这是我在pgAdmin4中执行的查询:
update point
set grid_id_new=g.grid_id
from grid as g
where (point.region='EMILIA-ROMAGNA'and st_within(point.geom,g.geom))
Point是一个3400万条记录表,描述一个点几何(16 GB - 20列)
Grid是一个1000万记录表,描述一个多多边形几何图形(网格)(4GB)
我希望我的点表与它们所在的网格ID相关联。查询输出在24分钟内更新了250万条记录(因为我按区域过滤)。
我觉得花了太多时间。
这些是我的电
我有两个数据帧。一个非常大,有超过400万行的数据,而另一个有大约26k。我正在尝试创建一个字典,其中的关键字是较小数据帧的字符串。此数据帧( df1 )包含子字符串或名称不完整,较大的数据帧( df2 )包含全名/字符串,我想检查df1中的子字符串是否在df2中的字符串中,然后创建我的字典。 无论我做什么尝试,我的代码都需要很长时间,并且我一直在寻找更快的方法来迭代df。 org_dict={}
for rowi in df1.itertuples():
part = rowi.part_name
full_list = []
for rowj in df2.ite
我有以下运行速度非常慢的查询,并且我已经使用估计的执行计划将问题范围缩小到最终的内连接的OR条件。
SELECT
TableE.id
FROM
TableA WITH (NOLOCK)
INNER JOIN TableB WITH (NOLOCK)
ON TableA.[bid] = TableB.[id]
LEFT JOIN TableC WITH (NOLOCK)
ON TableB.[cid] = TableC.[id]
LEFT JOIN TableD WITH (NOLOCK)
ON Tabl
我有一个长的数据帧,大约150 k行和两列(A和B)。我正在为一行"i“编写"B”列中的代码,如果A列== 1中接下来的6行为B=1。
到目前为止,我已经成功地编写了一段工作代码(见下文)。然而,它是非常缓慢的运行,约5分钟。对于如何提高代码的效率,您有什么建议吗?谢谢!
df[j]['B'] = 0
for i in np.arange(0,len(df[j]['A'])-1, dtype=np.float64):
try:
if (df[j]['A'][i+1] == 1) & (df[j][
我有一个有500万行和20+栏的熊猫数据。我想在for循环中做一些计算,如下所示,
grp_list=df.GroupName.unique()
df2 = pd.DataFrame()
for g in grp_list:
tmp_df = df.loc[(df['GroupName']==g)]
for i in range(len(tmp_df.GroupName)):
# calls another function
res=my_func(tmp_df)
tmp_df['Result'
我想将列添加到pandas dataframe中,其中的值是从另一列的值开始的递增值。例如,假设我有以下数据帧。
df = pd.DataFrame([['a', 1], ['a', 1], ['b', 5], ['c', 10], ['c', 10], ['c', 10]], columns=['x', 'y'])
df
x y
0 a 1
1 a 1
2 b 5
3 c 10
4 c 10
5 c 10
我有一堆数据和相同数量的数组,表示这些数据中的price列中的间隔(中断号)。
我需要根据这些间隔指定名为description_contrib的新列,例如,如果价格为16美元,而interval数组类似于这个[0,10],这意味着该行的description_contrib列将为2,因为16大于0,也大于10
我想出了这样的代码:
def description_contribution(df_cat):
for i in range(0, len(df_cat)):
for j in range(0, len(intervals[i])):
我有一个ASP MVC控制器联系了一堆http-站点在一个for-循环.比如:
foreach(string provider in providers){
// get data from asomehttp URL
}
这需要大约4秒的时间.
我试过:
Parallel.ForEach(providers, (provider) => {
// get data from some http URL
});
而且我没有看到任何表现上的提高!
为什么会这样呢?
有没有人能帮我把下面的c#代码转换成使用linq sql?通过使用linq to sql,它的执行速度会更快,还是仍然与下面的相同?
foreach (var a in all)
{
for (int i = 0; i < a.Items.Length; i++)
{
if (a.Items[i].Item.TruckItemID.Equals(CarItem.CarItemID))
{
allItems = a.Items[i];
INSERT INTO contacts_lists (contact_id, list_id)
SELECT contact_id, 110689 AS list_id
FROM plain_contacts
WHERE TRUE
AND is_print = TRUE
AND ( ( TRUE
AND country_id IN (231,39)
AND company_type_id IN (2,8,12,5,6,4,3,9,10,13,11,1,7)
我有这段代码,可以从已经打开的internet explorer文档中提取数据。问题是,表很大(30x5000),使用For循环将所有数据移动到工作表中需要1分钟以上的时间。如果可能的话,我想让这种数据传输速度更快。是否可以只将整个页面复制/粘贴到工作表中?还有其他的解决方案吗?
Set doc = ie.Document
Set hTable = doc.GetElementsByTagName("table")
For Each tb In hTable
Set hBody = tb.GetElementsByTagName("tbody"
我是python的新手,正在构建一个“只是为了好玩”的排序器。我很好奇,决定给它计时,并将其与list.sort()进行比较。对于一个包含10,000个数字的随机列表,我的程序需要50-70秒。list.sort()需要0.015秒。搜索只返回list.sort()的结果而不是排序的结果list.sort()怎么会这么高效呢?程序是这样的:
import time
import random
ct=0
while ct<5:
List=[]
count =0
while count< 10000:#builds a random list
执行以下查询:
SELECT *
FROM FactALSAppSnapshot AS LB
LEFT OUTER JOIN MLALSInfoStage AS LA ON LB.ProcessDate = LA.ProcessDate AND
LB.ALSAppID = LA.ALSNumber
LEFT OUTER JOIN MLMonthlyIncomeStage AS LC ON LB.ProcessDate = LC.ProcessDate AND
我遇到了一个类似于和的问题,尽管在我的例子中,LIMIT是1、5还是500并不重要。
基本上,当我不受限制地运行Django的ORM生成的查询时,查询只需半秒钟,但有了限制(为分页添加),则需要7秒。
需要7秒的查询是:
SELECT "buildout_itemdescription"."product_code_id",
MIN("buildout_lineitem"."unit_price") AS "min_price"
FROM "buildout_lineitem"
I