pandas for循环太慢
pandas是一种用于数据分析和处理的强大工具，但它在处理大量数据时的循环效率相对较低。为了提高性能，可以考虑以下几种方法：
- 向量化操作（Vectorization）：利用pandas的向量化操作来替代循环，这样可以减少Python解释器的负担，提高执行效率。例如，使用pandas的内置函数和方法，如apply、map和applymap，来代替显式的循环。
- 使用聚合操作（Aggregation）：尽可能使用pandas的聚合函数，如groupby、agg和pivot_table等，来对数据进行统计和汇总，而不是使用循环逐个元素进行计算。
- 使用pandas的高性能操作：pandas提供了一些高性能的操作，如使用numpy或者pandas的底层方法，如np.where、pd.factorize和pd.cut等，来替代循环。
- 使用并行计算：通过使用并行计算库，如Dask或Ray，可以将计算任务并行化，提高处理速度。
- 优化代码：对代码进行优化，减少不必要的计算和重复的操作。例如，避免在循环中重复计算相同的值，尽可能使用索引和切片操作来减少数据复制。
总体来说，使用以上方法可以提高pandas的性能，减少循环的时间消耗。但需要根据具体的场景和需求，灵活选择适合的方法和工具。
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我现在正忙于分析CSV数据日志文件，我现在正在苦苦思索如何加快一些pandas计算。以下for循环正在运行，但速度不是很快： for i in range(len(df)):
df.loc[i,"delta_t"] = 3
df.loc
浏览 24提问于2020-10-26得票数 0
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我是这个网站，甚至是Python3的新手。我将在Python3中实现一些东西作为一种爱好。我从不同的节点上得到了一些关于树莓皮的数据，我把它以列表格式存储为‘时间’，Id，值，Id，值，.在文本文件中。我想用熊猫把这些数据转换成csv格式。因此，当转换为csv时，在熊猫数据中，索引是来自列表的时间数据，列是来自列表的Id数据，值存储在单元格中。因此，具有时间的一行可以在不同的Id列下具有多个值。我写了这个代码来实现它。with open(filename, 'r') as feed: f
浏览 0提问于2018-06-15得票数 0
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我试着在另外两个列的基础上添加一个新列，但是我编写的for循环太慢了(需要3秒才能执行) for i in range(0, len(model_olculeri)): model_olculeri["Waist to Hip Ratio"][i] = sum_column 我读过关于pandas和numpy向量化的文章，而不是在pandas数据帧
浏览 59提问于2021-10-25得票数 0
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我有两个不同的(非常大的)数据帧(详细信息如下)。我需要合并他们两个人的数据。由于这些数据帧非常庞大(第一个数据帧有数百万行，第二个数据帧有数千行)，我尝试使用AWS EMR服务。但我不太明白它是如何在那里完成的，我看到的教程大多只显示了一个数据帧的说明。所以，我一直想知道如何使用pyspark来处理两个不同的数据帧。第一个数据帧，比如df，包含了人们在不同日子看电视的数据。它看起来是这样的：1 1 2020-02-01 some data
浏览 11提问于2021-06-03得票数 0
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在Pandas中，窗口大小是固定长度。如何实现根据索引而不是行数设置窗口大小？2008-1-2 5.0 12008-1-5 9.0 3.02013-5-30 11.0 2.5
我想要一些简单的东西，比如pandas.ols(df.y, df.x, window='1y'
浏览 8提问于2013-07-03得票数 3
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有没有更快的方法来替换"for“循环？我想要应用"if“语句来增长数据。如下图所示。"for“循环太慢了。我需要填充其他更复杂的逻辑，所以我喜欢任何系统的方法来解决它。import pandas as pd
s = pd.DataFrame(index=[np.arange(0,201,1)], columns=['myval'
浏览 2提问于2016-03-15得票数 2
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我对numpy和pandas相当陌生，假设我有一个2D numpy数组，我需要删除第二个值只包含字母'A'、'C'、'T'、'G'和'N'的所有行[['id' 'genome'],ATGTTTGTXXXX'],][['id' 'genome'],
[
浏览 6提问于2021-02-04得票数 2
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我有一个大于7GB的文件。我试着用熊猫把它放进数据仓库，就像这样：但时间太长了。是否有更好的方法来加速数据的创建？我正在考虑更改参数engine='c'，因为它在中显示Parser engine to use. The C engine is faster while the python engine is currently more feature-complete."
浏览 3提问于2021-01-13得票数 1
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我可以使用for循环和csv.reader来完成它，但是它非常慢。因此，我有一个想法，即Pandas会更快，并且我可以在不需要循环的情况下完成转换。the first row in the csv ranges.append(ast.literal_eval(row[14]))但这实在太慢了所以，我使用Pandas的想法是加快速度。
浏览 0提问于2019-02-12得票数 1
我试图为非常大的pandas.plotting.scatter_matrix()计算pandas.DataFrame()值(相对地说，对于这个特定的操作，大多数库要么大部分时间运行OOM，要么实现50000我想要的Q1
我试着用熊猫散点图功能，它也太慢，破坏了我的记忆。这是使用本机p
浏览 1提问于2021-07-29得票数 0
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我正在做一个关于codewars的任务，我不明白如何让这个函数在大量的<= 200000000000000上更快地工作。这个函数的目标非常简单--我只需要计算“left”和“right”(包括两者)之间数字的二进制表示形式中所有“1”的出现次数。var sum=0; var h=i.toString(2); for (var j=0; j<len; j++){
if
浏览 15提问于2019-10-30得票数 2
我有一个循环，但太慢了。我希望有人能建议如何加速这个循环。非常感谢 import pandas as pdimport geopandas as gpd
df = pd.read_csv('gis_data_2020_
浏览 50提问于2020-09-18得票数 0
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我想加速这段代码：import pandas as pd
closep = a['Clsprc']36785759 14.65for循环太慢了
浏览 3提问于2015-07-25得票数 2
我已经有了一个使用for循环的解决方案，但是for-循环太慢了，因为我的元素列表和范围列表都要大得多。到目前为止，我的代码如下：
# check element-wise if [1,0,45,60] within ranges 1-10, 21-30, or
浏览 5提问于2016-05-05得票数 1
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我已经创建了一个for循环，它可以工作，但是太慢了，所以我尝试在apply函数中使用相同的for循环，但是得到了索引错误。
浏览 2提问于2019-08-12得票数 0
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我计时了我的代码，代码中最慢的部分是函数closest中的循环。我最初有一个向量，然后在我有了列表之后使用了std:sort。关于如何在closest中改进循环或改进addPair方法的任何想法#include <set>#include <cmath
浏览 5提问于2014-02-10得票数 0
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id30000]listOfWorklogs=pd.DataFrame() (I used pandasignore_index=True)因此，我只是在一个简单的循环中查看每个问题的工作日志而且循环太慢了(1个问题大约3秒)，我能不能以某种方式并行启动多个<e
浏览 2提问于2019-01-22得票数 0
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我试图使用Pandas消除数据帧中的一些接近重复的内容，这是基于表示时间(以秒为单位)的列中的差异。例如：df=pd.DataFrame([1200,1201,1233,1555,1650,5561,5562],columns=['Time因此，所需的输出是df.drop(0,5,7)：我目前有一个python循环算法来完成这个任务，但是数据帧可能包含数百万个指标，所以速度太慢了。任何纯熊猫的解决方案都将不胜感激。
浏览 0提问于2014-09-18得票数 3
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