序 目录: sort() 对单列数据进行排序 对多列数据进行排序 获取金额最小前10项 ...
- 【转载】使用Pandas进行数据提取
使用Pandas进行数据提取 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据提取 目录 set_index() ix 按行提取信息 按列提取信息 按行与列提取信息 提取特定日期的信 ...
- 【转载】使用Pandas进行数据匹配
使用Pandas进行数据匹配 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas进行数据匹配 目录 merge()介绍 inner模式匹配 lefg模式匹配 right模式匹配 outer模式 ...
- 【转载】使用Pandas创建数据透视表
使用Pandas创建数据透视表 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用Pandas创建数据透视表 目录 pandas.pivot_table() 创建简单的数据透视表 增加一个行维度(inde ...
- Pandas 把数据写入csv
Pandas 把数据写入csv from sklearn import datasets import pandas as pd iris = datasets.load_iris() iris_X ...
- pandas学习(数据分组与分组运算、离散化处理、数据合并)
pandas学习(数据分组与分组运算.离散化处理.数据合并) 目录 数据分组与分组运算 离散化处理 数据合并 数据分组与分组运算 GroupBy技术:实现数据的分组,和分组运算,作用类似于数据透视表 ...
- Pandas DataFrame数据的增、删、改、查
Pandas DataFrame数据的增.删.改.查 https://blog.csdn.net/zhangchuang601/article/details/79583551 #删除列 df_2 = ...
- pandas 选取数据 修改数据 loc iloc []
pandas选取数据可以通过 loc iloc [] 来选取 使用loc选取某几列: user_fans_df = sample_data.loc[:,['uid','fans_count']] 使 ...
- 【笔记】Pandas分类数据详解
[笔记]Pandas分类数据详解 Pandas Pandas分类数据详解|轻松玩转Pandas(5) 参考:Pandas分类数据详解|轻松玩转Pandas(5)
随机推荐
- 把汉字转换为html实体编码
背景:工作中需要把汉字转换为html实体编码实现方式:import org.apache.commons.lang.StringEscapeUtils;public static void main( ...
- C++之路进阶——poj3461(Oulipo)
Oulipo Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 35694 Accepted: 14424 Descript ...
- paper 124:【转载】无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning
来源:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio c ...
- ios开发错误之: Undefined symbols for architecture x86_64
错误如下: Undefined symbols for architecture x86_64: "_OBJC_CLASS_$_RoutingHTTPServer", refere ...
- EBS报表参数间的关联性的设置
如果想在提交报表请求时根据参数一的值来设置参数二对应的值集,则在参数二的值集设定中的where clause加入:FEFX.参数二的值集名称.例如:参数一名称为inventory_item_id,参数 ...
- 【Arduino】旋转编码器的Arduino使用方法
以前用CRT显示器的时候,调整显示器的时候用一个圆盘转动和点击的方法就可以实现选择菜单和修改设置项的值,比多个按钮的方式方便很多. 鼠标滚轮也是这种操作方法,旋转+点击,只是方向不同.最近在网上买了旋 ...
- JNI 翻译 转 Delphi 的 经验 方法
首发在 ①FireMonkey[移动开发] 16523232 欢迎使用 FMX 开发手机程序的高手来访. 注意:如果您看了本文,翻译了 JNI,请发布到本群共享一份.不同意本规定的,请立即删除本文.凡 ...
- 利用 async & await 的异步编程
走进异步编程的世界 - 开始接触 async/await 利用 async & await 的异步编程 async 的三大返回类型 公司技术需求备忘录
- css3样式控制(鼠标滑过 显示标注信息)
<div class="item"> <h1>A</h1> <div class="tooltip"> < ...
- ElasticSearch学习记录
中文api 什么是集群? 集群(cluster) >由一个或多个节点组织在一起. >由一个唯一的名字标识,默认为"elasticsearch". 节点(node) &g ...