测试人员如何快速熟悉项目代码，是一个比较头疼的问题，作为测试架构师，有义务去解决这个问题，最近在为团队赋能的时候，做了三件事，来帮助团队成员快速熟悉业务代码，方便后期更好的做测试策略设计。...于是尝试引入skywalking，来快速了解每个大功能可能涉及到的服务（为什么不直接问开发？因为团队较大，也没有人完全熟悉系统）。为什么是skywalking呢？...那有什么办法可以比较好的了解代码呢？ 在IDEA中，有个非常有用的插件，那就是SequenceDiagram，它可以快速生成时序图，让你看代码轻松许多。...安装好SequenceDiagram后，你可以在代码的controller层中，找到对外暴露的接口，右键快速生成时序图。...如果想阅读更多文章，请关注我的公众号。
对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...但这并不能给我需要的答案，里面提到： for date, row in df.T.iteritems(): 要么 for row in df.iterrows(): 但是我不明白row对象是什么，以及我如何使用它...print row["c1"], row["c2"] DataFrame.itertuples() for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas...： list(df.itertuples(index=False)) [Pandas(c1=10, c2=100), Pandas(c1=11, c2=110), Pandas(c1=12, c2=120...另外，记得关注我的简书号马哥学Python，这样你就不会错过任何有价值的文章！ 我会阅读所有的评论，所以无论你有什么想要说的，或者是想要分享的，甚至是问题之类的，都可以在下面留言。
但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。...1 数据读取与存取 在Pandas中内置了众多的数据读取函数，可以读取众多的数据格式，最常见的就是read_csv函数从csv文件读取数据了。...： modin：对读取和常见的操作进行并行； swifter：对apply函数进行并行操作； 当然我之前也对此类库进行了尝试，在一些情况下会快一些，但还是不太稳定。...在阿里云安全赛中我是用joblib库写的并行特征提取，比单核特征提取快60倍。 建议4：如果能并行就并行，用第三方库或者自己手写多核计算。...5 代码优化思路 在优化Pandas时可以参考如下操作的时间对比： ? 建议5：在优化的过程中可以按照自己需求进行优化代码，写代码尽量避免循环，尽量写能够向量化计算的代码，尽量写多核计算的代码。
参考链接： 遍历Pandas DataFrame中的行和列 有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {...对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...但这并不能给我需要的答案，里面提到： for date, row in df.T.iteritems(): 要么 for row in df.iterrows(): 但是我不明白row对象是什么，以及我如何使用它...： list(df.itertuples(index=False)) [Pandas(c1=10, c2=100), Pandas(c1=11, c2=110), Pandas(c1=12, c2=120...)] 全面的测试 我们测试了所有可用列： def iterfullA(d): return list(myiter(d)) def iterfullB(d): return list(d.itertuples
近日，在github中查看一些他人提交的代码时，发现了Pandas中这三个函数，在特定场景中着实好用，遂成此文以作分享。...因此，为了在Pandas中更好的使用循环语句，本文重点介绍以下三个函数： iteritems iterrows itertuples 当然，这三个函数都是面向DataFrame这种数据结构的API，...不过在pandas文档中简单查阅，并未找到相关描述。 那么，说了这么多，iteritems到底有什么用呢？...示例DataFrame的各列信息 那么，如果想要保留DataFrame中各列的原始数据类型时，该如何处理呢？这就需要下面的itertuples。...itertuples中的name参数加以修改；另外，注意到在每个namedtuple都包含了4个元素，除了A、B、C三个列取值外，还以index的形式返回了行索引信息，这可以通过itertuples中的
pandas的代码。...，下面开始用上面的代码进行试验： Iterrows (pandas原生函数)每行相加 %%timeit -r 7 -n 1 -o data['newcol'] = '' for row, item...我用了上面3种不同函数测试了结果。...2、矢量化操作在字符串操作中也是可以使用的，但是为了安全起见，使用Numpy数组。...3、列表推导式就像它的名字一样，它还是一个list 4、还有一些奇怪的无法解释的问题，但是大部分的情况都是可以解释的 如果你有更好的理解，欢迎留言 作者：Dr. Mandar Karhade
接下来，你将看到一些改进的Pandas结构迭代解决方案。 ▍使用itertuples() 和iterrows() 循环 那么推荐做法是什么样的呢？...▍矢量化操作：使用.isin()选择数据 什么是矢量化操作？如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格(df ['energy_kwh'] * 28)，类似这种。...在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。...这与我们上面的循环操作相比如何？首先，你可能会注意到不再需要apply_tariff()，因为所有条件逻辑都应用于行的选择。因此，你必须编写的代码行和调用的Python代码会大大减少。...以下是一些经验，可以在下次使用Pandas中的大型数据集时应用这些经验法则： 尝试尽可能使用矢量化操作，而不是在df 中解决for x的问题。
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个工作中Python自动化处理实战问题，一起来看看吧。...二、实现过程 这里【小小明】给了一份代码，如下所示： import pandas as pd def func(df_split): last_time = None idx = []...，结果和【瑜亮老师】的答案一致，也是还剩余3394行： 后来【小小明】大佬继续给优化了一下，代码如下： import pandas as pd def func(df_split): last_time...针对上一篇文章中【瑜亮老师】的答案，【小小明】大佬继续找他的代码基础上进行了优化，优化后的代码如下所示： 简化后如下： import pandas as pd def filter_rows(group...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个工作中Python自动化处理实战问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
词云功能所需的依赖包如下： jieba（分词包） numpy（计算包） codecs（语言代码处理包） pandas（数据分析包） matplotlib（绘图功能包） WordCloud（词云包） 1....适当的抹去这样的小细节来避免明年一个人过节，也是可以理解的。...具体代码： In [12]: words_df=pandas.DataFrame({'segment':segment})words_df.head()stopwords=pandas.read_csv...() 如果你想将生成的图形以本地图片的形式生成并打开显示，可以使用下面的实现代码： In [15]: %matplotlibwordcloud=WordCloud(font_path="simhei.ttf...如果你想将生成的图形以本地图片的形式生成并打开显示，可以使用下面的实现代码： In [18]: %matplotlibbimg=imread('heart.jpeg')wordcloud=WordCloud
一、前言 前几天在小小明大佬的Python交流群中遇到一个粉丝问了一个使用Python实现Excel中找出第一个及最后一个不为零的数，它们各自在第几列的问题，觉得还挺有用的，这里拿出来跟大家一起分享下。...数据截图如下所示： 二、实现过程 这里【小小明】大佬给了一个方法，使用Pandas实现，如下所示： # code by：小小明大佬 import pandas as pd df = pd.read_excel...这里再补充下，df.itertuples()生成一个namedtuples类型数据，name默认名为Pandas，可以在参数中指定。...后来明佬还基于WPS宏代码实现了这个需求，实在是太强了！我对宏代码实现不了解，这里发出来给大家观摩了，感兴趣的小伙伴自行学习下，如下图所示。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python实现Excel中筛选数据的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
这一系列的对应代码，大家可以在我共享的colab上把玩, ?...Pandas连续剧又来啦，在我们之前两篇文章中， 超详细整理！...另外pandas底层预设使用 Matplotlib 绘图，而用过 Matplotlib 的人都知道其初始的绘图样式是在不太优美，你可以通过plt.style.available查看所有可供使用的绘图样式...pip install swifter 接着让我建立一个有100万样本的dataframe，测试swift与原版apply函数的效果差异： 在这个简单的平方运算中，swifter版的appy函数在colab...本系列的pandas 旅程到此告一段落啦！ 我想在其他地方你应该是找不到跟本文一样啰哩八唆的pandas 教学文章了。
数据集链接：https://www.kaggle.com/russellyates88/suicide-rates-overview-1985-to-2016 在深入研究代码之前，如果你想重现结果，要先执行下面的代码准备数据...在代码中，指定 deep=True 来确保考虑到了实际的系统使用情况。...和多次存储相同的字符串「瑞士」或「波兰」比起来，为什么不简单地用 0 和 1 替换它们，并存储在字典中呢？...索引 Pandas 是强大的，但也需要付出一些代价。当你加载 DataFrame 时，它会创建索引并将数据存储在 numpy 数组中。这是什么意思？...最后（随机）的技巧 下面的提示很有用，但不适用于前面的任何部分： itertuples() 可以更高效地遍历数据框的行； >>> %%time >>> for row in df.iterrows():
问题描述： 各位好：目前我遇到这样一个问题（如图）：如果入库包含一工厂、二工厂和三工厂半成品同时出库也包含一工厂、二工厂和三工厂半成品且物料代码一致的话，入库改成含IONP中的入库信息，由于新学python...对这个不太熟悉，代码不知从那下手，所以没写代码。...需求明确了，接下来就是代码攻克了，下一篇文章我们一起来看看具体实现。这里【小小明】大佬给了一份代码，如下图所示： 有没有理解错误不清楚，只能保证当前数据情况下，结果正确。...关于后面的那几行代码解释如下： 这段代码主要做了以下几件事情：首先，t2.reset_index()将t2这个DataFrame的索引重置为默认的整数索引。...但是这个问题还没有结束，反而还在持续发酵中，下一篇文章，我们继续来看！ 三、总结 大家好，我是皮皮。
如下我们会介绍一些优化秘籍：里面包含了 代码层面的优化，以及可以无脑使用的性能优化扩展包。 1、NumExpr NumExpr 是一个对NumPy计算式进行的性能优化。...Python 中 Numba 编译的数值算法可以接近 C 或 FORTRAN 的速度。...在新版的pandas中，提供了一个更快的itertuples函数，如下可以看到速度快了几十倍。...考虑大部分人可能都不太了解复杂的cython语句，下面介绍下Cython的简易版使用技巧。通过在Ipython加入 Cython 魔术函数%load_ext Cython，如下示例就可以加速了一倍。...或者ray（dask是类似pandas库的功能，可以实现并行读取运行），是个支持分布式运行的类pandas库，简单通过更改一行代码import modin.pandas as pd就可以优化 pandas
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