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三石 lyysys629
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处理大规模数据集时常是棘手的事情，尤其在内存无法完全加载数据的情况下。在资源受限的情况下，可以使用 Python Pandas 提供的一些功能，降低加载数据集的内存占用。可用技术包括压缩、索引和数据分块。在上述过程中需要解决一些问题，其中之一就是数据量过大
关于Excel数据处理，很多同学可能使用过Pyhton的pandas模块，用它可以轻松地读取和转换Excel数据。但是实际中Excel表格结构可能比较杂乱，数据会分散不同的工作表中，而且在表格中分布很乱，这种情况下啊直接使用pandas就会非常吃力。本文虫
andas是python中最主要的数据分析库之一，它提供了非常多的函数、方法，可以高效地处理并分析数据。让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。这篇文章将会配合实例，讲解20个重要的pandas函数。其中有一些很常用，相信你可能用到过
删除存在缺失值的:dropna. # 判断数据是否为NaN. # 替换 填充平均值
面对现实吧，Python的速度在与C语言或Go语言相比时，的确引发了不少口水战。这让笔者一段时间以来，一直对Python快速处理任务的能力有所怀疑。并不是说用Go语言重写完成的解决方案不能提高性能，但这是另一篇文章的主题。迄今为止，笔者至少忽略了Pytho
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