我得到了一个数据帧,它返回以下数据: ticker stock exchange earnings_yield roic sum_rankBetsson AB ST 0.1020 0.2120 3955 它大约有17000行,我需要找到一种有效的方法将每一行转换为它自己的模型实例我的Stock模型如下所示: class Stock(models.Mod
我的问题是,我是否可以加快为模型设定值的过程。目前,我使用Django filter查询检索一个月的所有测量值,将其转换为pandas数据帧,然后使用scipy的rankdata设置等级和百分比,从而计算百分位数。use calc_value to set percentile on each row, using scipy's rankdata
但是,我需要从dataframe中检索每个百分位值,并将其设置回模型实例现在,我通过迭代<em
我正在使用from_pandas()函数从熊猫数据帧创建一个dask数据帧。当我尝试使用方括号[ ]从dask dataframe中选择两列时,我得到了一个KeyError。根据dask文档,dask dataframe支持像pandas dataframe一样的方括号列选择。# data is a pandas dataframe
data = data[dask_df[[