Pandas中的数据过滤代码需要很长时间才能运行
Pandas是一个基于Python的数据分析工具，它提供了丰富的数据处理和分析功能。在Pandas中，数据过滤是一种常见的操作，可以通过条件筛选、列选择等方式实现。
数据过滤的代码运行时间长短与数据集的大小、计算复杂度以及硬件性能等因素有关。如果数据集较大或者过滤条件较复杂，代码运行时间可能会较长。以下是一些优化数据过滤代码的方法：
- 使用布尔索引：Pandas提供了布尔索引的功能，可以通过布尔表达式筛选数据。使用布尔索引可以减少不必要的数据复制和内存占用，提高过滤效率。
- 使用向量化操作：Pandas支持向量化操作，即对整个数据集进行操作，而不是逐个元素进行循环。向量化操作可以利用底层的优化库，提高运算速度。
- 使用适当的数据结构：选择合适的数据结构可以提高数据过滤的效率。例如，使用Series而不是DataFrame可以减少内存占用和计算时间。
- 避免不必要的计算：在进行数据过滤时，可以先进行一些预处理，如删除不需要的列、处理缺失值等，以减少计算量。
- 使用并行计算：如果数据集较大，可以考虑使用并行计算来加速数据过滤。Pandas提供了一些并行计算的功能，如使用Dask库进行分布式计算。
在实际应用中，Pandas的数据过滤可以应用于各种场景，如数据清洗、数据筛选、数据分析等。例如，在金融领域，可以使用Pandas进行股票数据的筛选和分析；在电商领域，可以使用Pandas进行用户行为数据的筛选和分析。
腾讯云提供了云计算相关的产品和服务，其中包括云服务器、云数据库、云存储等。对于数据过滤的需求，可以使用腾讯云的云服务器提供高性能的计算资源，同时结合云数据库和云存储进行数据存储和管理。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
需要注意的是，以上答案仅供参考，具体的优化方法和推荐产品还需要根据实际情况进行选择和调整。
相关·内容
我正在使用带有Python 3的jupiter notebook，并连接到SQL server数据库。我使用pyodbc版本4.0.22连接到数据库。
我的目标是将SQL结果存储在pandas数据帧中，但是查询太慢了。
代码如下：
import pyodbc
cnxn = pyodbc.connect("DSN=ISTPRD02;"
"Trusted_Connection=yes;")
ontem = '20180521'
query = "SELECT LOJA, COUNT(DISTIN
浏览 6提问于2018-05-23得票数 1
1回答
用户定义的function=> my_fun(x)：返回列表
XYZ =带有行的的文件
pandas_frame = pd.DataFrame() # Created empty data frame
for index in range(0,len(XYZ)):
pandas_frame = pandas_frame.append(pd.DataFrame(my_fun(XYZ[i])).transpose(), ignore_index=True)
这段代码需要很长时间才能像几天内那样运行。我该怎么加速？
浏览 1提问于2018-03-24得票数 1
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1回答
我有一个用python编写的代码，其中包含不同的矩阵和for循环来更改矩阵元素。但是它需要很长时间才能运行。现在的问题是，如果我将矩阵改为pandas、DataFrames和series，是否会减少运行时间？
浏览 20提问于2020-04-28得票数 0
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我有一个csv，我使用spark.read导入到databricks中。这个大文件包含每日级别的记录/事务。我将数据帧减少到5列，并保持500,000行不变。我正在尝试构建这个源文件的汇总表，它在一个月级别(聚合)表示这些记录/事务。 该脚本有一个filter/groupby/sum命令，该命令返回一行，将数据汇总为一个月的计数。查询返回的行将如下所示： +---------+---------+-------+-------------+
| Country|StockCode|YYYY-MM|sum(Quantity)|
+---------+---------+-------+---
浏览 12提问于2020-07-12得票数 0
1回答
读取指定值的行
、、
嗨，所以我有一个电子表格，我设法不使用google Api使用pandas和python读取它，但我想读取指定值的行而不读取整个电子表格，因为如果我有一个大型数据库读取整个电子表格，那么在整个数据库内搜索将需要很长时间，所以我想要的是，例如，如果这是csv格式的电子表格
id name age
0 alex 12
1 sam 26
2 fay 21
我想要获取age值= 26的行，结果应该如下所示：
id name age
1 sam 26
我设法从电子表格中导入某些行，但我无法获得基于"where“语句的行。我是使用Pan
浏览 1提问于2021-11-27得票数 0
我试图在一个包含10,000行的大型excel扩展表中删除一些数据。
这就是我的剧本：
import pandas as pd
import pandas_dedupe
df = pd.read_excel('Qualys-Working.xlsx')
df_final = pandas_dedupe.dedupe_dataframe(df,['IP','DNS','CONTROL_ID','INSTANCE'])
df_final.to_excel('Qualys-TimD-Working-NEW.xls
浏览 0提问于2021-05-24得票数 1
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4回答
总结问题
我正在尝试优化我编写的一些代码。在它当前的形式中，它按预期工作，但是由于需要大量的循环，所以需要很长时间才能运行。
我正在寻找一种加速下面描述的代码的方法。
详细说明问题
在这个名为master的数据框架中，有3,936,192行。位置列表示基因组窗口。在这个数据帧中出现了76次。这样，master[master['Position'] == 300]返回76行的数据，并且每个位置的唯一外观相似。我对数据帧的每个子集都做了一些操作。
这些数据可以找到
我的当前代码采用以下形式：
import pandas as pd
master = pd.read_csv(dat
浏览 3提问于2019-12-16得票数 2
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我试图使用我在网上读到的计数方法来强制对PySpark进行急切的评估：
spark_df = spark.read.jdbc(url=jdbcUrl, table=pushdown_query, properties=connectionProperties)
spark_df.cache().count()
但是，当我尝试运行代码时，缓存计数部分要花费很长时间才能运行。我的数据大小相对较小(2.7GB，1500万行)，但在运行28分钟后，我决定终止该作业。比较而言，当我使用pandas.read_sql()方法读取数据时，只需6分钟43秒。
我正在运行代码的机器非常强大，(20 vCPU，
浏览 5提问于2021-05-10得票数 1
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我正在尝试使用NLTK清理我的数据集，但我遇到了一些麻烦，因为它需要很长时间才能完成。我确实有一个非常大的数据集，其中包含超过20000+行的文本。
我运行的代码如下所示：
from nltk.corpus import words
nltk.download('words')
gibberishBody = []
for x in bodyStopWords:
if x in words.words():
gibberishBody.append(x)
print(gibberishBody)
bodyStopWords是pandas.core.se
浏览 36提问于2021-11-26得票数 0
我们的CRM 2011数据库包含大约。20000个联系人，我需要使用SDK循环所有这些联系人。目前，我发现以下linq查询需要很长时间才能执行：
Dim contactList = From c In orgService.ContactSet
Select New With {
Key .ContactId = c.ContactId,
Key .EMailAddress1 = c.EMailAddress1,
Key .ListIds = From l In c.listcontact_association Select l.ListId
}
正如您所看
浏览 5提问于2012-06-25得票数 2
我已经用mahout编写了一个简单的用户-用户推荐和评估代码。
这个推荐器运行得很好，但是一旦我添加了评估部分，就需要花费很长时间才能从Eclipse中的"Movielens1m“数据集中获得结果
正常吗？需要多长时间？该评估在Movielens 100K数据集上运行良好。我得到了评估结果(0.923..)几秒钟后。
以下是我的代码：
public class RecommenderEvaluator {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//RandomUtils.useTe
浏览 3提问于2015-06-24得票数 1
我已经使用Pandas将csv文件读取到数据帧中，csv格式如下。我想把“时间列信息”在6/3/2011-10/20/2011间隔之间的行放到另一个数据帧中。我怎样才能在Pandas中高效地做到这一点？
浏览 4提问于2018-08-10得票数 0
1回答
熊猫选择读JSON的行
、、、
我有一个巨大的JSON文件(大量较小的.log (JSON格式)文件合并在一起，共计8Gb)，由多个不同的对象(每个对象都有一行)组成。我想把这个文件读入pandas dataframe。我只对收集特定对象JSON的条目感兴趣(这将大大减少要读取的文件大小)。在阅读pandas或python之前，是否可以在dataframe中完成此操作？
我的当前代码如下：
import pandas as pd
import glob
df = pd.concat([pd.read_json(f, encoding = "ISO-8859-1", lines=True) for f in
浏览 0提问于2018-09-14得票数 1
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1回答
我要将CSV文件中的数据插入到Azure上托管的SQL Server数据库中。我能够在表中插入数据，方法是将数据读取到pandas数据帧中，并在python中的for循环中使用insert语句。我正在使用pyodbc。这种方法需要很长时间才能插入数据。我也尝试过pd.to_sql()。虽然后者比for循环方法更快，但它仍然很慢。
有没有更快的方法在SQL Server中使用python/pandas插入CSV文件？
浏览 0提问于2019-10-14得票数 0
下面的代码在jupyter笔记本上运行需要很长时间。为什么会这样？作为数据预处理的一部分，我试图从客户评论中删除感叹号和文章。
import pandas as pd
import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.porter import PorterStemmer
df = pd.read_csv('balanced_reviews.csv')
ps = PorterStemmer()
corpus = []
for i in range(0,527332):
revi
浏览 9提问于2022-02-21得票数 0
1回答
我使用Pandas将大型csv拆分成多个csv，每个csv包含单行。我有一个有一百万条记录的csv，使用下面的代码需要很长时间。例如:在上述情况下，将创建100万个csv。任何人都可以帮助我如何减少拆分csv的时间。 for index, row in lead_data.iterrows():
row.to_csv(row['lead_id']+".csv") lead_data是dataframe对象。 谢谢
浏览 21提问于2019-02-02得票数 0
1回答
我有以下运行了很长时间的代码：
my_df['result'] = my_df.apply(lambda x: my_fun(x), axis = 1)
my_df是一个pandas数据框，我有几百万行。有没有办法找出已经完成的工作的百分比？例如，将打印语句放在my_fun中或其他地方？谢谢!
浏览 0提问于2016-11-10得票数 0
这是我第一次问问题。 我正在处理一个大型的CSV数据集(它包含超过1500万行，大小超过1.5 GB )。 我正在将摘录加载到运行在Jupyter Notebook中的Pandas dataframes中，以基于数据集推导出一个算法。我根据MAC地址对数据进行分组，这导致了1+百万组。 我的算法开发的核心是运行这个操作： pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.filter 根据数据集的不同，运行此操作需要3到5分钟。为了开发这个算法，我必须执行这个操作数百次，甚至数千次。 此操作似乎是受CPU限制的，并且仅使用我的机器上可用的几个内核中的一个。我花了几个小
浏览 22提问于2019-02-10得票数 6
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2回答
我正在将数据从Server 2017迁移到Postgres 10.5，即所有表、存储过程等。
在数据迁移之后，我想比较Server和Postgres数据库之间的数据一致性。
我现在所能想到的就是使用Pandas，并将表加载到Server的数据帧中，同时还可以将Postgres和数据帧进行比较。
但是数据是围绕着6 GB的，它需要很长时间才能将表加载到数据帧中，并且还驻留在一个服务器上，而服务器并不是我运行Python的本地服务器。是否有任何方法有效地比较Server和Postgres之间的数据一致性？
浏览 5提问于2019-11-04得票数 1
2回答
我试图解析一个csv文件并打印某些时间序列图。
关于csv文件的：csv文件包含大量数据，我需要根据循环中的id解析其中的某些部分。csv文件如下所示：
ID,name,date,confirmedInfections
DE2,BAYERN,2020-02-24,19
.
DE2,BAYERN,2020-02-25,19
DE1,BADEN-WÃœRTTEMBERG,2020-02-24,1
.
DE1,BADEN-WÃœRTTEMBERG,2020-02-26,7
.
DE4,BRANDENBURG,2020-02-24,2
.
DE4,BRANDENBURG,2020-07-27,45
关
浏览 8提问于2021-04-16得票数 2
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2回答
我有一个数据集，大约390,000列为1,000,000行。所有字段都是二进制的，0或1。数据非常稀疏。
我一直在使用Spark来处理这些数据。我目前的任务是过滤数据--我只需要预先选定的1000列中的数据。这是我用来完成此任务的当前代码：
val result = bigdata.map(_.zipWithIndex.filter{case (value, index) => selectedColumns.contains(index)})
bigdata只是一个RDD[Array[Int]]
但是，这段代码需要很长时间才能运行。我确信有一种更有效的方法来过滤我的数据集，而不是分别进
浏览 2提问于2015-09-08得票数 1
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3回答
在多个设备上分布式计算
、、、
我的项目需要很长时间才能运行，我在处理器核上创建了线程和分布式数据并进行处理，但是，我仍然需要很长时间来优化代码，如何在多台笔记本电脑上分发计算呢？
浏览 1提问于2015-06-01得票数 1
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3回答
我正在使用php和oracle从oracle数据库中获取数据，并通过与oracle数据库的连接在php表中显示php代码。问题是，经过很长一段时间后，我会得到数据，因为我有一些for循环来运行其他查询。首先，我运行了一个查询，给出了直到23/11/2019 (我在查询时指定的日期)发出的总卡，并且这个查询也给出了在23/11/2019到25/11/2019之间取消的所有卡，下面是使用oci_excecute()在php中的查询。
现在我想写另一个查询，它可以给出总的重新发行卡，但条件是员工以前取消了一张卡，然后在23/11/2019至25/11/2019之间再次重新发行。为此，我执行了以下代码
浏览 1提问于2019-12-01得票数 0
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3回答
我正在从一个数据库(JSON行)中读取数据，其中一列被存储为50k+。我想把它提取到一个熊猫数据帧中。下面的代码片段运行得很好，但效率相当低，而且在整个数据库上运行时会耗费很长时间。请注意，并非所有项都具有相同的属性，并且JSON具有一些嵌套属性。
我怎么才能让它更快呢？
import pandas as pd
import json
df = pd.read_csv('http://pastebin.com/raw/7L86m9R2', \
header=None, index_col=0, names=['data'])
浏览 1提问于2016-12-18得票数 24
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2回答
我有一个包含42列和10k行的巨大数据集。我正在尝试将我的整个数据帧(比如数据)更改为factor数据类型。但是当我使用代码时，它需要很长时间才能运行。有没有同样的捷径呢？
as.factor(data)
我需要一个代码，需要更少的时间。
浏览 3提问于2019-05-05得票数 0
我有一个非常大的数据集(大约20 it )存储在磁盘上，名为Pandas/PyTables，我想在它上面运行随机森林和增强树。尝试在我的本地系统上做这件事需要很长时间，所以我想把它租给一个我可以访问的spark集群，而不是使用MLLib例程。
虽然我已经设法将pandas数据帧加载为spark数据帧，但我对如何在MLLib例程中使用它感到有点困惑。我不太熟悉MLLib，它似乎只接受LabeledPoint数据类型。
我非常感谢任何想法/指针/代码来解释如何使用(pandas或spark)数据帧作为MLLib算法的输入-无论是直接还是间接地，通过转换为支持的类型。
谢谢。
浏览 1提问于2015-05-06得票数 0
问题是，项目到达控制器所需的时间大约需要一分钟。示例:我进入"mycontroller“中的索引，索引开始处的断点需要一分钟或更多时间才能被激活。
然后，整个过程需要几秒钟才能发送视图，但是任何重新加载都需要很长时间才能成为用户可行的等待时间。视图中的任何Ajax调用也需要很长时间才能到达我正在调用的函数。
这是昨天(12月13日至21日)开始的，我不知道是什么导致了延迟。如果我说得不够清楚，我会在控制器函数(ActionResult)的开头放置一个断点。需要一分钟或更多时间才能活跃起来。然后单击“继续”，然后在几秒钟内加载视图。问题是在视图和控制器之间突然等待很长时间。所有Ajax调
浏览 6提问于2021-12-14得票数 0
我有一个Excel表的时间序列数据的价格，其中每一天由6个小时周期。我正在尝试使用Python和Pandas，我已经设置并工作，导入一个CSV，然后从它创建一个df。这很好，这只是我正在努力处理的排序代码。在excel中，我可以使用Sum(sumifs)数组函数来做这件事，但我希望它在Python/Pandas中也能工作。 我希望从数据中产生一个新的时间序列，每天我只获得3到5个时期的平均价格，不包括其他。我正在为此而苦苦挣扎。 我正在寻找的原始数据exert和result示例如下： ?
浏览 42提问于2019-02-04得票数 0
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经过大量处理后，我在内存中有了一个pandas数据帧。在此过程之后，我根据1列对数据帧进行排序。
但是，当我将此数据帧写入Postgres表时，有时行的顺序不会保留，就像它在pandas内存中一样。
我怎么才能修复它呢？
代码片段：
result_df = result_df.sort_values(by=['D1RowNr'])
result_df.to_sql(table_name,engine, schema = schema,
if_exists='replace', index= False,
浏览 0提问于2020-12-22得票数 0
我正从Matlab转到Python，我正面临着第一个障碍。:)
我有以下代码：
import pandas as pd
T = pd.read_csv("MyFile.csv", sep=';')
到目前为止，还不错，但我有两个问题：
控制台中的：当我键入T.，然后点击TAB时，我会列出dataframe的所有列以及可以在T上执行的所有可能命令。怎样才能使列表中的只包含的dataframe列?编辑器中的：当我键入T.和TAB时，需要很长时间才能看到列出的任何内容。
我希望这样做:当我键入T.，然后按下TAB (或其他键)时，我将得到列表中的--只有--然后我可以
浏览 11提问于2022-03-30得票数 1
我想在ubuntu服务器上运行一个可执行文件，它从用户(比如从一个表单)获取参数，这个可执行文件可能需要很长时间才能完成。我目前正在使用php exec()命令运行可执行文件(让我们调用可执行文件myExecutable)，并将用户提供的参数传递给它。有没有更好的方法来做这件事，尤其要记住，可执行文件可能需要很长时间才能完成？
浏览 1提问于2013-08-08得票数 0
在具有自引用层次结构的RadGridView中，提高数据过滤性能的最佳实践是什么？处理大量数据需要很长时间，否则会抛出StackOverflowException。我正在使用Grid.MasterTemplate.Relations.AddSelfReference(Grid.MasterTemplate, "_currentNo", "_prevNo");
浏览 15提问于2016-07-25得票数 1
回答已采纳
在Pandas中，我有一个非常大的数据帧，我正在尝试将其写入CSV文件。它花费了很长的时间(几个小时，还没有完成)，我想知道是否有任何方法可以检查此命令中的完成百分比。 我在to_csv中查找了所有的论点，但似乎没有任何帮助 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_csv.html pd.to_csv('thefile.csv', chunksize =1000 ) 我想要任何时间的状态，区块编号等。
浏览 2提问于2019-06-10得票数 1
回答已采纳
我尝试在google colab中读取CSV格式的数据集。当我运行这段代码时，它花费了很多时间，而且它还没有停止运行，以显示运行代码的结果。我怎么才能修复它？谢谢你的考虑。这是我的python代码。 import pandas as pd
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
with open('dataset.csv', 'r') as data:
df3 = pd.read_csv('data', encoding = ('ansi'))
浏览 126提问于2021-04-07得票数 1
回答已采纳
我试图使用以下代码将超过150万行的熊猫DataFrame插入到MongoDB中：(pymongo和大熊猫)
import pandas as pd
from pymongo import MongoClient, ReplaceOne
#dataframe is a very large dataframe
#connexion is a mongodb db connexion and collection_name is the collection where I am inserting the df
dataset = dataframe.to_dict('recor
浏览 4提问于2020-01-07得票数 0
我正在处理一个包含多个表中的一些机器数据的大型数据收集。其目标是在每个表中添加一列，表示该行的“类”，同时考虑到它在某个时间戳附近的位置。
seconds = 1800
for i in range(len(tables)): # looping over 20 equally structured tables containing machine data
table = tables[i]
table['Class'] = 'no event'
for event in events[i
浏览 1提问于2017-05-29得票数 1
回答已采纳
2回答
目前，我有下面这行代码，我尝试在我的pandas列中进行字符串匹配：
input_supplier = input_supplier[input_supplier['Category Level - 3'].str.contains(category, flags=re.IGNORECASE)]
但是，此操作需要很长时间。熊猫df的大小是：(8098977, 16)。
有什么方法可以优化这个特殊的操作吗？
浏览 11提问于2018-08-23得票数 0
我有一个包含由Server查询产生的DataTable行的10000+。DataTable用作DataGridView的DataSource，如下所示(简化代码)：
MyBindingSource = New BindingSource(MyDataTable, Nothing)
MyDataGridView.DataSource = MyBindingSource
因为这需要很长的时间来加载，所以我想以某种方式限制在DataGridView中显示的的行数。
我不能在查询中使用TOP，因为我需要DataTable中的所有数据进行过滤，而不需要重新设置DataSource (MyBindingS
浏览 4提问于2015-06-25得票数 1
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我正在查询一个Django模型，该模型连接到我的Postgres数据库中的一个表，该表包含一个以UTC格式存储的日期时间。 我的查询代码如下所示： query_set = table_object.objects.values() 查询集中的一列是以UTC表示的DateTime值。 该模型如下所示： class ops_inbox_view(models.Model):
requested_date = models.DateTimeField()
other_item = models.CharField(max_length=20)
other_item2 = m
浏览 24提问于2019-01-16得票数 1
1回答
如果我做错了什么，我很抱歉，但我已经尝试了很长时间才能做到这一点。我有一个巨大的数据集，其中包含大约3000只股票的所有历史价格(每日收盘价)，相当于超过1500万行。问题是，我似乎无法在不丢失大量数据的情况下对数据进行重采样。我的目标是只保留所有股票的月度成交量，同时保持数据的形状，包括股票代码、日期和关闭列。
wiki_prices_df = pd.read_csv('/gitHub/finance/PRICES_03_11_18.csv',usecols=['ticker','date','close'],parse_dat
浏览 3提问于2018-03-12得票数 1
我有以下情况:有一个包含4个图表的屏幕，每个图表都填充了59个数组集合。每个数组集合都有2000+数据点。
这个结构需要过滤(按时间)，但我遇到的问题是，过滤需要很长时间才能完成(考虑到需要过滤的数据点的数量，这是预期的)。
一次过滤一个图表不是一个选择，所以我想问你，你认为什么是最好的方法？(我应该使用向量吗？)要概括这个问题，在flex/as3中过滤大型集合的最佳方式是什么？
谢谢。
浏览 0提问于2011-09-19得票数 1
我有本地化到不同时区的数据，时区在一个单独的列中。我已经将数据从postgres数据库加载到pandas数据帧中，我正在尝试将它们组合在一起，以便根据需要进行调整。数据上的一些指标需要是UTC，而另一些指标需要是本地化时间。
我试过这个：
df['timestamp'] = df['timestamp'].dt.tz_localize(tz=pytz.timezone(df['timezone']))
我得到了AttributeError：'Series‘对象没有’on‘属性，我不确定如何获取它正在处理的行。
所以我这样做了：
for i
浏览 0提问于2020-02-05得票数 0
得到了下面的requirements.txt，我正在pip安装。azure-cli需要很长时间才能安装，超过7分钟。我怎么才能加快速度？
azureml-train-core==1.47.0
azureml-sdk==1.47.0
azure-storage-blob==12.13.1
matplotlib==3.6.1
numpy==1.23.4
pandas== 1.5.1
pathlib==1.0.1
python-dotenv==0.14.0
pytz==2020.4
azure-cli== 2.42.0
浏览 8提问于2022-11-03得票数 1
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我想知道在id_row数据框中创建列的最有效方法是什么，如果给定的列表中存在一个pandas，那么它将返回1或0。
我目前正在使用lambda函数来应用结果。我的问题是它花费了很长的时间，因为我的数据帧大约有2M行，它检查的列表在200k到100k之间。如果我没记错的话，这是二次时间(我真的不确定)，在这种情况下，根据对象的大小，它运行得非常慢。
最糟糕的是，我不得不对100多个其他(不同的)数据帧重复这段代码。
下面是函数：
lst_to_add = [1,2,3.......,n]
df_table['TEST'] = df_table['id_row'
浏览 3提问于2019-08-07得票数 0
1回答
我正在使用和Docker来封装一个示例Rails应用程序。目前，它运行良好，数据库和服务器启动。当我有一个活跃的互联网连接，它所有的工作完美。但是，当我没有互联网连接时，需要很长时间才能将连接到Rails/WEBrick服务器(从浏览器请求本地主页20秒)。
我查过原木，没有什么是不寻常的。容器接收初始连接需要很长时间，而且传输数据需要很长时间。
浏览 3提问于2014-07-28得票数 2
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1回答
我正在构建一个应用程序，它使用MongoDB作为跨DB集合的database.One，有大量的数据，即8GB数据。我对存储在集合中的数据执行聚合操作，并相应地生成统计信息。但是处理海量数据需要很长的duration.Hence时间，我选择了来处理存储在MongDB集合中的数据，我配置了，并在python中执行了一个演示脚本，以便通过spark从mongo集合中获取数据。
下面是python代码片段
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SQLContext
conf=SparkConf()
con
浏览 5提问于2016-07-27得票数 2
最近，我不断地在Pandas中问问题，这些问题依赖于我正在使用的数据，到目前为止，我需要很长时间才能创建一个与我的数据(可复制的数据框架)相似的数据框架，以便用户能够轻松地将其复制到他们的机器上。
我更希望找到一种方便的方法，这样我就可以在我的问题中打印我的小DF，其他用户可以轻松地收集它，从而以最小的努力创建它。
在R中，我习惯于在控制台的dput函数中打印数据的一个小示例，然后在我的问题(示例)：中打印输出
我注意到了这个解释，但我认为它不适合为其他用户打印数据样本：
在Pandas中是否有一种类似的方法来做到这一点？
提前感谢！
浏览 2提问于2017-11-23得票数 21
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我创建了这个MEX函数，它接受这样的论点：
toSolve(domain, model.one, model.two, model.three, model.four, bc, model.T, model.dt, [start model.five])
其中model是带有矩阵one、two、three、five和具有三个矩阵的1x3单元four的MATLAB struct。
矩阵是巨大的(约500,000×3)。当我将数据传递到mex函数(即toSolve)时，加载将花费很长时间。在我的mex函数中，第一行是打印输出：
void
mexFunction(int nlhs,mxArray *
浏览 0提问于2017-12-19得票数 1
回答已采纳
我有一些功能需要很长时间才能完成。这些函数通过钩子注册(即add_action()和add_filter())调用。当我的任务运行一段长时间或钩子异步运行时，它会影响最终用户吗？
谢谢。
浏览 0提问于2015-11-17得票数 1
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我有一些关于InitializeComponent和数据绑定的Silverlight问题。我有一个树结构，我想，它必须直接与XAML代码绑定数据，当主页调用"InitializeComponent“时，这个绑定就会被激活。
这就是问题所在。silverlight应用程序必须等待来自服务器的回调，才能知道要加载哪些数据。这在初始化之后很长一段时间内在C#代码内部发生。
所以我不知道该怎么办。似乎只有主页才能调用InitializeComponent()，但我必须等到有要加载的数据时才能调用InitializeComponent，这在MainPage运行很长时间之后才会发生。
浏览 0提问于2011-06-11得票数 0
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