pandas

清水白石008

手写超速 CSV 解析器：利用 multiprocessing 与 mmap 实现 10 倍 Pandas 加速在数据清洗与特征工程阶段，CSV 是最常见的原始数据格式。即便是 Pandas 的 read_csv 已经做了大量优化，面对 GB 级别的文件仍会出现内存占用高、单核瓶颈的问题。本文将展示如何手写一个 CSV 解析器，通过多进程（multiprocessing）与内存映射（mmap）两大技术，实现相同功能下约 10 倍的速度提升。代码完整、可直接拷贝运行，适合作为生产环境的轻量替代方案。

PyFlink 向量化 UDF（Vectorized UDF）Arrow 批传输原理、pandas 标量/聚合函数、配置与内存陷阱、五种写法一网打尽向量化 UDF 的执行方式是：1）Flink 把输入数据按 batch 切分 2）每个 batch 转为 Arrow columnar format 在 JVM 与 Python VM 之间传递 3）Python 侧把 batch 转为 pandas.Series（标量函数）或 pandas.Series 列集合（聚合函数） 4）你的函数对整批数据向量化计算，返回结果

PyFlink Table API Data Types DataType 是什么、UDF 类型声明怎么写、Python / Pandas 类型映射一文搞懂DataType 描述的是表生态里一个值的逻辑类型（Logical Type），比如 BIGINT、VARCHAR、DECIMAL(10,2)、ROW<...>。

PyFlink Table API 用户自定义函数（UDF）通用 UDF vs Pandas UDF、打包部署、open 预加载资源、读取作业参数、单元测试PyFlink 目前支持两种 Python UDF：通用 Python UDF（general UDF）：一行一行处理（row-at-a-time）适合：逻辑分支多、复杂字符串处理、规则引擎、需要逐行状态/上下文的场景

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第十六章：小项目 2 CSV → 清洗 → 统计 → 图表 → 报告输出在前面的章节里，我们已经分别掌握了：但在真实科研或教学评估中，数据分析从来不是“一个函数一个函数地用”，而是一条完整、可复现、可解释、可输出的流水线。

数据分析项目：Pandas + SQLAlchemy，从数据库到DataFrame的丝滑实战刚开始用Python做数据分析时，你是不是也这样：先用pymysql把数据从MySQL里查出来，得到一个元组列表，然后再手动转成Pandas的DataFrame？每次都要写一堆转换代码，遇到复杂查询和分页更是头疼。直到我发现了SQLAlchemy + Pandas这对黄金搭档，才发现原来数据库查询可以这么优雅高效。

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第十七章调试与排错：读懂 Traceback 的方法论在科研和数据分析中，写代码不是难点，出错才是常态。真正拉开水平差距的，不是你会多少函数，而是—— 你能不能在 5 分钟内看懂一个 Traceback，判断问题在哪一层。

Pandas简介Pandas是Python里处理数据的神器，尤其适合表格数据的分析和操作。它用起来简单高效，能帮你快速完成数据清洗、分析和可视化，是数据科学领域的必备工具。

爱喝可乐的老王

数据分析实践--数据解析购房关键在房地产市场中，房价受房屋特征、地理位置、时间因素等多重变量影响。本项目基于真实房屋销售数据，通过数据清洗、特征工程、统计分析与可视化，挖掘房价核心影响因素，为投资者、开发商和购房者提供数据支撑。

叫我：松哥

基于 Flask 的音乐推荐与可视化分析系统，包含用户、创作者、管理员三种角色，集成 ECharts 进行数据可视化，采用混合推荐算法基于 Flask 的音乐推荐与可视化分析系统，包含用户、创作者、管理员三种角色，使用 SQLite 数据库，集成 ECharts 进行数据可视化，采用混合推荐算法。

10分钟了解向量数据库（3）10分钟了解向量数据库（3）3 向量检索算法#人工智能#具身智能#VLA#大模型

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第十四章：数据合并：merge / join（Pandas）在真实科研数据里，“清洗”只是前菜；真正让数据变得可分析的，往往是把来自不同来源的表对齐并合并。这一章我们用一套可复现的小例子，把 merge / join / concat 讲透，并把最常踩的坑一次性踩完、填平。

如何解决pip报错 import pandas as pd ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas‘问题从“为什么找不到”到“永远不再报错”的一站式排坑指南在报错的同一终端依次执行，把结果截图或复制下来，后面排错要用。

爱喝可乐的老王

Pandas 可视化pandas 提供了非常方便的绘图功能，可以直接在 DataFrame 或 Series 上调用 plot()方法来生成各种类型的图表。底层实现依赖于 Matplotlib，pandas 的绘图功能集成了许多常见的图形类型，易于使用。

Python大数据分析@

Pandas语法真的很乱吗？要说Python里使用最多的第三方库，我提名Pandas估计十拿九稳，本身为了处理金融数据才开发出的Pandas，变成了Python中最受欢迎的数据处理工具，堪比编程中的Excel。

杰瑞不懂代码

使用pandas操作EXCEL表格入门教程为什么要学习pandas？我们之前其实已经接触了xlwings，它的强项是控制 Excel。比如打开文件、读写单元格、设置字体颜色、操作图表。它不擅长计算，但是如果用 xlwings 逐行遍历 10 万行数据做加法，速度会比蜗牛还慢，同样如果用VBA处理，庞大的数据处理需求，就有点难为二位了

爱喝可乐的老王

数据分析实战——数据清洗常用流程在数据分析领域，“三分分析，七分清洗”是公认的准则。原始数据往往夹杂缺失值、重复值、异常值等问题，直接使用会导致分析结果失真。而Python的pandas库凭借强大的数据处理能力，成为数据清洗的首选工具。本文结合实际工作场景，总结一套基于pandas的数据清洗标准流程，每个环节都附带可直接复用的简洁代码。

【Pandas】pandas GroupBy Function application DataFrameGroupBy.rankpandas.DataFrameGroupBy.rank(method='average', ascending=True, na_option='keep', pct=False, axis=<no_default>) 是 DataFrameGroupBy 对象的一个方法，用于对每个分组内的数据进行排名。该方法会根据分组内的值大小分配排名，相同值会根据 method 参数的设置分配排名。

LangChain 1.0 入门实战 · Part 6：LangChain Agent 中间件（Middleware）入门介绍Notebook 前半部分是课程/宣传说明（包含多张外链图片）。技术主体从标题 “Part 6.LangChain Agent中间件入门介绍” 开始，核心包括：

【Pandas】pandas GroupBy Function application DataFrameGroupBy.resamplepandas.DataFrameGroupBy.resample(rule, *args, include_groups=True, **kwargs) 是 DataFrameGroupBy 对象的一个方法，用于对每个分组内的数据进行重采样操作。这个方法将分组和时间序列重采样结合起来，允许对每个分组按指定的时间频率进行重新采样和聚合。