在尝试调试groupby函数应用程序时,我使用一个虚拟函数来为每个组“查看传递给函数的内容”的。当然,我在玩游戏:
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(0) # so we can all play along at home
categories = list('abc')
categories = categories * 4
data_1 = np.random.randn(len(categories))
data_2 = np.random.randn(len(categories))
df
我正在使用Python中的Pandas,在将自定义函数应用于一个系列时,我希望访问前面的计算结果。
大致如下:
import pandas
# How can I obtain previous_result?
def foo(value, previous_result = None):
# On the first iteration there is no previous result
if previous_result is None:
previous_result = value
return value + previous_re
我正在尝试替换for循环,以便在pandas中获得更好的性能。在pandas中使用for循环是性能杀手,请在许多博客中阅读它。现在,我必须应用一些逻辑来设置项目和按emp_id分组。代码块如下所示。现在,下面的代码可以工作,但是抱怨与性能有关。我不能确定删除groupby,有没有其他技术可以让我获得更高的性能?
emp_groups = self.df.groupby("emp_id")
for key, item in emp_groups:
for _ridx in range(0, len(self.rules), 2):
我知道如何将函数应用于Pandas-DataFrame.中的所有列然而,我还没有弄清楚如何在使用Polars-DataFrame.时实现这一点。
我查看了专门讨论这个主题的,但是我没有找到答案。在这里,我附上了一个代码片段与我的失败尝试。
import numpy as np
import polars as pl
import seaborn as sns
# Loading toy dataset as Pandas DataFrame using Seaborn
df_pd = sns.load_dataset('iris')
# Converting Pandas
我已将csv文件读入pyspark dataframe。现在,如果我在when()子句中应用条件,那么当条件在runtime之前给出时,它会很好地工作。
import pandas as pd
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql import functions
from pyspark.sql.functions import col
sc = SparkContext('local', 'example')
sql_sc =