Все знают эту команду. Но когда данные, которые вы пытаетесь обработать, большие, попробуйте добавить аргумент nrows = 5, чтобы прочитать только крошечную часть таблицы перед фактической загрузкой всей таблицы. Зачем? Так удастся избежать ошибки с выбором неправильного разделителя, ведь это не всегда запятая.
Или используйте head в Linux, чтобы вывести первые, скажем, 5 строк из любого текстового файла: head –n 5 data.txt.
Извлеките список столбцов с df.columns.tolist(). Добавьте аргумент usecols = ['c1', 'c2',…], чтобы загрузить только необходимые столбцы. Кроме того, если знаете типы данных нескольких конкретных столбцов, добавьте аргумент dtype = {'c1': str, 'c2': int,…}. Так загрузка будет быстрее. Этот аргумент даёт ещё одно преимущество. Если один столбец содержит строки и числа, рекомендуется объявить его тип строковым. Так вы избежите ошибок при объединении таблиц, когда используете этот столбец как ключ.
Я не знаю что это, но я вставлю это))
|| || | | || || || || || || || || || || || | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | |
| | | | | | | | | | | | |
| | | | | | |
Укажи, что происходит с информацией в данной жизненной ситуации:
| | | | | | | |
| | | | | | |
| |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| || || || | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
ІІІІІ
Е
НЕ
|
| ||| || || | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
E
| | | | | | | | | | | | | | | | | |
Шилди.
Ваня публикует информацию в блоге
| || || || || || || || || || || || || | | |
|| || | || || | | | | | | | | | | | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
| | | ||
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
|| | || | || || | | | | | | | | | | | | | | | |
|
|| || || || || || || || || || || || || || || || || ||
||
|| || ||
|| || ||
| |
|
| | | | | | |
|
| |
| |
||
|| || || || |
|| |
||
||
обработка информации
получение информации
хранение информации
передача информации
|
/
/
ответить.
|
|
|
|
|
|
ІІ
І І
|
|
|
І
І
І
П ,
І
І
І
И ПРИНЦИПІШІ І І І І І І І І І І І І
ПІДПИПІННИЦІ ПІЛІППІ І І І І І І І І І
П
П
П
П
П
П
П
П П
П
П П
ИП
ЛИППИНПП
ПІШІНІНІП,
І ІІ
І І І І
І ЛІНІП
И
(у)
(1)
ПИСИ
ПОЛІПШІНІП ПП
И
И
ІНШІ ПЛІН,
ПІДПІЛІПІДІ ПІШІНІ
И
ИС
Все знают эту команду. Но когда данные, которые вы пытаетесь обработать, большие, попробуйте добавить аргумент nrows = 5, чтобы прочитать только крошечную часть таблицы перед фактической загрузкой всей таблицы. Зачем? Так удастся избежать ошибки с выбором неправильного разделителя, ведь это не всегда запятая.
Или используйте head в Linux, чтобы вывести первые, скажем, 5 строк из любого текстового файла: head –n 5 data.txt.
Извлеките список столбцов с df.columns.tolist(). Добавьте аргумент usecols = ['c1', 'c2',…], чтобы загрузить только необходимые столбцы. Кроме того, если знаете типы данных нескольких конкретных столбцов, добавьте аргумент dtype = {'c1': str, 'c2': int,…}. Так загрузка будет быстрее. Этот аргумент даёт ещё одно преимущество. Если один столбец содержит строки и числа, рекомендуется объявить его тип строковым. Так вы избежите ошибок при объединении таблиц, когда используете этот столбец как ключ.