我在一个有200列的pandas数据帧上执行了以下操作，该操作使用了大约1s： for col in mycols: for _item in df[col_name].dropna().tolist()
if (_itemis not None) and str(_item)] 有没有更好的方法来做到这一
浏览 52提问于2018-12-25得票数 0
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我有以下代码，以历史价格为单一资产，并计算预测，并计算出，如果你真的投资了你的钱，根据预测。用经济术语来说，这是一次回溯测试。我该从哪里开始找呢？
浏览 1提问于2016-05-05得票数 2
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我有一个pandas数据帧，它的列包含字典。我也有一个查询字典，我想要计算公共键的值的最小和。8GB内存的i7 8核心机器上的操作时间。dictb, x))我还发现，我可以使用swifter来提高pandasapply的性能(通过在内部使用多进程)
%timeit df['a'
浏览 15提问于2021-11-02得票数 1
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下面是我的一些公共传输数据集的示例：data set。 日期从2018-06-01到2018-06-30， 时间是工作时间，从早上5点到24点， People是指特定日期、时间和行程中的人数。from_to是那些人进入和离开的地方(一种旅行)， 最后是工作日。这里我需要做的是为每个行程创建一个时间表，例如，如果我想为trip "G1_G2“创建一个表，我现在使用的代码是： for i in [0,1,2,3,4,5,6]:
for j in [0,1,5,6,7,8,9,10,11,12
浏览 16提问于2019-03-22得票数 1
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希望每个人在这个艰难的时刻都做得很好。 我有个问题，如果有人能帮我。我有以下使用Pandas完成的代码，用于测试Dataframe是否有足够的数据开始计算： def testa_liga(dados,data,liga,minimo_jogos):
return minimo 不仅如此，我还为许多其他的验证做了这样的</
浏览 13提问于2020-03-22得票数 0
我的Python脚本在处理大型文件时存在OOO内存错误。我需要比较：
A pandas dataframe with company information.(dataframe)), None)
寻找建议如何<
浏览 1提问于2018-08-01得票数 0
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我有一个pandas数据帧，它的值如下： df['ORDER_RECEIVED_DATE'].head()0 2018-01-012 2018-01-014 2018-01-01 我正在定义一个自定义函数来创建另一个列"Period"，这取决于与"ORDER_RECEIVED_DATE“中的日期值的比较。y=6
elif x<pd.to_datetime(
浏览 21提问于2019-04-30得票数 1
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我有一个由数字和分类字段组成的数据框架： import pandas as pddf2 我正在计算每一行与以下代码的相似度： #calculate distance matrix comparing how similar，但
浏览 14提问于2019-09-10得票数 0
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假设我有一个python脚本import matplotlib现在我读到pandas在matplotlib上有内置的绘图，类似的Seaborn是建立在matplotlib之上的，所以当我导入所有这3个包时，这对性能/内存有什么问题吗，因为单个包被多次导入，或者有任何改进。
浏览 1提问于2020-08-28得票数 0
所以我有一段代码，我认为可以改进，但我不知道怎么做users= users.Where(x => x.Field == MyField).ToList();{ await _unitOfWork.UserRepository.UpdateAsync(user);我想要实现<em
浏览 8提问于2022-11-26得票数 1
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ToList();这个循环需要很长时间。有人能帮我改进一下吗。更新：var priceDics = prices.GroupBy(p=>p.ProductId).ToDictionary(p=>p.Key ,p=>p.ToList())SelectMany(x=>x.Value).ToList();现在性能有了很大的提高。
浏览 1提问于2019-10-26得票数 0
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016 307.390 0.380 0tmin = dataset["Timestamp"].iloc[0]此代码的
浏览 0提问于2020-07-07得票数 1
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我想知道是否有一种方法可以提高将大型csv文件读取到pandas数据帧中的性能。我有3个大的(每个3.5 it的记录)管道分隔的文件，我想要加载到dataframe中，并在其上执行一些任务。目前，我使用pandas.read_csv()在参数中定义cols和它们的数据类型，如下所示。通过定义列的数据类型，我确实看到了一些改进，但它仍然需要3分钟以上的时间来加载。import pandas</
浏览 1提问于2018-03-09得票数 0
我有另一个包含18000“事件”的数据。每个事件都有一些(多达几百份，数十万份)的个人记录。我需要为每个事件收集一些简单的统计数据，并将它们存储起来，以便收集一些汇总的统计数据。:我如何才能提高工作流程中任何部分的性能或效率？如果我收到一个索引，我仍然需要访问数据才能得到正确的统计数据？
其他注意事项/问题:我已经比较了将我的HDFStore存储在SSD和普通硬盘上的性能，并且没有注意到SSD的</
浏览 3提问于2014-04-01得票数 5
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3843 B 8574 A根据列条件中包含的条件但是，请注意，由于DataFrame是按时间戳列排序的，因此可能有多个条目具有相同的id，因此简单的.cumsum()不是一个可行的选择。ids_with_condition_c, df.id[r])
保存这些Numpy数组对我非常
浏览 9提问于2018-07-01得票数 0
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我正在使用来缩放大型数据集的。但是，当使用pd.read_csv在jupyter notebook中加载一个5 MB的csv数据集以比较modin.pandas和pandas的性能时，它会给出意想不到的执行时间。modin.pandas 比 pandas**.花更多的时间为什么？")
是CSV文件的链接，我使用的是modin版本0.8.3和熊猫版本1.1.5。输出屏幕截图
浏览 1提问于2021-01-18得票数 5
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我有两张桌子：
UserPhone = grouped.Key.UserPhone, }).ToList();
问题是，我正在进入Orders an Object<a,UsersOrders>，这是我所不期望的。就性能<
浏览 1提问于2013-04-22得票数 0
为了使用Tensorflow进行机器学习，我尝试了两种方法，在Google中将大约5000万行( 18GB )的大表导入到BigQuery中。首先，我使用(所需的所有模块都是导入的)：data = pd.read_gbq(query='SELECT {ABOUT_30_COLUMNS...}我实际上想要导入50倍的数据大小。谢谢
浏览 1提问于2017-07-02得票数 3
JDK正在引入一个带有JDK-8180352的API Stream.toList()。下面是我尝试将其性能与现有Collectors.toList进行比较的基准测试代码 @BenchmarkMode(Mode.All)@State(Scope.Thread) return IntStream.range(1, 1000).boxed().collect(Collectors.<em
浏览 29提问于2021-01-16得票数 12
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我想将数据从Pandas数据写入Excel文件。为了获得更好的性能，我使用而不是内置的to_excel()方法。虽然Pandas处理utf-8编码的特殊字符，但是当转换到python列表时，编码似乎会丢失。我阅读了，但是我无法找到如何保存编码。或者在编写时有什么方法来恢复编码？# -*- coding: utf-8 -*-from pyexcelerate import Workbook
df = pd.DataFrame(
浏览 0提问于2016-02-16得票数 0
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