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。
量化投资逃不过数据处理，数据处理逃不过数据的读取和存储。一般，最常用的交易数据存储格式是csv，但是csv有一个很大的缺点，就是无论如何，存储起来都是一个文本的格式，例如日期‘2018-01-01’，在csv里面是字符串格式存储，每次read_csv的时候，我们如果希望日期以datatime格式存储的时候，都要用pd.to_datetime()函数来转换一下，显得很麻烦。而且，csv文件万一一不小心被excel打开之后，说不定某些格式会被excel“善意的改变”，譬如字符串‘000006’被excel打开之后，然后万一选择了保存，那么再次读取的时候，将会自动变成数值，前面的五个0都消失了，很显然，原来的股票代码被改变了，会造成很多不方便。
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 我们日常生活中很多技术都离不开数据流。手机、电视、电脑、信用卡，甚至包括安装了传感器的大楼，都能产生数据流。这些数据不仅总量不断增长，而且增长速度也不断加快，每两年就会翻一番。据估计，到2020年，人们创造的年数据流量会达到440亿字节，可谓数量庞大。但问题也随之而来：企业要怎样利用这些数据？我们又该如何理解这些数据呢？ 研究表明，目前缺乏数据战略的组织，其盈利能力不如那些具有利用数据意识的
数据倾斜是我们在处理大数据量问题时绕不过去的问题，也是在面试中几乎必问的考点。 正常的数据分布理论上都是倾斜的，就是我们所说的'二八原理'：80%的财富集中在20%的人手中, 80%的用户只使用20%的功能 , 20%的用户贡献了80%的访问量。 简单来说数据倾斜就是数据的key 的分化严重不均，造成一部分数据很多，一部分数据很少的局面。
之前和大家分享过一篇关于提速pandas的文章，主要是在pandas的具体操作用法上提出了一些改进，还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法
Apache Spark提供了强大的API，以便使开发者为使用复杂的分析成为了可能。通过引入SparkSQL，让开发者可以使用这些高级API接口来从事结构化数据的工作（例如数据库表，JSON文件)，并提供面向对象使用RDD的API，开发只需要调用相关 的方法便可使用spark来进行数据的存储与计算。那么Spark1.6带给我们了些什么牛逼的东西呢？ 额。。。
Pandas 是数据科学领域的工作者都熟知的程序库。它提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。但是，当处理过于庞大的数据时，单个内核上运行的 Pandas 就会变得力不从心，人们不得不求助于不同的分布式系统来提高性能。然而，为了提高性能而做的这种权衡会带来陡峭的学习曲线。
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。向GPU的转移允许大规模的加速，因为GPU比CPU拥有更多的内核。
源SingularityHub译宋天祥 假如存在一套统一的道德准则，那么能否使AI学会这些准则从而避免对我们造成伤害？这是英国卫报最近在一个原创短片中所探讨的问题。 在影片中，AI的创作者寻求伦理学家的帮助希望能够建立一套道德准则，让AI学会并遵守。显然，这并不是一件简单的工作。 在某些复杂情形下，道德伦理问题往往没有明确的界限，人类目前也没有能将道德伦理转化为一套能够明确量化规则的能力。更甚者，是否存在这样的规则也是值得怀疑的，因为从不同的角度看待问题，道德伦理问题常常需要权衡各类不同因素。 那么，我们怎
在Scala中编写一个爬虫程序来爬取店铺商品并进行可视化处理，需要使用Selenium和Jsoup库来操作网页。在这个例子中，我们将使用多线程来提高爬取速度。
先简单自我介绍一下，我是DASOU，任职在一家社交公司，做NLP算法工程师，主要做文本分类，序列标注，问答匹配方向的工作，也做过搜索/推荐方向的需求。
做 Python 数据分析和机器学习的同学都非常喜欢 pandas 这个工具库，它操作简单功能强大，可以很方便完成数据处理、数据分析、数据变换等过程，优雅且便捷。
在现实生活中，影响一个问题的因素往往不止一个，分析问题时就需要从不同方向考虑，所以就引入了机理分析法
总第53篇 代码区域 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline#为能够jupyter在线使用matplotlib df=pd.read_csv('C:\\Users\\dell\\Desktop\\titanic_data.csv') df.head(5)#先显示出前5行，观察有哪些数据 数据概况： PassengerId：
本文最初发表于 Tryolabs 网站，经原作者 Alan Desoins 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
设计一个系统来预估未来一年的广告流量，不是总流量，是任意时间段任何定向(Targeting)条件约束情况下的流量。定向条件有近百种（内容类别，设备平台，用户地域，用户人口属性等），整个时间区间不同组合数（也就是数据行数）是亿级别。目标是秒级的查询响应时间。
近年来，企业数字化资产越来越受到企业的重视，无论是企业的基本信息、年度报告等显性知识，还是企业内部积累的工作文档、实践经验等隐性知识，都对企业的发展起着不可替代的作用。
导语：很久没有这么悠闲的在家撸一篇文章了，最近也在思考怎样才能写一些对程序员帮助非常大的文章，怎样去运营好我们这个移动开发者聚集地的公众号：非著名程序员。当初弄这个公众号的本意就是为广大的开发者提供各
在oracle索引是一种供服务器在表中快速查找一个行的数据库结构。合理使用索引能够大大提高数据库的运行效率。 在数据库中建立索引主要有以下作用。 （1）快速存取数据。 （2）既可以改善数据库性能，又可以保证列值的唯一性。 （3）实现表与表之间的参照完整性 （4）在使用orderby、groupby子句进行数据检索时，利用索引可以减少排序和分组的时间。
category是pandas的一种分类的定类数据类型。和文本数据.str.<methond>一样，它也有访问器功能.cat.<method>。
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
是否发现pandas库在处理大量数据时速度较慢，并且希望程序运行得更快？当然，有一些使用pandas的最佳实践（如矢量化等）。本文讨论的内容将代码运行得更快，甚至超过采用最佳实践。
在本文的第一部分中，我们介绍了我们构建的实验性原型系统，这是一种旨在增强人类记忆力的媒介。该项目还正在开发中，我们详细介绍了现今取得的惊人进展以及遇到的许多挑战和机遇。在本文的第二部分，我们增加了描述重点。我们介绍了构建的其他几个原型系统。我们回答了一个问题：为什么技术行业在开发这种变革性思维工具时只付出了相对较少的努力？
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库，numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具，能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是，随着数据量的剧增，有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。
它成功将一个在自然语言处理领域的Transformer模型迁移到计算机视觉领域。从那时起，计算机视觉领域的进步已经加速。
groupby 是pandas 中非常重要的一个函数, 主要用于数据聚合和分类计算. 其思想是“split-apply-combine”（拆分 - 应用 - 合并）. 拆分：groupby，按照某个属性column分组，得到的是一个分组之后的对象 应用：对上面的对象使用某个函数，可以是自带的也可以是自己写的函数，通过apply(function) 合并：最终结果是个S型数据 pandas分组和聚合详解 官方文档 DataFrame.``groupby(self, by=None, axis=0,
在数据分析中，常常有这样的场景，需要对不同类别的数据，分别进行处理，然后再将处理之后的内容合并，作为结果输出。对于这样的场景，就需要借助灵活的groupby功能来处理。
近来小编常听很多朋友说：把家里的网络升级到了200M的光纤，玩游戏、看电影等网速是不是特别的爽？
通过应用软件工程最佳实践，可以交付质量更好数据科学的项目。更好的质量可能是更少的错误、可靠的结果和更高的编码效率。
如果和ROLLUPISSUBTOTAL和ISSUBTOTAL函数一起使用，参数要一致
Adobe After Effects 2023版本提供了新功能和要求的工作流程改进，使您能够在 After Effects 中更高效地工作，在不影响您的创意愿景的情况下设计最精细的细节。这是广大设计师常用的软件之一。 其最大的特色就是创建电影级影片字幕、片头和过渡效果等内容，以及数百种预设的效果和动画，为您的电影、视频、DVD等作品增添令人耳目一新的效果。该版本包括轨道遮罩层、渲染选择中的H.264编码、合成设置预设、新的预置和增强的关键帧导航的动画，极大的提高了工作效率。放置在任何图层中的任何图层中，并在任何图层中显示任何重复多个图层，从而使图层更加简单、更灵活地创建。通过硬件加速输出和从渲染项目中直接渲染 H.264 文件快速导出或您的项目，让您可以灵活地选择从 After Effects 的 Adobe Media Encoder 本地导入，该软件一直以来都受到广大专业人士的好评。
Laravel 5.5 将于 2017年7月发布，这将是继 Laravel 5.1 之后的下一个长期支持版本，相比之前发布的几个“中间版本”而言，意义重大。目前我在内部项目中已经在使用 Laravel 5.5，接下来会连续地翻译、撰写相关 Laravel 5.5 版本的文章。 FAQ Q: Laravel 5.5 什么时候发布？ A: 按照时间表，正式发布时间是 2017年7月。 Q: Laravel 5.5 发布之后，5.4 还会继续提供支持吗？ A: Laravel 5.4 在 5.5 发布之后，不会再
在 VueJS Amsterdam 2024 大会首日，Vue 创始人 Evan You 进行了开场主旨演讲。他首先回顾了 Vue 十年以来的累累硕果，指出 VueJS 从一个视图层工具，成功演化出全流程的社区生态。
Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库，我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。
本文用的主要是pandas，绘图用的库是plotly，实现的Excel的常用功能有：
都能针对dataframe完成特征的计算，并且常常与groupby()方法一起使用。
预训练大语言模型（LLM）在特定任务上的性能不断提高，随之而来的是，假如 prompt 指令得当，其可以更好的泛化到更多任务，很多人将这一现象归功于训练数据和参数的增多，然而最近的趋势表明，研究者更多的集中在更小的模型上，不过这些模型是在更多数据上训练而成，因而在推理时更容易使用。
这篇脑书继续讲整体性学习的第二部分整体性学习的技术，在《整体性学习》1里面在谈到信息进入大脑的顺序是，获取，理解，拓展，纠错和应用。这篇脑书笔记主要针对这5个步骤中除了纠错以外的其他步骤如何能够做的的更加高效。
写在前面 从三月中旬到昨天为至，王豆豆基本中午都会去学车，练习科目二，想说练车真的好累，想要通过考试一定要学会控制速度，还好只要坚持下来，结果就会是好的。 王豆豆已经有一个多月都没有更新文章了，有好几个小伙伴在问王豆豆最近怎么了？怎么好久都没有写文章了？这是懒癌犯了，哈哈。。。 今天王豆豆想给大家分享一下王豆豆在工作中使用数据库的经验。 数据库的重要性 数据库的使用频率与公司的产品和工作内容有很大关系。 王豆豆现在工作中基本一天有80%的时间都需要与数据库打交道，使用频率非常高，查询数据、检查数据、修改数据
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
之前在研究ElasticSearch的时候，发现竟然已经有七篇文章了。这些文章通常都是遇到了问题，于是去研读相关代码，试图搞清楚里面的机制，顺带记录下来而成文的。如果加上一些黏边的文章，譬如ELK的崛起等，则应当在十篇左右。 涉及到了聚合，索引构建，Rest/RCP API，Recovery 等多个方面。相对而言，ES 索引构建流程相关的文章已经比较完备：
来源：Deephub Imba本文约8500字，建议阅读10分钟本文介绍了如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数。 apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题，但在处理大量数据时，由此引起的性能问题会变得更加明显。虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择，但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。 在这篇文章中，我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。 我们一
大数据分析的必要部分是有效的总结：计算聚合，如sum()，mean()，median()，min()和max()，其中单个数字提供了大数据集的潜在本质的见解。在本节中，我们将探讨 Pandas 中的聚合，从类似于我们在 NumPy 数组中看到的简单操作，到基于groupby概念的更复杂的操作。
文章来源：www.jianshu.com/p/9bc9f473dd22 推荐阅读：终于来了，【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营！! 在以前，商业分析对应的英文单词是Business Analysis，大家用的分析工具是Excel，后来数据量大了，Excel应付不过来了（Excel最大支持行数为1048576行），人们开始转向python和R这样的分析工具了，这时候商业分析对应的单词是Business Analytics。 其实python和Excel的使用准则一样，都是[We don't repeat
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