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我正在尝试使用此post中的函数getKmers def getKmers(sequence, size=6):
return [sequence[x:x+size].lower() for我应该如何优化？ 我能想到的一种解决方案是将数据集分成几部分，然后迭代地运行这段代码。我认为这是行不通的，因为apply()实际上只是遍历每一行。我不确定这里有什么问题。
浏览 10提问于2020-09-05得票数 0
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优化Pandas应用函数
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我有两个Pandas DataFrames： pd.Timestamp('2022-01-08')然后，将另一列添加到第一个DataFrame中，通过以下应用程序计算1.apply(lamb
浏览 3提问于2022-04-24得票数 -2
我有一组点(x，y)，可以设置为数组或列表。我想计算下几个点之间的距离。然后，我需要对距离之间的进行一些计算，以设置阈值T。然后，我希望处理数组/点列表，以便当距离之间的超过阈值T时，调用传递所有前面点的function_A，然后调用function_B传递当前和前面的点，然后继续针对阈值进行测试。即，如果距离列表1、1.5、2、1.7、7、2、3、8、4阈值计算为7。我希望用对应于1、1.5、2、1.7 function_B的点调用function_A，并对应于1.7和7的点，则下一次超过阈值，即用对应于2、3等的点调用function_A。
需要处理几百点以上，所以我应该使用numpty吗
浏览 1提问于2021-01-28得票数 0
python pandas 如何优化msSQL 导出到CSV或excel？（看到网上很多多少优化从csv导出mssql ），实际上导出到csv或excel才更符合实际应用
浏览 105提问于2021-11-22
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好的，我有这部分代码： print "Reading Old File! Turn Index = ", turn_index, "SKU= ", SKU array_with_data=[] reading_old_file = open(Path,'rU')
d
浏览 1提问于2014-12-12得票数 0
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to_csv(path, sep=',', index=False)# 3+ hours for ~4m rows
我想知道你是否对如何改善这个小进程的运行时间有任何建议
浏览 4提问于2014-07-08得票数 0
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import uuid1
from pyspark.sql.functions import PandasUDFType, pandas_udf.getOrCreate()df = spark.createDataFrame([["j", 3], ["h", 3], ["a", 2]], ["name", "age"])
@pandas_udf我的一个想法是将UDF注册为非确
浏览 1提问于2020-05-17得票数 9
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读取单个数据中的多个csv文件
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我在一个目录中有很多压缩的csv文件。我想把所有这些文件都放在一个数据文件里。到目前为止，这就是我所做的：for filename in os.listdir(path): temp = pd.read_csv(f, names=col_names)我注意到，上面的代码一开始运行得相当快，但随着读取越来越多的文件，它的运行
浏览 0提问于2020-01-15得票数 4
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如何将Pandas df优化为ubyte数据类型(0..255)？(对于整数，默认情况下为int64 ) 如果我将数据转换为分类类型，df会占用更少的内存吗？或者是优化它的唯一方法--使用NumPy而不是Pandas？
浏览 16提问于2021-07-01得票数 0
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下面是我正在使用的示例代码集，并且在调用函数时出错：from pyspark.sql import SparkSession
.builder \ .master(df = spark.read.option("header",True)\
浏览 4提问于2020-11-26得票数 1
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现在我正在读回这些数据，并想先调用groupBy('ID')，然后再调用一个pandas_udf函数。我的问题是，既然数据是由ID分区的，那么groupBy('ID')会比没有分区的数据快吗？
浏览 1提问于2019-11-07得票数 0
我正在尝试将SQL查询翻译成python/pandas语言，即根据条件和两个表的内部连接为pandas数据帧的某些子集设置新值。table1.colA = table2.colBWHERE table1.colX Is Null;table1.loc[table1[co
浏览 7提问于2019-11-25得票数 0
如何转换此类型的两个日期和时间列：1/01/1990 10553/01/1990 10555/
浏览 3提问于2020-05-13得票数 2
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由于这个问题的性质非常大，我使用pandas作为主要的数据库API，因为它非常容易将函数应用到列。xxxxx*[Pandas::RawTable]*************
浏览 7提问于2013-03-12得票数 0
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06:27 {'description': 'AuthenticationPanelAdmin'} e2e7565f-60b4-4e7b-a8f0-d0a9c384b283 machine13
此函数目标是查看哪个我仍然在学习如何最好地使用pandas库-我希望使用一些矢量化来优化它，但还不能解决如何以这种方式构建它。
浏览 6提问于2018-05-02得票数 1
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用于街道地址的字符串拆分
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我有856k个模式地址：(在Ave与纽约之间有3个空间)Street, City, State, Zipdef splitAddress(address): ad = address.strip()
if(split in ad):
addr = ad.split(split)
浏览 0提问于2017-09-04得票数 6
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我正在尝试优化或避免pandas Groupby.apply()方法，该方法接受我的用户定义函数并将其应用于每个ID初始数据帧2222 3 2 33333 NAN 2 3
I在ID级别分组，并调用应用函数，该函数操作用户定义的函数</e
浏览 3提问于2019-07-04得票数 0
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在使用python包对4.2L+行事务数据(以稀疏矩阵的形式)应用先验(支持Python0.01)和association_rules函数时，频繁项目集和关联规则的生成花费了太多的时间。样本交易稀疏矩阵(pandas DataFrame)，MBA的输入数据： 3 0 1 0 1
a
浏览 5提问于2018-10-31得票数 1
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