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我正在开发一个ETL过程，我想知道是否有任何替代方案可以提高我的数据转换的性能。因此，在研究之后，我发现使用np的另一种方法并没有像我预期的那样工作。to 60", # default="&g
浏览 0提问于2021-07-16得票数 1
我的代码中，我需要使用列表中的名称创建pandas dataframe。我知道这可以通过使用exec()函数来实现。但看起来它减慢了我的应用程序。有没有更好的替代方案？import pandas as pdcol_names = ['A
浏览 9提问于2020-06-04得票数 0
“代码是用pandas=0.24.2开发的，我需要让代码在pandas=0.20.1中工作。pd.notna的替代方案是什么，因为它不能在pandas版本0.20.1中工作。我需要一个pd.notna的替代方案来适应这行代码，以便在pandas=0.20.1中工作
浏览 25提问于2019-07-02得票数 0
我希望将以下<'pandas.tseries.resample.DatetimeIndexResampler'>类型的对象转换为pandas DataFrame对象(<'pandas.core.frame.DataFrame但是，我在pandas文档中找不到允许我这样做的相关函数。有人能提供替代解决方案吗？
浏览 16提问于2016-09-06得票数 4
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我面临许多问题，集成/添加Pandas现有代码的Pandas代码。2)如果我选择使用Pandas和pandas在同一代码中处理不同的数据集，当通过map调用的函数包含任何熊猫数据时，Pyspark转换(如map)似乎根本不起作用。我在Python中已有使用熊猫和numpy的代码，并且在一台机器上工作得很好。我最初试图将整个代码转换为<e
浏览 2提问于2017-12-26得票数 6
我正在构建一个交易机器人，通过一个df的价格，并出售，购买，或通过取决于价格相对于边界。每笔交易都使用所有可用的资金，因此另一个约束是您必须在银行中有股票才能执行销售，反之亦然。最后，我想在交易发生时将相关的交易详细信息添加到日志中。这对于iterrows来说是很直观的，但是有没有更有效的方法来做到这一点？特别是，我正在努力跟踪这两个银行并在交易后更新它们，以便只有当我们有正确的面额时才会发生未来的交易(假设df是按日期升序排序的)。
浏览 0提问于2020-08-07得票数 0
我正在处理以下代码片段：
return tokenizer(column)
因为Pandas只使用Pandas系列，所以我无法在函
浏览 2提问于2021-08-26得票数 5
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我有一个Pandas数据帧，有两列"text“和"status"：Great!!, posBad.,neg如有任何帮助，我们不胜感激！
浏览 0提问于2016-06-10得票数 1
这个片段工作在ix函数上，但是它被否决了什么是最好的替代方案#.ix is deprecated from pandas
浏览 5提问于2022-05-30得票数 0
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我正在寻找一种大规模(数千万或数亿条数据记录)的resample time series数据的解决方案。Pandas resample()运行良好，直到达到大约10MIO数据记录，之后它实际上停止了工作，因为硬件没有足够的内存。我在大数据集上使用Pandas时遇到过几次这个问题。但是如果我只是在巨大的数据集上使用for循环，我就可以读取数据并使用它，即使它要慢得多。有没有人知道没有pandas的re
浏览 19提问于2018-02-04得票数 0
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我一直想做以下工作，以便有一个简单的故事来在pandas.DataFrame中的每一列上执行pandas.DataFrame.someColumnName.unique()函数。df.apply(func=unique, axis=0) # error NameError: name 'unique' is not defined
有没有什么我忽略的技巧来让它工作，或者给出一个替代的解决
浏览 14提问于2018-01-24得票数 3
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达斯克分拣
、、、
我想在dask中找到pandas.dataframe.sort_value函数的替代方案。如何对Dask数据帧的多列进行排序？
浏览 1提问于2018-06-12得票数 9
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我正在尝试使用pandas pct_change作为运行百分比更改。即作为第一行的百分比变化的每一行。当它被使用时，pct_change会提供NAs，直到满足该周期(比如10)。有没有办法覆盖NAs？(不寻找fill方法，因为它填充集合中的空数据，我希望在pct_change数据本身中填充NAs )
In [3]: import datetime
浏览 2提问于2020-08-07得票数 0
我正在为我在一个相当大的数据集上使用的iterrows解决方案寻找一个更有效的解决方案。我使用这个解决方案来检查两列之间的差异，然后将差异输出到正确的产品类别。我有一个如下所示的df：import numpy as np
data = [['Oct-2019', 'Oranges + Grapes + Pears',
浏览 30提问于2020-05-13得票数 0
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，并且我正在试图找出在每一行中存储“系统状态”的最佳方法。引用这个帖子，，一种方法是用一个空列表声明一个新字段，然后在每个leave和enter记录上在列表上做一个替换。，然后我将对不同的状态进行分析(表中有更多的数据点)，而基于列表在字段上进行查找和筛选似乎是不可靠的和/或计算上昂贵的。我想到的另一种方法是将不同的状态存储在字典中，每次在数据中
浏览 4提问于2020-05-01得票数 1
我有两个数据帧，并希望将一个数据帧中的数据分配给另一个数据帧。我能想到的唯一方法是嵌套的for循环。对于大型数据集，这种方法需要很长时间。我想知道是否有人有任何想法来提高性能。我的代码看起来像这样：import numpy as np df3=pd.DataFrame(columns
浏览 0提问于2018-12-21得票数 1
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在废弃的stats/ols模块中，我很好地利用了pandas的MovingOLS类(源)。不幸的是，它被pandas 0.20彻底摧毁了。例如，您可以创建类似model = pd.MovingOLS(y, x)的内容，然后调用.t_stat、.rmse、.std_err等。相反，在下面的示例中，我看不到一种方法来强制单独计算每个统计量。有没有一种方法不需要创建滑动/滚动的“块”(步幅)并运行回归&
浏览 315提问于2017-06-06得票数 34
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我的TQDM == 4.33.0熊猫== 1.0.3我面临tqdm熊猫支持的问题每当我试图运行上面的代码时，我都会得到这个错误。是否存在兼容性问题。我想使用tqdm的应用函数。有替代吗？(tclass, *targs, **tkwargs)--> 613 from pandas.core.gr
浏览 1提问于2020-04-11得票数 3
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