例如,我有8000万行的表A和2亿行的表B。Update Statistics A (stat1, stat2, ...) with sample 5000000 rows尽管这两个任务都只扫描5000000行,但第二个任务需要更长的时间才能完成。这种性能上的差异仅仅与表内容的差异有关,还是表中的行数也起到了一定的作用,即使我们限制了
我在pandas中有大量的256行5列的数组,我想要计算统计(最小,最大,平均值,...)每列中4个数组成员的功能。我写了以下代码,但它非常耗时: for j in range(0,256,1): max= array[col].iloc[j:j+4].max()因为我有许多阵列,我想为每个阵列做这个任务,这是非常耗时的。
我需要使用python计算这些数据的基本统计数据,如平均值、最大值、最小值、标准差。但是当我使用类似于"Select * from Mytable order by ID limit %d offset %d“% (chunksize,offset)这样的块时,执行耗时超过一个小时,并且仍然在执行引用自
由于需要更多时间,现在我决定只读取几条记录,并将使用pandas.describe()获得的统计信息保存到csv中。同样,对于整个数据,我将拥有只包含统计信息的多个csvs。有没有一种方法可以合并这些csvs以获