我试图使用自定义聚合函数来提高pandas.groupby.aggregate操作的性能。我注意到--如果我错了-- pandas按顺序调用每个块上的聚合函数(我怀疑它是一个简单的for-loop)。由于pandas在很大程度上是基于numpy的,是否有一种方法可以使用numpy的矢量化特性来加速计算?在我的代码中,我需要将风数据平均样本聚合在一起。N_samples=1e4输出:
Wi
pandas有没有一种内置的方法,可以在同一列df["returns"]上应用两个不同的聚合函数f1, f2,而不必多次调用agg()?示例数据帧:import datetime as dtdf = pd.DataFrame: np.repeat(1, 10)语法上错误,但直觉上正确的方法是:
# Assume `f1` and `f2` are defined for aggrega
我们希望从这些数据中创建15分钟的聚合(积分和平均值)。为此,我们创建一个FixedWindow,然后创建/groupby/删除一个虚拟键,它允许我们将所有消息都放在一个列表中,然后使用一个使用熊猫执行处理的DoFn自定义类创建这些聚合。class Aggregator(beam.DoFn): # parsing t