如果在你的数据处理过程涉及到了大量的数值计算，那么使用numba可以大大加快代码的运行效率（一般来说，Numba 引擎在处理大量数据点 如 1 百万+ 时表现出色）。...求和函数') %timeit sum(a) print('# 没加速的for循环求和函数') %timeit py_sum(a) print('# numba加速的for循环求和函数') %timeit...这时可以用apply或applymap搭配函数操作，其中apply是可用于逐行计算，而applymap可以做更细粒度的逐个元素的计算。...x: "%.2f" % x) 4.3 聚合函数agg优化 对于某列将进行聚合后，使用内置的函数比自定义函数效率更高，如下示例速度加速3倍 %timeit df.groupby("x")['a']...通过在Ipython加入 Cython 魔术函数%load_ext Cython，如下示例就可以加速了一倍。进一步再借助更高级的cython语句，还是可以比Python快个几十上百倍。
1 Pandas 介绍 Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的...在本教程中，我们将学习Python Pandas的各种功能以及如何在实践中使用它们。 2 Pandas 主要特点 快速高效的DataFrame对象，具有默认和自定义的索引。...profile = ProfileReport(df, title="Pandas Profiling Report") 大家可以观摩下pandas_profiling 在Titanic Dataset数据上生成的数据分析报告...6 swifter 加速panda的DataFrame或Series的apply任何函数的运算工具包。 ?...whole dataframe df['agg'] = df.swifter.apply(lambda x: x.sum() - x.min()) # use swifter apply on specific
Pandas 的 apply() 方法是用来调用一个函数(Python method)，让此函数对数据对象进行批量处理。...Pandas 的很多对象都可以apply()使用来调用函数，如 Dataframe、Series、分组对象、各种时间序列等。...使用时，通常放入一个lambda函数表达式、或一个函数作为操作运算，官方上给出DataFrame的apply()用法： DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False...在处理大量数据时，如果只是使用单线程的 apply() 函数，速度可能会很慢。这时，可以考虑使用多进程来加速处理。使用多进程可以同时处理多个任务，提高数据处理的效率。...() 函数中使用了 Python 内置的 multiprocessing 模块创建了一个进程池，并将每一行数据都传递给一个函数进行处理。
) 这段代码首先创建了一个包含 100 万行数据的 DataFrame，然后使用 apply 方法计算了每个元素的平方。...这种方式在大数据集上可能会非常慢。 使用 Swifter 进行操作 现在，将看看如何使用 Swifter 来加速这个操作。...，只需在 Pandas Series 上调用 swifter.apply 方法，并将自定义函数传递给它。...，然后将另一个自定义函数应用于结果。...在下一个数据分析项目中，如果需要处理大量数据并寻求性能提升，不妨考虑使用 Python Swifter 来加速 Pandas 操作。
cuDF（https://github.com/rapidsai/cudf）是一个基于Python的GPU DataFrame库，用于处理数据，包括加载、连接、聚合和过滤数据。...的python-GPU算法生态 ︱ RAPIDS 0.10 nvidia-rapids︱cuML机器学习加速库 nvidia-rapids︱cuGraph(NetworkX-like)关系图模型 -...--- 文章目录 1 cuDF背景与安装 1.1 背景 1.2 安装 2 一些demo 2.1 新建dataframe 2.2 pandas 与 cuDF切换 2.3 选中某行列 2.4 apply_rows...此外，apply UDF函数API经过了优化，并且加入了通过.iloc访问器的收集和散播方法。 除了提供所有上述出色的功能、优化和错误修复之外，cuDF 0.10版本还花费大量的精力构建未来。...图5：单个NVIDIA Tesla V100（立即免费试用） GPU与双路Intel Xeon E5–2698 v4 CPU（20核）上的cuDF vs Pandas加速 1.2 安装 有conda可以直接安装
上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使用 Datetime 提速 50 倍运行速度！」，本篇分享一个更常用的加速骚操作。 for是所有编程语言的基础语法，初学者为了快速实现功能，依懒性较强。...因此，如果你不知道如何提速，那正常第一想法可能就是用apply方法写一个函数，函数里面写好时间条件的逻辑代码。...nametuple是Python的collections模块中的一种数据结构，其行为类似于Python元组，但具有可通过属性查找访问的字段。...pandas的.apply方法接受函数callables并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用。...运行时间比Pythonic的for循环快315倍，比iterrows快71倍，比apply快27倍！ 四、还能更快？ 太刺激了，我们继续加速。
如果尝试@jit一个包含不受支持的Python或NumPy代码的函数，编译将会回退到对象模式，这很可能不会加速您的函数。...注意 您不应该对简单表达式或涉及小 DataFrame 的表达式使用eval()。实际上，对于较小的表达式或对象，eval()比纯 Python 慢几个数量级。...如果尝试对包含不受支持的 Python 或 NumPy 代码的函数进行 @jit，编译将会回退到 object mode，这很可能不会加速函数。...如果尝试@jit一个包含不受支持的Python或NumPy代码的函数，编译将会回到对象模式，这通常不会加速您的函数。...注意 对于简单表达式或涉及小型 DataFrame 的表达式，不应使用eval()。事实上，对于较小的表达式或对象，eval()比纯 Python 慢几个数量级。
支持实例 如何在GPU实例上使用RAPIDS加速库 参考文献 ---- RAPIDS RAPIDS定义 RAPIDS，全称Real-time Acceleration Platform for Integrated...由于能够任意扩展功能并使用纯Python编写用户定义函数（UDF），因此Python生态系统具有许多其他语言所没有的优势。 另外还有Python原生调度程序Dask（2014）。...此外，apply UDF函数API经过了优化，并且加入了通过.iloc访问器的收集和散播方法。 除了提供所有上述出色的功能、优化和错误修复之外，cuDF 0.10版本还花费大量的精力构建未来。...RAPIDS团队已将ucx-py绑定重写，使其变得更简洁，并解决了跨Python-GPU库（如Numba、RAPIDS和UCX）共享内存管理方面的多个问题。...如何在GPU实例上使用RAPIDS加速库 关于如何在阿里云GPU实例上基于NGC环境使用RAPIDS加速库，请参考文档：《在GPU实例上使用RAPIDS加速机器学习任务》。
深度学习已经在充分利用 GPU 性能的基础上取得了重要成功。深度学习中做的许多卷积操作是重复的，因此在 GPU 上可以大大加速，甚至可以达到 100 倍。...下图说明了 Rapids 如何在保持顶层易用性的同时实现低层的优化和加速。...你可以通过 Conda 将其直接安装到你的机器上，或者简单地使用 Docker 容器。在安装时，您根据实际情况设置您的系统规格，如 CUDA 版本和您想要安装的库。...---- 参考链接： Here’s how you can accelerate your Data Science on GPU 公众号文章 | 【前沿】如何在 GPU 上加速数据科学 YouTube...reference CSDN 博客 | 【Python-GPU】GPU数据科学加速包——RAPIDS
我认为语法的基础知识类似于他们旨在加速的 CPU 库，但远非抄袭。所以我对其进行了测试，仅使用基于 CPU 的 Python 库导入、清理、过滤、特征化，并使用纽约出租车的行程数据训练模型。...cuDF 不像其他Pandas操作员那样为DataFrame.apply提供精确的副本。相反，您需要使用DataFrame.apply_rows。这些函数的预期输入不一样，但很相似。...NVIDIA最近发布RAPIDS 21.12的每晚构建（NVIDIA转自SemVer到CalVer在八月为他们的版本方案）是应该复制DataFrame.apply在Pandas功能。...请注意，我必须压缩然后枚举hasrsine_distance函数中的参数。 此外，当将此函数应用于数据帧时，apply_rows函数需要具有特定规则的输入参数。...第一个比较 GPU 和 CPU 之间在较短任务上花费的秒数。如您所见，CPU 和 GPU 运行时之间的比例实际上并不相同。 接下来让我们检查运行时间较长的任务的运行时间（以秒为单位）。
这个RDD API允许指定在数据上执行的任意Python函数。举个例子，假设有一个DataFrame df，它包含10亿行，带有一个布尔值is_sold列，想要过滤带有sold产品的行。...df.rdd.filter(lambdax:x.is_sold==True).toDF() 虽然没有明确声明，但这个 lambda 函数本质上是一个用户定义函数 (UDF)。...原因是 lambda 函数不能直接应用于驻留在 JVM 内存中的 DataFrame。 内部实际发生的是 Spark 在集群节点上的 Spark 执行程序旁边启动 Python 工作线程。...在执行时，Spark 工作器将 lambda 函数发送给这些 Python 工作器。...GROUPED_MAP Group & Map DataFrame → DataFrame df.apply(...)
cuDF介绍 cuDF是一个基于Apache Arrow列内存格式的Python GPU DataFrame库，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。cuDF还提供了类似于pandas的API。...它允许数据工程师和数据科学家通过类似于pandas的API轻松加速其工作流程，而无需深入研究CUDA编程的细节。cuDF的设计旨在在GPU上处理大规模数据集，提供了对数据处理任务的高性能支持。...Dask: Dask是一个灵活的Python并行计算库，使得在工作流程中平滑而简单地实现规模化。在CPU上，Dask使用Pandas来并行执行DataFrame分区上的操作。...这使得在GPU上利用cuDF的高性能数据处理能力，从而加速大规模数据处理任务。....apply()函数限制： cuDF支持.apply()函数，但它依赖于Numba对用户定义的函数（UDF）进行JIT编译并在GPU上执行。这可以非常快速，但对UDF中允许的操作施加了一些限制。
但是很多新手在使用过程中会发现pandas的dataframe的性能并不是很高，而且有时候占用大量内存，并且总喜欢将罪名归于Python身上(lll￢ω￢)，今天我这里给大家总结了在使用Pandas的一些技巧和代码优化方法...，就和Spark一样， 1.1使用iterrows或者apply代替直接对dataframe遍历 ---- 用过Pandas的都知道直接对dataframe进行遍历是十分低效的，当需要对dataframe...1.2apply方法 dataframe是一种列数据，apply对特定的轴计算做了优化,在针对特定轴（行/列）进行运算操作的时候，apply的效率甚至比iterrow更高. def loop_iterrows_test...Wall time: 3.8 s apply函数比iterrow提高了4倍 1.3直接使用内置函数进行计算 Dataframe、Series具有大量的矢量函数，比如sum,mean等，基于内置函数的计算可以让性能更好...我们可以用函数pd.to_numeric()来对数值型进行向下类型转换。用DataFrame.select_dtypes来只选择特定类型列，然后我们优化这种类型，并比较内存使用量。
使用.iterrows() 我们可以做的最简单但非常有价值的加速是使用Pandas的内置 .iterrows() 函数。 在上一节中编写for循环时，我们使用了 range() 函数。...然而，当我们在Python中对大范围的值进行循环时，生成器往往要快得多。 Pandas的 .iterrows() 函数在内部实现了一个生成器函数，该函数将在每次迭代中生成一行Dataframe。...这实际上与在原始Python中使用 enumerate() 之类的东西是一样的，但运行速度要快得多！...在我上一节测试所用的同一台机器上，平均运行时间为0.005892秒，速度提高了2.28倍！ ? 使用.apply() iterrows()函数极大地提高了速度，但我们还远远没有完成。...为我们提供此功能的Pandas功能是 .apply() 函数。apply()函数接受另一个函数作为输入，并沿着DataFrame的轴（行、列等）应用它。
对每一个样本做自定义运算 上小节我们用apply函数对DataFrame里头的某个Series做运算并生成新栏位： df[new_col] = df.Survived.apply(......不过你时常会想要把样本（row）里头的多个栏位一次取出做运算并产生一个新的值，这时你可以自定义一个Python function并将apply函数套用到整个DataFrame之上： 此例中apply函数将...DataFrame中apply函数的进度。...swifter：加速你的数据处理 swifter 函数库能以最有效率的方式执行apply函数，同样先进行安装： !...上的效率是原始apply函数的75倍，而要使用swifter你也只需要加上swifter关键字即可，何乐而不为呢？
Pandas是Python中用于数据分析和处理的强大库。它提供了丰富的功能，可以轻松地处理各种类型的数据。...一、自定义函数的基础概念（一）什么是自定义函数自定义函数是指由用户根据特定需求编写的函数。在Pandas中，我们可以将自定义函数应用于DataFrame或Series对象，以实现更复杂的数据处理逻辑。...（二）使用场景数据清洗在获取到原始数据后，可能会存在一些不符合要求的值，如缺失值、异常值等。通过自定义函数，可以根据业务规则对这些值进行处理。...四、代码案例解释下面通过一个完整的案例来展示如何在Pandas中使用自定义函数进行数据处理。假设我们有一个包含学生成绩信息的DataFrame，其中包含学生的姓名、科目、成绩等信息。...接着又定义了一个score_to_grade函数来根据成绩划分等级，并将其应用到每一行数据上。这样我们就实现了较为复杂的数据处理逻辑，满足了业务需求。
Pandaral·lel 的想法是将pandas计算分布在计算机上所有可用的CPU上，以显着提高速度。...的简单用例df和要应用的函数func，只需替换经典apply的parallel_apply。...并行应用进度条 并配有更复杂的情况下使用带有pandas DataFrame df，该数据帧的两列column1，column2和功能应用func： # Standard pandas apply df.groupby...它是如何在引擎盖下工作的？...调用parallel_apply时，Pandaral·lel： 实例化一个Pyarrow Plasma共享内存 https://arrow.apache.org/docs/python/plasma.html
前言：解决在Pandas DataFrame中插入一列的问题 Pandas是Python中重要的数据处理和分析库，它提供了强大的数据结构和函数，尤其是DataFrame，使数据处理变得更加高效和便捷。...本教程展示了如何在实践中使用此功能的几个示例。...# 定义一个函数，将年龄加上5 def add_five(age): return age + 5 # 使用apply函数将函数应用到'Age'列，并创建新列'Adjusted_Age' df...['Adjusted_Age'] = df['Age'].apply(add_five) print(df) 这里我们通过apply函数将add_five函数应用到’Age’列的每一行，创建了一个名为...在实际应用中，我们可以根据具体需求使用不同的方法，如直接赋值或使用assign()方法。 Pandas是Python中必备的数据处理和分析库，熟练地使用它能够极大地提高数据处理和分析的效率。
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