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这个远古的算法竟然可以！

顾名思义，倍列的每一行是前一项的值乘以2。18 乘以2等于36， 因此倍列的第二行是36（表4）。 表4 半/倍表 第四部分 按照同样的规则继续向倍列填值：前一项乘以2。...以同样的方式对半列的每一行进行迭代，直至得到1结束： while(min(halving) > 1): halving.append(math.floor(min(halving)/2)) 使用...while循环的每次迭代，是将上一个值的1/2附加到 halving 向量，使用math.floor()函数忽略余数。 同样，对于倍列：从18开始，然后循环。...这两组数字（having 和 doubling）一开始是独立的列表（list），打包后转换为一个pandas数据框，然后作为两个对齐列存储在表5那样的表中。...由于对齐并打包在一起，所以引用任意一行将返回完整的行，包括半列和倍列的元素，比如表5的第三行，是22和72。对这些行进行引用和处理，删掉不想要的行，将表5转换为表6。

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超强Pandas循环提速攻略

正如你看到的，这个循环非常慢，花了20.7秒。让我们看看如何才能更有效率。 iterrows()：快321倍 在第一个例子中，我们循环遍历了整个DataFrame。...这取决于apply表达式的内容。 如果它可以在Cython中执行，那么apply要快得多。 我们可以在Lambda函数中使用apply。...通过adding.values，我们得到一个Numpy数组： Numpy数组是如此之快，因为我们引用了局部性的好处： 访问局部性（locality of reference） 在计算机科学中，访问局部性...当数据元素被线性地排列和访问时，例如遍历一维数组中的元素，发生顺序局部性，即空间局部性的特殊情况。 局部性只是计算机系统中发生的一种可预测的行为。...代码运行了0.305毫秒，比开始时使用的标准循环快了 71803倍！ 总结 我们比较了五种不同的方法，并根据一些计算将一个新列添加到我们的DataFrame中。

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直接请教pandas比gpt还好用

使用任何能导航代码的 ide，我使用的是 vscode ，输入 pandas 的 read_excel 方法，按住 ctrl 键，鼠标点击方法，即可进入源码文件。...但是，里面竟然有一个 while 循环？ 原来，如果用户设置了一个单元格的格式，即使没有内容，也算一个有效的单元格。...此时如果只是正常遍历读取，得到的结果是 所以 while 循环就是移除这些多余的空单元格 如果这种"假单元格"出现在数据行下方: 此时就多了许多空行 所以，pandas 在遍历过程中，记录了最后有记录的行索引...对于 pandas 来说，还没完 对于 pandas 来说，最终它会把得到的嵌套 list 数据传给 pd.DataFrame 。这里有一个前提，嵌套的每一行的列表长度必需一致才行。...但是行的长度有可能不一致。所以你会看到 pandas 的处理中，最后有一段逻辑用于补齐这些"短列表" 可以注意到，其中有3处地方在遍历 data 数据。所以，如果记录越多，这里就比较耗时。

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还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法

我们仍然在使用某种形式的Python for循环，这意味着每个函数调用都是在Python中完成的，理想情况是它可以用Pandas内部架构中内置的更快的语言完成。...使用向量化操作：没有for循环的Pandas方法和函数。 2. 将.apply方法：与可调用方法一起使用。 3....虽然Pandas系列是一种灵活的数据结构，但将每一行构建到一个系列中然后访问它可能会很昂贵。 5....以下是一些经验，可以在下次使用Pandas中的大型数据集时应用这些经验法则： 尝试尽可能使用矢量化操作，而不是在df 中解决for x的问题。...如果你的代码是许多for循环，那么它可能更适合使用本机Python数据结构，因为Pandas会带来很多开销。 如果你有更复杂的操作，其中矢量化根本不可能或太难以有效地解决，请使用.apply方法。

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这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念！

我们仍然在使用某种形式的Python for循环，这意味着每个函数调用都是在Python中完成的，理想情况是它可以用Pandas内部架构中内置的更快的语言完成。...使用向量化操作：没有for循环的Pandas方法和函数。 2. 将.apply方法：与可调用方法一起使用。 3....虽然Pandas系列是一种灵活的数据结构，但将每一行构建到一个系列中然后访问它可能会很昂贵。 5....以下是一些经验，可以在下次使用Pandas中的大型数据集时应用这些经验法则： 尝试尽可能使用矢量化操作，而不是在df 中解决for x的问题。...如果你的代码是许多for循环，那么它可能更适合使用本机Python数据结构，因为Pandas会带来很多开销。 如果你有更复杂的操作，其中矢量化根本不可能或太难以有效地解决，请使用.apply方法。

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1000+倍！超强Python『向量化』数据处理提速攻略

如果在数据上使用for循环，则完成所需的时间将与数据的大小成比例。但是还有另一种方法可以在很短的时间内得到相同的结果，那就是向量化。...或者使用如下方法： 接下来，我们尝试一下使用向量化。将整个Series作为参数传递到函数中，而不是对每一行。 但没有成功。...向量化所需要的所有函数都是在同一行上比较的值，这可以使用pandas.shift()实现！ 确保你的数据正确排序，否则你的结果就没有意义！ 很慢！...为了解决这个问题，我们对Pandas中的一个series使用.shift()将前一行移到相同的级别。一旦它们被转移到相同的级别，我就可以使用np.select()执行相同的条件向量化方法了！...Dask是在Pandas API中工作的一个不错的选择。能够跨集群扩展到TB级的数据，或者甚至能够更有效地在一台机器上处理多核数据。 6 总结 向量化可以极大地加快速度！

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Pandas循环提速7万多倍！Python数据分析攻略

在这个案例中是阿森纳，在实现目标之前要确认阿森纳参加了哪些场比赛，是主队还是客队。但使用标准循环非常慢，执行时间为20.7秒。 那么，怎么才能更有效率？...Pandas 内置函数: iterrows ()ー快321倍 在第一个示例中，循环遍历了整个DataFrame。...在本文的示例中，想要执行按列操作，要使用 axis 1： ? 这段代码甚至比之前的方法更快，完成时间为27毫秒。 Pandas向量化—快9280倍 此外，也可以利用向量化的优点来创建非常快的代码。...重点是避免像之前的示例中的Python级循环，并使用优化后的C语言代码，这将更有效地使用内存。...从这个图中，可以得出两个结论： 1、如果要使用循环，则应始终选择apply方法。 2、否则，使用向量化是最好的，因为它更快！

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一文看懂Python的控制结构：for、while、if…都有了

然而，需要注意的是for循环在Pandas中不常用，因此Python中for循环的有效执行并不适用于Pandas模式。一些常见控制结构如下。...01 for循环 for循环是Python的一种最基本的控制结构。使用for循环的一种常见模式是使用range函数生成数值范围，然后对其进行迭代。...循环 while循环是一种条件有效就会重复执行的循环方式。...while循环的常见用途是创建无限循环。在本示例中，while循环用于过滤函数，该函数返回两种攻击类型中的一种。...创建可维护代码的一种方法是创建一个库，另一种方法是使用已经安装的第三方库编写的代码。其总体思想是最小化和分解复杂性。

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Python新工具：用三行代码提取PDF表格数据

不久前，一位开发者提供了一个名为 Camelot 的工具，使用三行代码就能从 PDF 文件中提取表格数据。 PDF 文件是一种非常常用的文件格式，通常用于正式的电子版文件。...，对于合并的单元格，Camelot 在抽取后做了空行处理，这是一个稳妥的方法。...安装方法 项目作者提供了三种安装方法。首先，你可以使用 Conda 进行安装，这是最简单的。...一行代码就可以搞定炫酷的数据可视化！ 总结100个Pandas中序列的实用函数 Pandas模块，我觉得掌握这些就够用了！...【整理分享】14张思维导图构建 Python 核心知识体系 数据分析面试中需要你必知必会的内容 ！ while循环与for循环到底差在哪里？举几个例子给你看！

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数据科学 IPython 笔记本 7.13 向量化字符串操作

在本节中，我们将介绍一些 Pandas 字符串操作，然后使用它们来部分清理从互联网收集的，非常混乱的食谱数据集。...在互联网上搜索此错误的文本，似乎是由于使用了一个文件，其中每行本身是一个有效的 JSON，但完整文件不是。...我们可以使用DataFrame的query()方法快速计算，在“高性能 Pandas：eval()和query()”中讨论： selection = spice_df.query('parsley &...进一步探索食谱 希望这个例子为你提供了一些能在 Pandas 字符串方法中有效使用的数据清理操作类型。当然，建立一个非常强大的食谱推荐系统需要更多的工作！...这表明，在数据科学中，清理和修改现实世界的数据通常包含大部分工作，而 Pandas 提供的工具可以帮助你有效地完成这项工作。

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最全攻略：数据分析师必备Python编程基础知识

这里介绍append方法和extend方法，append方法表示在现有列表中添加一个元素，在循环控制语句中，append方法使用较多，以下是示例： list2 = [1,2] list2.append(...在迭代次数较多的情况下，使用顺承结构往往要写非常长的代码，而循环结构则非常简单。...循环结构 这里介绍Python中的for循环结构和while循环结构，循环语句用于遍历枚举一个可迭代对象的所有取值或其元素，每一个被遍历到的取值或元素执行指定的程序并输出。...Continue表示继续进行循环，例如如下代码尝试打印10以内能够被3整除的整数，注意continue和break的区别： count = 0 while count < 10: count...读取数据 1.1 使用Pandas读取文件 Python的Pandas库提供了便捷读取本地结构化数据的方法，这里主要以csv数据为例。

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再见 for 循环！pandas 提速 315 倍！

接下来，一起看下优化的提速方案。 一、使用 iterrows循环 第一种可以通过pandas引入iterrows方法让效率更高。...这样的语法更明确，并且行值引用中的混乱更少，因此它更具可读性。 时间成本方面：快了近5倍！ 但是，还有更多的改进空间，理想情况是可以用pandas内置更快的方法完成。...在这种情况下，所花费的时间大约是iterrows方法的一半。 但是，这还不是“非常快”。一个原因是apply()将在内部尝试循环遍历Cython迭代器。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。

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如何使用Selenium Python爬取动态表格中的复杂元素和交互操作

定位表格元素：使用driver.find_element_by_id()方法找到表格元素，其id为'eventHistoryTable'。...获取表格中的所有行：使用find_elements_by_tag_name('tr')方法找到表格中的所有行。创建一个空列表，用于存储数据：代码创建了一个名为data的空列表，用于存储爬取到的数据。...遍历每一行：通过for循环遍历每一行。...判断行类型：对于每一行，通过find_elements_by_tag_name('td')方法找到行中的所有单元格，然后判断单元格数量是否大于0，以确定该行是否是数据行，而不是标题行或空行。...将列表转换为DataFrame对象：使用pd.DataFrame(data)将data列表转换为一个pandas的DataFrame对象df，其中每个字典代表DataFrame的一行。

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Python从入门到精通，这篇文章为你列出了25个关键技术点（附代码）

局部变量在外部是不能被访问的，如下所示。 ? Python 中 if-else 和 for/while 循环模块是不能创建局部变量，如下所示在 for/while 循环中： ? 输出为 ?...07 函数 函数是一种可以在代码中执行的语句序列。如果在你的代码中出现重复的语句，那么可以创建一个可重用的函数并在程序中使用它。 函数也可以引用其他函数。...模块是一种将 python 程序中相似功能进行分组的组件。 任何 python 代码文件都可以打包为模块，然后再导入。 模块允许使用者在自己的代码解决方案中进行组件化设计。...11 循环 While While 语句提供一个条件，运行循环语句直到满足该条件位置，循环终止，如下所示。 ? For 循环一定的次数，如下所示。 ? 循环遍历整个字符串的所有字符，如下所示。 ?...通过封装包/装一个类/函数，然后在调用函数时执行特定的代码。 此外，还可以通过实现通用逻辑来记录，进行安全检查等，然后使用 property 标记方法的属性。

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pandas dataframe 时间字段 diff 函数

pandas pandas 是数据处理的利器，非常方便进行表格数据处理，用过的人应该都很清楚，没接触的可以自行查阅pandas 官网。...需求介绍 最近在使用 pandas 的过程中碰到一个问题，需要计算数据中某时间字段下一行相对上一行的时间差，之前有用过 dataframe 的 diff 函数，但是官方的教程里只介绍了数值字段的操作，即结果为当前行减去上一行的差值...于是我使用了最原始的方式，循环遍历 dataframe 每一行，逐行求时间差，将其存入数组中，最后此数组即为结果。...解决方案 今天，再看代码的时候，想到为什么不尝试一下 diff 对于时间字段到底会得到什么结果呢？于是尝试了一下，并发现了些新东西，本文就将这个过程记录一下。...，并真实的得到了上下行之间的时间差，只是使用 timedelta64[ns] 进行存储，而不是我们通常想到的秒。

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pandas dataframe 时间字段 diff 函数

pandas pandas 是数据处理的利器，非常方便进行表格数据处理，用过的人应该都很清楚，没接触的可以自行查阅pandas 官网。...需求介绍 最近在使用 pandas 的过程中碰到一个问题，需要计算数据中某时间字段下一行相对上一行的时间差，之前有用过 dataframe 的 diff 函数，但是官方的教程里只介绍了数值字段的操作，即结果为当前行减去上一行的差值...于是我使用了最原始的方式，循环遍历 dataframe 每一行，逐行求时间差，将其存入数组中，最后此数组即为结果。...解决方案 今天，再看代码的时候，想到为什么不尝试一下 diff 对于时间字段到底会得到什么结果呢？于是尝试了一下，并发现了些新东西，本文就将这个过程记录一下。...，并真实的得到了上下行之间的时间差，只是使用 timedelta64[ns] 进行存储，而不是我们通常想到的秒。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十三）

然而，在一些计算密集型应用中，通过将工作转移到cython可以实现相当大的加速。 本教程假设您已经尽可能在 Python 中进行了重构，例如尝试消除 for 循环并利用 NumPy 的向量化。...这包括for、while和if。 本地变量 你必须显式引用你想在表达式中使用的任何本地变量，方法是在名称前面放置@字符。...Numba 可以在 pandas 中以两种方式使用： 在选择的 pandas 方法中指定engine="numba"关键字 定义自己的 Python 函数，并用@jit装饰，将Series或DataFrame...这包括for、while和if。 本地变量 您必须显式引用您想在表达式中使用的任何本地变量，方法是在名称前面放置@字符。...这包括for、while和if。 局部变量 你必须通过在名称前加上@字符来显式引用任何你想在表达式中使用的本地变量。

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使用CSV模块和Pandas在Python中读取和写入CSV文件

CSV文件是一种纯文本文件，其使用特定的结构来排列表格数据。CSV是一种紧凑，简单且通用的数据交换通用格式。许多在线服务允许其用户将网站中的表格数据导出到CSV文件中。...csv.QUOTE_MINIMAL-引用带有特殊字符的字段 csv.QUOTE_NONNUMERIC-引用所有非数字值的字段 csv.QUOTE_NONE –在输出中不引用任何内容 如何读取CSV文件...使用Pandas读取CSV文件 Pandas是一个开源库，可让您使用Python执行数据操作。熊猫提供了一种创建，操作和删除数据的简便方法。...您必须使用命令 pip install pandas 安装pandas库。在Windows中，在Linux的终端中，您将在命令提示符中执行此命令。...在仅三行代码中，您将获得与之前相同的结果。熊猫知道CSV的第一行包含列名，它将自动使用它们。 用Pandas写入CSV文件 使用Pandas写入CSV文件就像阅读一样容易。您可以在这里说服。

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Python 中的 pandas 快速上手之:概念初识

有了 Pandas ,我们不用手动一行一行地读取数据,也不用手动将数据装进 Python 可以使用的数据结构中。Pandas 可以自动帮我们完成这些重复的工作,节省了大量时间和精力。...你需要根据给定的一个目标时间,从这 10万 行数据里找到最接近这个目标时间的那一行,并返回对应的 gas_pedal 值。听起来是不是有点麻烦?...如果只用Python内置的库,你得自己先把整个 csv 文件读进内存,然后一行行遍历所有数据,计算每个时间戳与目标时间的差值，使用二分查找定位找到需要的值, 找出差值最小的那一行。...总之, Index 是 Pandas 中的关键概念, DataFrame 有行索引和列索引,允许我们方便地引用数据。...它们的高效组合和丰富的数据操作方法,构成了 Pandas 作为数据分析利器的强大功能。

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【Pandas】已完美解决：AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘ix‘

一、问题背景 在Pandas的早期版本中，ix 是一个方便的索引器，允许用户通过标签和整数位置来索引DataFrame的行和列。...然而，随着Pandas版本的更新，为了简化API和提高代码的可读性，ix 索引器在Pandas 0.20.0版本中被弃用，并在后续版本中完全移除。...因此，如果你尝试在较新版本的Pandas中使用 ix，你将会遇到一个 AttributeError。...二、可能出错的原因 使用了Pandas 0.20.0或更高版本，但代码中仍然包含对 ix 的引用。 从旧的Pandas代码或教程中复制了代码，而这些代码是基于已经弃用的 ix 索引器的。...A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 尝试使用ix选择第一行和第二列（'B'列）

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