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如何正确使用pandas矢量化？
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根据an article的说法，vectorization比apply a函数到pandas dafaframe列要快得多。但我有一个特殊的例子，就像这样： import pandas as pd
AttributeError: 'numpy.ndarray' object
浏览 8提问于2019-01-31得票数 0
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我有一堆14784个文本文档，我正在尝试对它们进行矢量化，这样我就可以运行一些分析。我使用sklearn中的CountVectorizer将文档转换为特征向量。vectorizer = CountVectorizer其中examples是所有文本文档的数组
现在，我正在尝试使用其他功能为此，我将这些特性存储在一个pandas数据帧中。目前，我的pandas数据帧(不插入文本特征)具有形状(14784, 5)。我的
浏览 0提问于2016-11-02得票数 14
这个很好地解释了如何解决在使用条件时出现的ValueErrors，例如“或”而不是“\”和“和”而不是&。当尝试用一个函数使用矢量化时，使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()“来进行矢量化。具体来说，在这种情况下，映射和应用工作得很好，但是矢量化仍然会抛出ValueError。
浏览 2提问于2021-02-09得票数 1
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我已经尝试使用Openpyxl来更新有透视表的Excel文件，我得到内存错误。我使用了优化的阅读器(link - )并将read_only设置为false，但仍然收到内存错误
浏览 0提问于2020-12-15得票数 0
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当我编写它时，我最初在Pandas DataFrames上进行了数据处理，但是当这导致了糟糕的性能时，我最终用普通的Python重写了它，使用的是for循环，而不是矢量化的操作，列表和切分，而不是DataFrames令我惊讶的是，用vanilla编写的代码的性能最终远远高于使用Pandas编写的代码。由于我的手工编码的数据处理代码比原来的Pandas代码要大得多，而且更加混乱，所以我还没有完全放弃使用Pandas，而且我目前正在尝试优化Pand
浏览 1提问于2017-11-20得票数 37
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我已经创建了一个数据框架的价格，移动平均线，现在列'maX‘，突出当2个移动平均线交叉；Date 11/24/2009 88.97 89.07 88.36 88.50 NaN Na
浏览 2提问于2017-05-17得票数 0
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Pandas中日期时间转换的问题
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date"].apply(lambda s: datetime.strptime(s, '%Y-%m-%d %H:%M:%S%z')))[1]))类“datetime.datetime”如何使用apply函数(或类似的函数)获得datetime.datetime对象？
浏览 2提问于2019-01-04得票数 2
我使用loc函数访问pandas中的行，如下所示： pdf.loc[pdf.a>2] 这是矢量化的吗？它比使用numpy更好吗 pdf[pdf.a>2]
浏览 11提问于2019-04-27得票数 0
(实际代码更为复杂import time, math, random
x = [random.randint(0,100) for我认为如果长度较大，使用像上面这样的熊猫计算会因为for迭代而变得更慢。
有没有比我想象的更快或更简单的计算方法？谢谢!
浏览 2提问于2021-01-22得票数 1
使用列名和行索引(我指的是行号)从pandas数据框中选择值的最有效方法是什么？我想想出一个更快/更少的内存不足的解决方案，因为这实际上是一些用户可以同时使用的web应用程序。
非常感谢。
浏览 7提问于2019-11-09得票数 1
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我试图在Scikit学习中使用LinearSVC构建一个线性分类器。我决定使用TF-下手矢量化来实现文本输入的矢量化.我写的代码是：vectorizer = TfidfVectorizer我遇到的问题是：
主要问题是:如何获得测试
浏览 1提问于2019-03-17得票数 1
在pandas中，我使用下面的典型模式将矢量化函数应用于df并返回多个值。只有当所述函数从单个任务中产生多个独立输出时，这才是真正必要的。请看我这个过于琐碎的例子：df = pd.DataFrame({'val1': [1, 2, 3, 4, 5],
'val2df进行分块，并使用多处理来提高效率，但我希望使用dask来完成此任务。继续这个例子，下面是我如何在<
浏览 2提问于2017-01-19得票数 8
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我正在做一个NLP任务，其中我有一个按天分组的文本中单词出现的分布。我想要找出给定单词和数据库中所有其他单词之间的皮尔逊相关性。除了手动迭代数据库中的所有其他单词并计算相关性之外，是否可能有一些算法解决方案。可能与图形有关？
浏览 2提问于2020-02-04得票数 0
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我正尝试在一个pandas数据帧上使用矢量化来创建一个新列。数据帧相当庞大(数百万条记录)。我在这里展示了一个虚拟的例子。我展示了一个非矢量化的版本，它可以工作，但效率不是很高。我试图在使用函数的同时实现矢量化版本(实际的函数比这里显示的函数要复杂得多)。import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Type':list('ABBC'), 'Set
浏览 4提问于2018-08-31得票数 0
我可以使用Pandas.DataFrame使用.resample('5Min').agg(~)，也可以使用numpy数组和result = [max(input[i:i+5]) for i in range但是，它需要大量的时间来处理大的输入数组，因为它不是矢量化的。我能用np数组进行矢量化计算吗？
浏览 2提问于2020-10-29得票数 1
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10000}) 我想生成以下输出： array(['same as column', 'b', 'c', 'this is']*10000, dtype=object) 为此，我定义了下面的函数，并通过pandas': else:
df['a'] = df['a'].apply(fn) 然后，其他人建议我使用</e
浏览 20提问于2020-12-30得票数 2
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考虑以下pandas.Series对象： split_words.sort()然而，我有一个庞大的数据集，所以矢量化在这里很重要如何使用熊猫str属性来完成同样的
浏览 2提问于2016-09-06得票数 2
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熊猫的逐行矢量法洗牌
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如何以不同的方式有效地对每一行的列进行洗牌？import pandas as pd
display(df)当然，基于apply的解决方案可以工作--但这不会被矢量化，因此速度会慢。
是否有一种快速(理想情况下是矢量化)的方法来对每一行进行不同的采样？
浏览 0提问于2021-07-22得票数 1
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对于中间的一行底行
与中间行相似，但使用MSuite表示。如果没有矢量化，我将继续遍历数据帧，同时在每次MSuite和TCase增加时进行缓存，并附加缓存的值。
浏览 16提问于2020-03-15得票数 1
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