使用Pandas进行矢量化
Pandas是一个基于Python的数据分析工具，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据。使用Pandas进行矢量化操作可以大大提高数据处理的效率和性能。
矢量化操作是指在数据处理过程中，通过对整个数据集进行操作，而不是逐个元素进行操作。相比于传统的循环迭代方式，矢量化操作利用底层的优化算法和硬件加速，能够更快地处理大规模数据集。
Pandas提供了丰富的矢量化操作函数和方法，包括数据的筛选、排序、聚合、分组、合并等。通过这些操作，可以快速地进行数据清洗、转换、分析和可视化。
优势：
- 高效性：矢量化操作利用底层的优化算法和硬件加速，能够快速处理大规模数据集，提高数据处理的效率和性能。
- 简洁性：使用Pandas进行矢量化操作可以大大简化代码，减少循环迭代的复杂性，提高代码的可读性和可维护性。
- 灵活性：Pandas提供了丰富的数据结构和操作方法，可以灵活地处理各种类型的数据，满足不同的分析需求。
应用场景：
- 数据清洗和预处理：通过矢量化操作，可以快速地对数据进行清洗、转换和填充缺失值等预处理工作。
- 数据分析和统计：矢量化操作可以方便地进行数据的筛选、排序、聚合、分组和透视等统计分析操作。
- 数据可视化：通过矢量化操作，可以方便地对数据进行可视化展示，如绘制折线图、柱状图、散点图等。
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我有一个以Pandas DataFrame格式操作的函数。它适用于pandas.apply()，但不适用于np.Vectorize()。请查找以下功能：
def AMTTL(inputData, amortization = []):
rate = inputData['EIR']
payment = inputData['INSTALMENT']
amount = inputData['OUTSTANDING']
amortization = [amount]
if amount - payment &l
浏览 17提问于2022-09-21得票数 0
1回答
我在spark数据帧中有非常大的数据集，它们分布在节点上。我可以使用spark库pyspark.sql.functions进行简单的统计，如mean、stdev、skewness、kurtosis等。 如果我想使用像Jarque-Bera (JB)或Shapiro Wilk(SW)等高级统计测试，我会使用像scipy这样的python库，因为标准的apache pyspark库没有它们。但为了做到这一点，我必须将spark数据帧转换为pandas，这意味着将数据强制到主节点中，如下所示： import scipy.stats as stats
pandas_df=spark_df.toPan
浏览 30提问于2020-09-13得票数 0
1回答
为什么Pandas在尝试将此函数应用于列时抛出错误？
import pandas as pd
import math
data = [
['LAT', "LON"],
[49.00, -83.04],
[41.00, -83.04],
[26.00, -83.04],
]
df= pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])
print(df)
print((math.cos(49.00) * 69.172) /.25)
df['LAT'] = df['LAT
浏览 2提问于2018-02-28得票数 1
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1回答
我试图从MSSQL DB中提取一个值，代码如下所示：
import pandas as pd
import pypyodbc
query = 'SELECT TOP(1) value FROM [dbo].[table]'
connection = pypyodbc.connect(...)
df = pd.read_sql_query(query, connection)
但是这会返回一个dataframe对象，是否有一个方法只返回一个字符串值，可能没有Pandas。最重要的是速度。是否有一种更快捷的连接/查询方式？
浏览 2提问于2017-07-26得票数 0
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1回答
Pandas中日期时间转换的问题
、、、、
这里是我的问题的一个重复的例子：
df = pd.DataFrame(["2018-01-13 17:25:54+0100",
"2018-01-13 07:23:36+0100",
"2018-01-13 08:15:48+0100"], columns=["date"])
print(type(datetime.strptime(df["date"][1], '%Y-%m-%d %H:%M:%S%z')))
print(type(pd.Series(df["date&
浏览 2提问于2019-01-04得票数 2
我将pandas.series中的所有元素放在方括号中。我只需要去掉方括号。请注意，有时我们有带有2个或更多元素的list，并且必须保留它。*一些在线解决方案将其剥离为第一个指数。
我迫切需要一个解决办法。请..。
ecg_id
41 [CD]
42 [NORM]
43 [NORM]
44 [NORM]
45 [CD, HYP]
46 [NORM]
47 [NORM]
48 [STTC]
49 [CD]
50 [CD, MI]
51 [NORM]
52
浏览 9提问于2022-05-24得票数 1
1回答
我是Python和Tensorflow的新手。我已经创建了一个使用Pandas和现有CSV文件进行简单分类的示例。但是为了规范CSV中的列，我得到了下面的错误。
调试IDE:木星笔记本
import pandas as pd
patients = pd.read_csv("../npushpakaran/TENSORFLOW/Tensorflow-Bootcamp-master/02-TensorFlow-Basics/pima-indians-diabetes.csv")
patients.columns
Index(['Number_pregnant', &
浏览 0提问于2018-06-20得票数 0
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我有一个大约1,500行15列的Python数据帧。对于一个特定的列，我想删除每行的前3个字符。作为一个简单的例子，这里有一个数据帧：
import pandas as pd
d = {
'Report Number':['8761234567', '8679876543','8994434555'],
'Name' :['George', 'Bill', 'Sally']
}
d = pd.DataFrame(d)
我想
浏览 5提问于2017-02-21得票数 43
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3回答
我正试图在使用for循环的数据帧中获取某些数据。但是当我运行循环时，我得到的只是数据的索引，而不是行中显示的值。
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'time' : [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12], 'values'[290,260,288,300,310,303,329,340,316,330,308,310]}
df = pd.DataFrame(data)
for i in df:
print(i)
我只得到索引，而不是值。
我也试过：
for index
浏览 6提问于2021-01-05得票数 2
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我有一个非常大的熊猫数据帧(几百万行)，我正在处理它。我计算的最后一列使用以下代码： df['diff'] = df.apply(lambda row: row.col_a - row.col_b, axis=1) 如果代码运行，它是50%，如果它运行，它需要更多的时间。有没有办法让熊猫跑得更快。我已经开始做一些研究，我看了这个stackoverflow页面(Why is pandas apply lambda slower than loop here?)，但它是用于分类数据的。我做了一些关于矢量化操作的研究，但没有发现任何我认为可以工作的东西。任何帮助都是非常感谢的。
浏览 19提问于2020-10-22得票数 0
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要将多个变量传递给一个普通的python函数，您只需编写如下代码：
def a_function(date,string,float):
do something....
convert string to int,
date = date + (float * int) days
return date
在使用Pandas DataFrames时，我知道您可以基于一个列的内容创建一个新列，如下所示：
df['new_col']) = df['column_A'].map(a_function)
# This m
浏览 2提问于2015-05-22得票数 6
我试图为dataframe的特定成员更改dataframe上列‘name’的值。我试图通过用相同的名字标记相似的名字来减少len(names)，这是用fuzzywuzzy做的。我试着想出一种用嵌套循环来实现它的方法：
for name in names:
for index in df_faces['Nombre'].index:
name2 = df_faces.loc[index,'Nombre']
try:
if fuzz.ratio(name, name2)
浏览 0提问于2019-10-25得票数 2
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1回答
我有一个Pandas数据帧，有两列"text“和"status"：
text,status
Great!!, pos
I dunno., neut
Bad.,neg
大约有6000行。
文本字段由短句组成。我做了一个
dataset["text"] = dataset["text"].apply(strip_punctuation)
其中strip_punctuation进行一些字符串操作并返回一个字符串。函数对字符串的处理速度很快，但当我把它放在apply result中时，我不知道为什么。
如有任何帮助，我们不胜感激！
浏览 0提问于2016-06-10得票数 1
我有一个数据格式的x1。我创建了dataframe的一个子集x1_sub，在这里我需要使用一个for循环来索引它的项。但是由于子集保留了原始熊猫数据的索引，所以它的行如下所示：
x1_sub['words']
1 investment
2 fund
4 company
7 claim
9 customer
20 easy
... ...
因此，当我这样做来按顺序索引x1_sub的行时：
for i in range
浏览 0提问于2018-07-11得票数 0
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我有某种格式的数据，我想将这些数据读入pandas.DataFrame。有些行给了我一个错误。下面是其中一个字符串的最小示例，但我有几个字符串不能工作(奇怪的是，其中一些字符串确实工作)。
确切的错误是：
OutOfBoundsDatetime，超限纳秒时间戳:2276-02-1805:15:13
import pandas as pd
pd.to_datetime('02/18/2276 5:15:13 AM', format='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p')
我使用这个网站制作了我的格式字符串：。
我很感激你的帮助！
浏览 0提问于2018-07-17得票数 3
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2回答
我只是从Pandas开始，我遇到了以下问题:我想在df.apply()中使用行号，以便它计算(1+0.05)^(row_number)，ex：(1+0.05)^0在第一行，(1+0.05)^1在第二行，(1+0.05)^2在它的第三行……
我尝试了以下方法，但得到了AttributeError：'int‘对象没有属性'name’
import pandas as pd
considered_period_years = 60
start_year = 2019
TDE = 0.02
year = list(range(start_year,start_year+conside
浏览 0提问于2019-11-21得票数 1
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2回答
我有两个熊猫系列，closedDate和createdDate，那是熊猫的时间戳，class 'pandas._libs.tslib.Timestampclass 'pandas._libs.tslib.Timestamp。
我减去了这两个熊猫系列，列出了熊猫时间增量的列表，age。
closedDate = data.iloc[:,1]
createdDate = data.iloc[:,2]
age = [x-y for x,y in zip(closedDate, createdDate)]
现在，我想得到age的平均值，但是用我的代码行我得到了一个错误。
In：aver
浏览 0提问于2018-05-21得票数 1
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1回答
Pandas (或NumPy)是否有内置的聚合？我可以用来优化下面用***标记的行吗？
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>>
>>> df = pd.DataFrame({'A':[1,21,4,5,3,3,5,653,2], 'B':[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})
>>> steps = 3
>>>
>>>
浏览 3提问于2017-06-12得票数 1
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1回答
我正在试着解决熊猫的问题陈述。熊猫的数据框如下所示： import numpy as np
np.random.seed(0)
import time
import pandas as pd
dataframe = pd.DataFrame({'operation': ['data_a', 'data_b', 'avg', 'concat', 'sum', 'data_a', 'concat']*100,
'data_a'
浏览 30提问于2020-09-06得票数 0
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我试图使用每一行作为参数函数在Pandas Dataframe上迭代。我试过这个：
def vectorize_df(df, hg):
print(hg + str(df['tweets_id']) + df['tokenized_text'])
df = pd.DataFrame.from_records(belongs_node, columns=['tweets_id','tokenized_text'])
vfunct = numpy.vectorize(vectorize_df)
vfunct(df, "
浏览 4提问于2021-11-01得票数 0
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我似乎遇到了pandas.Timestamp与python常规datetime()对象的算术运算性能出乎意料地慢的问题。
以下是一个基准测试，演示了：
import datetime
import pandas
import numpy
# using datetime:
def test1():
d1 = datetime.datetime(2015, 3, 20, 10, 0, 0)
d2 = datetime.datetime(2015, 3, 20, 10, 0, 15)
delta = datetime.timedelta(minutes=30)
浏览 1提问于2015-03-22得票数 8
1回答
我有这个超级趋势实现的python代码。我用的是熊猫的资料。代码运行良好，但是，随着数据帧长度的增加，超级趋势函数运行得越来越慢。我想知道如何将supertrend函数中的for循环转换为Pandas矢量化或使用apply()方法
def trueRange(df):
df['prevClose'] = df['close'].shift(1)
df['high-low'] = df['high'] - df['low']
df['high-pClose'] = abs(df
浏览 4提问于2021-12-14得票数 3
问题在第22行：
if start_date <= data_entries.iloc[j, 1] <= end_date:
在这里，我想将start_date和end_date部分与访问熊猫数据栏的data_entries.iloc[j, 1]进行比较。我使用，将列转换为日期时间，
data_entries['VOUCHER DATE'] = pd.to_datetime(data_entries['VOUCHER DATE'], format="%m/%d/%Y")
但我不知道到目前为止该如何转换它。
import pandas
浏览 1提问于2018-07-23得票数 9
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1回答
我必须一个接一个地迭代超过100万条记录，这些记录存储在一个列表中。它的值存在于Pandas数据帧中。我必须首先在数据帧中找到它的值，然后对它执行一些关节炎操作。并再次将其存储在另一个Pandas数据帧中。但它需要太多的时间才能完成。因此，我将值存储在元组中，性能有所提高，但并不像预期的那样。有什么方法可以优化这一点吗？下面是我完成的示例代码。 c2=['Fruits','animals',...]
list1=[]
for j in c2:
data2=dataframe.loc[(dataframe['value'] ==
浏览 22提问于2020-04-07得票数 0
The task：我有一系列的每日收盘价，我想实现以下目标：(i)计算任意5天窗口内任意两天之间的最大百分比变化(ii)将这些最大值存储在5天滚动窗口的基础上(iii)在所有5天滚动窗口上计算这些最大值的第99百分位数。
相当简单的问题。我对Python非常陌生，我发现自己混合了Python列表、Numpy数组和Pandas系列来实现上述目标，我确信这并不是高效编码的正确方法。
问题：我在下面附上我的代码。是否有一种方法可以实现相同的目标，而不必为这个简单的任务使用多个对象(即Pandas DataFrame，然后将其复制到Numpy Array，该数组用于修改Python列表，最终将其转换为
浏览 1提问于2020-06-17得票数 0
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我有一个apply函数，它对数据中的每一行进行操作。apply函数的结果是一个新的值。此新值用于该行的新列中。
因此，在将此函数应用于dataframe中的所有行之后，该dataframe中将有一个全新的列。
如何在pandas中做到这一点？
浏览 3提问于2015-12-20得票数 1
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2回答
我正在学习巨蟒和它，熊猫和一些有关数据科学的工具。在做一本书的练习时，我在IPython上编写了上述代码，但是在执行该块时，我会收到一条错误消息：
for i in range(len(df1)):
if (df1['Temperature'][i]-df1['Temperature'][i-1]) > 0.1:
print (df1['Temperature'][i])
回溯(最近一次调用)：
File "<ipython-input-140-9f31dd23b324>", line 2
浏览 0提问于2018-09-16得票数 0
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如果我用pandas从csv文件加载数据，如下所示：
LineData = pd.read_csv('calibration.csv')
y = LineData['peak']
如何在不更改原始列y的值的情况下，一次性将此列应用于下面的函数，并将新值的副本作为新列y2返回：
def Test(n):
return 17.4 + (n - 269) * (2.2/41)
浏览 11提问于2020-02-06得票数 0
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我试图通过Pandas来操作数据。然而，我不太清楚如何做到这一点。
假设我有名称数据，每个名称都有一个对应的字符串长度。我想要创建一个新的名称变量，在其中我用"?“填充当前的名称变量。直到有15个字符为止。
例如:mike#miller将被转换为mike#miller？G将被转换成g#i#joe？
下面的一行似乎是: frame3"name_filled“= frame3"name”+填充物*？？是不对的，但我不知道如何基于另外两个变量在一行中迭代。
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import re
浏览 1提问于2015-03-26得票数 1
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在给定np.datetime64值的情况下，获取一个月中的天数的最简单、最简单的方法是什么？ 例如：'2020-01-31T00:00:00.000000000‘= 31 我正在尝试寻找与Pandas.daysinmonth等同的东西，但不是numpy。
浏览 37提问于2021-02-28得票数 0
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我需要在熊猫数据中添加几个计算列。其中一些列要求将值传递给特定的函数。
我遇到了一些我不明白的行为。引用以下代码片段
from numpy.random import randn
from pandas import Dataframe
def just_sum(a,b):
return a + b
# 1,000,000 columns with random data
df = DataFrame(randn(1000000, 2), columns=list('ab'))
df['reg_sum'] = df.a + df.b
#works
浏览 0提问于2018-01-26得票数 0
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1回答
我想根据每条线的两个点将10,000条线添加到bokeh图中。将它们一一相加非常慢，可能需要长达一个小时。有没有什么方法可以加快速度呢？
import pandas as pd
import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show, output_file
output_file('temp.html')
p = figure(plot_width=500, plot_height=400)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(10000, 4)), c
浏览 11提问于2017-12-26得票数 0
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2回答
欢迎Stackoverflow社区，
我正在尝试读入一个有1370行和两列的.csv文件：Time和Speed。
Time Speed
0 1
1 4
2 7
3 8
我想找出两个时间步长(例如，Time 2和1，即3)在整个数据长度上的Speed差异。我想添加一个具有先前计算出的差值的新列dS。数据现在看起来如下所示：
Time Speed dS
0 1 NaN
1 4 3
2 7 3
3 8 1
我使用的代码如下：
import pand
浏览 0提问于2018-06-18得票数 3
我试图在Pandas中的一个新列中填充值，方法是减去同一df中另一列中两个非连续行的值。我可以这样做，只要df没有包含日期的列。但是如果它有一个列有日期，那么熊猫就会抛出一个错误。
假设使用以下数据。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 55, 9], [10, 99, 19], [27, 38, 29], [39, 10, 72]]),
columns=['a', 'b',
浏览 2提问于2021-03-04得票数 2
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2回答
我正在尝试使用Python3计算平均年龄(年+月格式)。我加载了一个excel文件，并编写了以下代码：
import datetime
from datetime import date, timedelta
import pandas as pd
from pandas import ExcelFile
today = date.today()
agefile = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name = "birthdate")
age = pd.to_datetime(agefile["birthdat
浏览 2提问于2018-09-01得票数 2
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1回答
我需要创建一种基于user_id值的相似性矩阵。我目前正在使用Pandas来存储我的大部分数据，但是我知道迭代是非常反模式的，所以我正在考虑创建一个集合/字典嵌套来存储相似性，类似于一些建议的结构here 我只存储N个最接近的相似度，所以它的值如下所示： {
'user_1' : {'user_2':0.5, 'user_4':0.9, 'user_3':1.0},
'user_2' : ...
} 这将允许我很容易地通过执行dict_name[user_id]来访问邻居。 本质上，最外层的字典关键字将
浏览 9提问于2021-04-14得票数 0
我有以下熊猫数据框架：
import pandas as pd
import numpy as np
d = {'age' : [21, 45, 45, 5],
'salary' : [20, 40, 10, 100]}
df = pd.DataFrame(d)
并想要添加一个名为"is_rich“的额外列，该列捕获一个人是否根据他/她的工资富有。我找到了多种方法来实现这一点：
# method 1
df['is_rich_method1'] = np.where(df['salary']>=
浏览 5提问于2018-05-17得票数 39
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我正在尝试用numpy编写一段代码，其中它输出索引之间的最大值。我认为使用argmax是很有用的。然而，我不知道如何在不使用python中的for循环的情况下使用切片。如果有针对此的pandas函数，那么它也可以使用。我想让计算尽可能快。 list_ = np.array([9887.89, 9902.99, 9902.99, 9910.23, 9920.79, 9911.34, 9920.01, 9927.51, 9932.3, 9932.33, 9928.87, 9929.22, 9929.22, 9935.24, 9935.24, 9935.26, 9935.26, 9935.68,
浏览 34提问于2021-01-28得票数 0
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1回答
迭代熊猫系列只执行一次
、、、
我在“索引”中有超过8000项，但是for循环只为第一项执行任务。
from datetime import datetime
from pandas import Series
from pandas import DataFrame
series = Series.from_csv('something.csv', header=1)
index = DataFrame(series.index)
for item in index:
dt = datetime.strptime(item, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
浏览 3提问于2017-06-20得票数 1
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解析来自dataset的数据，其中一些图像不可用，因此我想创建一个新的行exists，这样我就可以遍历图像名称，这些名称是<id>.jpg，以放入False或True。
获取unicode错误
import pandas as pd
from pandas import Series
train = pd.read_csv('train.csv')
In [16]: train['exists'] = Series(str(os.path.isfile('training_images/' + train['id']
浏览 0提问于2018-03-14得票数 1
1回答
假设我有这样的数据：
category = pd.Series(np.ones(4))
job1_days = pd.Series([1, 2, 1, 2])
job1_time = pd.Series([30, 35, 50, 10])
job2_days = pd.Series([1, 3, 1, 3])
job2_time = pd.Series([10, 40, 60, 10])
job3_days = pd.Series([1, 2, 1, 3])
job3_time = pd.Series([30, 15, 50, 15])
每个条目代表一个人(总计4人)。xxx_days代
浏览 3提问于2017-03-03得票数 1
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1回答
我必须使用apply访问当前行的值和以前计算的值。下面是代码片段。如何优化这段代码，使其工作得更快？
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(30, 1)), columns=['ABCD'])
for idx in range(0, len(df)):
df.ix[idx, 'flag'] = 0
if 0 == idx:
continue
if df.ix[idx, 'ABC
浏览 3提问于2017-08-01得票数 2
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1回答
我想将熊猫数据的索引值转换为小写。请用这个测试：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([1, 2, 3], columns = ['c'], index = ['A','B','C'])
浏览 2提问于2015-06-01得票数 10
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2回答
我是PySpark和Pandas的新手，我运行以下Pandas函数来混淆包含字符串的列(例如:输入'Luke‘将导致'ulek')
pandas_udf("string")
def jumble_string(column: pd.Series)-> pd.Series:
return column.apply(lambda x: None if x==None else ''.join(random.sample(x, len(x))).lower())
spark_df = spark_df.withColumn(
浏览 1提问于2021-08-30得票数 1
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绑定使用()函数更新所有行。结果是一个TypeError
----> 1 df_usnews['AvgMathSAT_IQR'].apply(interquartile(df_usnews))
/anaconda/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/series.py in apply(self, func, convert_dtype, args, **kwds)
2235 values = lib.map_infer(values, boxer)
2236
-> 2237
浏览 0提问于2018-10-22得票数 0
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我正在尝试从pandas_udf返回一个特定的结构。它在一个集群上工作，但在另一个集群上失败。我尝试在组上运行udf，这需要返回类型为数据框架。
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
import pandas as pd
import numpy as np
from pyspark.sql.types import *
schema = StructType([
StructField("Distance", FloatType()),
StructField("CarId", IntegerTy
浏览 2提问于2018-03-26得票数 5
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1回答
高效运行的牛顿算法
、、、
这与我刚才提出的另一个问题有关。我想在一个大型数据集上运行牛顿方法。下面是我使用循环创建的代码。我需要在大约5000万行代码上运行它，而这个循环非常笨拙。有没有更有效的方式使用Pandas/Numpy/ect来运行它？提前感谢
In:
from pandas import *
from pylab import *
import pandas as pd
import pylab as plt
import numpy as np
from scipy import *
import scipy
df = DataFrame(list([100,2,34.1556,9,105,-100]))
浏览 0提问于2014-07-19得票数 1
1回答
我得到了一个Pandas和一个包含datetime64[ns]数据类型的称为过期的列。df.['expiration'][0]给了Timestamp('2010-12-31 00:00:00')。
我想从这个专栏中减去一个日历日，但不知道怎么做。我尝试了pandas.tseries.offsets.DateOffset(days=1)，但这使错误不能在日期时间/时间增量操作[<DateOffset: kwds={'days': 1}>]中使用非绝对DateOffset。
THis显然是因为它只在时间索引上工作。所以我试着
import
浏览 2提问于2014-12-08得票数 1
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我有一个地理位置在里面的数据框。位置是字符串。这是我的函数，用于删除字符串并通过Degress.Decimal获取位置。 示例位置23º30.0'N latitud.decimal <- function(y) {
latregex <- str_match(y,"(\\d+)º\\s(\\d*.\\d*).(.)")
latitud <- (as.numeric(latregex[1,2])) +((as.numeric(latregex[1,3])) / 60)
if (latregex[1,4]=="S") {
浏览 18提问于2019-02-21得票数 2
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split list elements into sub-elements in pandas dataframe这个非常接近--但我需要把它们放到一个子列表中，而不是拆分所有的元素并放入一个列表中。 df： col1
['this is list 1', 'this is list 2', 'this is another list 3']
['this is list 1', 'this is list 2', 'this is another list 3']
['this is l
浏览 12提问于2020-09-11得票数 0
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