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如果 .apply() 太慢怎么办?

如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据整个列的值,我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据Pandas系列(数据的一列)都可以与 .apply() 一起使用。...返回的NumPy数组可以自动转换为Pandas Series。 让我们看看我们节省了多少时间。...这比对整个数据使用的 .apply() 函数快26倍!! 总结 如果你尝试对Pandas数据的单个列使用 .apply(),请尝试找到更简单的执行方式,例如 df['radius']*2。...或者尝试找到适用于任务的现有NumPy函数。 如果你想要对Pandas数据的多个列使用 .apply(),请尽量避免使用 .apply(,axis=1) 格式。...编写一个独立的函数,可以将NumPy数组作为输入,并直接在Pandas Series(数据的列)的 .values 上使用它。 为了方便起见,这是本文中的全部Jupyter笔记本代码。

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加速数据分析,这12种高效NumpyPandas函数为你保驾护航

二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 NumpyPandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据 SQL 表或 Excel 表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有行/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型...事实上,数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构。...简化将数据换为 DataFrame 对象的过程,而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构不规则、不同索引的数据; 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定; 更加直观地合并以及连接数据集...用于将一个 Series 的每个值替换为另一个值,该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。

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12 种高效 NumpyPandas 函数为你加速分析

我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。...二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 NumpyPandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据 SQL 表或 Excel 表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有行/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型...事实上,数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构。...简化将数据换为 DataFrame 对象的过程,而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构不规则、不同索引的数据; 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定; 更加直观地合并以及连接数据

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加速数据分析,这12种高效NumpyPandas函数为你保驾护

我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。...二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 NumpyPandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据 SQL 表或 Excel 表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有行/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型...事实上,数据根本不需要标记就可以放入 Pandas 结构。...简化将数据换为 DataFrame 对象的过程,而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构不规则、不同索引的数据; 基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定; 更加直观地合并以及连接数据

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NumPyPandas若干高效函数!

我们都知道,Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库,支持大量的维度数组和矩阵运算;Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包,以及强大的数据分析库。...二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用,如果没有 NumpyPandas 的支持,数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度,有什么办法可以帮助到我们吗?...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型列的表格数据SQL表或Excel表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有行/列标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型); 其他任意形式的统计数据集...事实上,数据根本不需要标记就可以放入Pandas结构。...用于将一个Series的每个值替换为另一个值,该值可能来自一个函数、也可能来自于一个dict或Series。

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NumPy进阶修炼|你真的了解NumPy

所以在NumPy系列,为了系统的学习NumPy的各种操作,类似于Pandas120系列的习题肯定少不了,但是还会有一些理论的讲解,我们开始吧! 首先问大家几个问题,NumPy是什么?...List也可以存储数据啊,答案是NumPy处理数据list要快很多,如果使用List是坐普通列车,那么NumPy就是坐高铁(❌)?坐火箭(✅)。那么下一个问题就来了,为什么NumPy会这么快?...现在我们来通过放大这个5来比较NumPyList的不同,大家都知道在计算机中都是利用二进制来存储数据,所这个5在计算机是由8个二进制位组成的字节? ?...而在我们使用NumPy时候,这个5会被转换为包含4个字节的int32类型? ? 但是在Numpy你可以说这32位太长,然后指定为16位甚至8位都行 ?...而在list,我们可能会有整数、浮点数、字符串等,所以每一次使用都需要检查每个元素的类型。 当然Numpylist快的另一个原因是Numpy使用的是连续内存分配。

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精品课 - Python 数据分析

教课理念 有个人可能会问 NumPy-Pandas-SciPy 不都是免费资源吗,为什么还要花钱来上课?没错,我也是参考了大量书籍、优质博客和付费课程汲取众多精华,才打磨出来的前七节课。...对于数据结构,无非从“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习,当然面向具体的 NumPy 数组Pandas 数据时,主干线上会加东西。...听着很绕口,但这样理解数组之后很多问题都可以轻易理解,比如: 高维数组数组的重塑和打平 不同维度上的整合 我为上面那句话画了三幅图,注意比较数组“想象的样子”、“打印出的样子”和“内存里的样子...Pandas WHY 下图左边的「二维 NumPy 数组」 仅仅储存了一组数值 (具体代表什么意思却不知道),而右边的「数据 DataFrame」一看就知道这是平安银行和茅台从 2018-1-3 到...DataFrame 数据可以看成是 数据 = 二维数组 + 行索引 + 列索引 在 Pandas 里出戏的就是行索引和列索引,它们 可基于位置 (at, loc),可基于标签 (iat

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使用python创建数组的方法

方法1.字典创建 (1)导入功能 (2)创立字典 (3)将字典带上索引转换为数组 代码示例如下: import numpy as np import pandas as pd data={“name...np.linspace(1,4,4) 在规定的时间内,返回固定间隔的数据。...他将返回“num-4”(第三为num)个等间距的样本,在区间[start-1, stop-4] 方法2:列表转换成数组 (1)导入功能,创建各个列表并加入元素 (2)将列表转换为数组 (3)把各个数组合并...(4)可视需要数组 代码示例如下: import pandas as pd import numpy as np list1=[‘name’,‘sex’,‘school’,‘Chinese’...运行结果如下: 扩展: data.T 可数组 data.columns=[‘A’,‘B’,‘C’,‘D’] 直接暴力改列名 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn

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python学习笔记第三天:python之numpy篇!

此图只是为了封面而已,并非python女友 接下来要给大家介绍的系列包含了Python在量化金融运用最广泛的几个Library: numpy scipy pandas matplotlib ###...那有没有简单的办法呢?...,在处理Python会自动将整数转换为浮点数(因为数组是同质的),并且,两个二维数组相加要求各维度大小相同。...矩阵对象和数组的主要有两点差别:一是矩阵是二维的,而数组的可以是任意正整数维;二是矩阵的'*'操作符进行的是矩阵乘法,乘号左侧的矩阵列和乘号右侧的矩阵行要相等,而在数组'*'操作符进行的是每一元素的对应相乘...下面这个例子是将第一列大于5的元素(10和15)对应的第三列元素(12和17)取出来: 可使用where函数查找特定值在数组的位置: 六、数组操作 还是拿矩阵(或二维数组)作为例子,首先来看矩阵置:

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数据科学 IPython 笔记本 7.6 Pandas 数据操作

PandasNumPy 继承了大部分功能,我们在“NumPy 数组上的计算:通用函数”中介绍的ufunc对此至关重要。...Pandas 包含一些有用的调整,但是:对于一元操作,取负和三角函数,这些ufunc将保留输出的索引和列标签,对于二元操作,加法和乘法,将对象传递给ufunc时,Pandas 将自动对齐索引。...这意味着,保留数据的上下文并组合来自不同来源的数据 - 这两个在原始的 NumPy 数组可能容易出错的任务 - 对于 Pandas 来说基本上是万无一失的。...NaN(非数字),这就是 Pandas 标记缺失数据的方式(请在“处理缺失数据参阅缺失数据的进一步讨论)。...数据操作将始终维护数据上下文,这可以防止在处理原始 NumPy 数组的异构和/或未对齐数据时,可能出现的愚蠢错误。

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Python 数据科学实用指南

在本指南中,你将学习如何使用 Jupyter notebook 和 Python 库( Pandas , Matplotlib 和 Numpy )轻松、透明地探索和分析数据集。 什么是数据科学?...从本质上讲,数据科学 是关于从大量数据 提取知识 来生成信息。这基本上是使用数学和计算机科学等几门学科完成的,统计学,概率模型,机器学习,数据存储,计算机编程等。...; 使用 Numpy 处理表;; 使用 Pandas 处理数据集。....使用 Pandas 库处理大量数据 Pandas 库是 Python 数据科学的基本库之一。 Pandas 提供易于使用且功能强大的数据结构以及快速使用它们的方法。...csv 文件数据数据; 我们的CSV文件的值由符号分隔 ; ; 默认情况下, pd.read_csv 期望以逗号分隔的值 data

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数据科学 IPython 笔记本 7.5 数据索引和选择

在第二章,我们详细介绍了在 NumPy 数组访问,设置和修改值的方法和工具。...序列数据选择 我们在上一节中看到,Series对象在很多方面都像一维 NumPy 数组,并且在许多方面像标准的 Python 字典。...如果我们记住这两个重叠的类比,它将帮助我们理解这些数组数据索引和选择的模式。...数据数据选择 回想一下,DataFrame在很多方面都类似二维或结构化数组,在其它方面莱斯共享相同索引的Series结构的字典。在我们探索此结构数据选择时,记住些类比是有帮助的。...作为二维数组数据 如前所述,我们还可以将DataFrame视为扩展的二维数组

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创建DataFrame:10种方式任你选!

数组创建 1、使用numpy的函数进行创建 # 1、使用numpy生成的数组 data1 = { "one":np.arange(4,10), # 产生6个数据 "two":range...的随机函数 # 3、numpy的随机函数生成 # 创建姓名、学科、学期、班级4个列表 name_list = ["小明","小红","小孙","小周","小张"] subject_list = [....jpg] 通过numpy的random模块的choice方法进行数据的随机生成: df18 = pd.DataFrame({ "name": np.random.choice(name_list...它在pandas是经常使用,本身就是多个Series类型数据的合并。 本文介绍了10种不同的方式创建DataFrame,最为常见的是通过读取文件的方式进行创建,然后对数据进行处理和分析。...希望本文能够对读者朋友掌握数据DataFrame的创建有所帮助。 下一篇文章的预告:如何在DataFrame查找满足我们需求的数据

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如何通过Maingear的新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

作者 | DéborahMesquita 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 深度学习使我们能够执行许多类似人类的任务,但是如果是数据科学家并且没有在FAANG公司工作(或者如果没有开发下一个...cuDF:数据操作 cuDF提供了类似Pandas的API,用于数据操作,因此,如果知道如何使用Pandas,那么已经知道如何使用cuDF。...('c', list(range(20)))]) 也可以将pandas数据换为cuDF数据(但不建议这样做): import pandas as pd import cudf df = pd.DataFrame...数据换为pandas数据: import cudf df = cudf.DataFrame([('a', list(range(20))), ('b',...() 或转换为numpy数组: import cudf df = cudf.DataFrame([('a', list(range(20))), ('b', list

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用于图像处理的Python顶级库 !!

让我们看一些可以使用OpenCV执行的示例: (1)灰度缩放 灰度缩放是一种将3通道图像(RGB、HSV等)转换为单通道图像(即灰度)的方法。最终的图像在全白和全黑之间变化。...Scikit-Image使用Numpy数组作为图像对象。让我们看看如何在scikit图像执行活动轮廓操作。活动轮廓描述图像形状的边界。...归根结底,图像只是多维数组,Scipy提供了一组用于操作n维Numpy操作的函数。Scipy提供了一些基本的图像处理操作,人脸检测、卷积、图像分割、读取图像、特征提取等。...有关更多信息,请查看官方文档:https://itk.org/ 7、Numpy 它是一个用于数值分析的开放源码python库。它包含一个矩阵和多维数组作为数据结构。...//scikit-image.org/docs/dev/user_guide/numpy_images.html 8、Pandas Pandas 是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具

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Python替代Excel Vba系列(三):pandas处理不规范数据

但是身经百战的你肯定会觉得,前2篇例子数据太规范了,如果把数据导入到数据库还是可以方便解决问题的。 因此,本文将使用稍微复杂的数据做演示,充分说明 pandas 是如何灵活处理各种数据。...本文要点: 使用 pandas 处理不规范数据pandas 的索引。...,那么最难安装的 pandasnumpy 都不会是问题。....options(np.array),因此我们把整块数据加载到 numpy数组numpy 数组可以很方便做各种切片。 header=arr[2] , 取出第3行作为标题。...---- 数据如下: ---- ---- 最后 本文通过实例展示了如何在 Python 中使用 xlwings + pandas 灵活处理各种的不规范格式表格数据

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NumPy 1.26 中文官方指南(二)

NumPy API 在 Pandas、SciPy、Matplotlib、scikit-learn、scikit-image 和大多数其他数据科学和科学 Python 软件包得到广泛应用。...而在 C ,最后一个索引最快变化。矩阵按行存储,使之成为基于行的语言。你使用 C 或 Fortran 取决于是否更重要地保持索引约定或者不重新排序数据。 在这里了解更多有关形状操作的信息。...如果对 NumPy 不熟悉,可以从数组的值创建一个 Pandas 数据框,然后使用 Pandas数据框写入 CSV 文件。...使用这个发行版的好处是你不需要过多地担心单独安装 NumPy 或者你将用于数据分析的任何主要包, pandas、Scikit-Learn 等。...如果您是 NumPy 的新手,您可能希望从数组的值创建一个 Pandas 数据,然后用 Pandas数据写入 CSV 文件。

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数据分析篇 | Pandas基础用法6【完结篇】

以下文章来源于Python大咖谈,作者吱吱不倦的呆鸟 数据类型 大多数情况下,pandas 使用 Numpy 数组、Series 或 DataFrame 里某列的数据类型。...In [331]: dft['A'].dtype Out[331]: dtype('float64') Pandas 对象单列含多种类型的数据时,该列的数据类型为可适配于各类数据数据类型,通常为...() 返回多个数据类型里用的最多的数据类型,这里指的是输出结果的数据类型是适用于所有同质 Numpy 数组数据类型。...向上转型一般都会遵循 numpy 的规则。如果操作涉及两种不同类型的数据,返回的将是更通用的那种数据类型。...] 类型,但这两种类型未整合到 Numpy 的架构里,因此,上面的函数没有显示。

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