我试图加速一些用来计算熊猫时间延迟、索引数据格式的代码。dataframe包含由ID列标识的200 k时态序列。我试过达斯克,但没有得到任何改善(比熊猫本身花费的时间更长)。
下面是一个可以生成具有可比较大小的虚拟数据的示例:
import itertools as it
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1)
#Series for ID
ID_data = pd.Series(np.arange(0,200000), name='ID')
#Array of data - create panda
嗨,我有一个列表,它返回多个employee name,number和不同的Trip
我只想显示一次员工姓名和员工号码。
我怎样才能获得不同的employee name和employee number
List<MYLIST> assm = Utilities.LoadEntityInstances<VMYLIST>()
// some code to get all data of MYLIST
List<Employee> employees = new List<Employee>();
foreach (var item in
当谷歌推出新的Android Studio 2.0 version时,我一直在等待,因为我在Android Studio 1.4 vers上的项目用1 min 35 sec构建并运行了我的应用程序--对我来说太长了:
但是,当我尝试新版本(2.0)时,我没有加快速度。
(Gradle build finished with 2 warnings(s) in 1m 38s 534ms - on AS 2.0)
那么--我怎样才能加快Android Studio 2.0的工作速度呢?
附注:我有SSD,8gb内存和Intel核心i3。
from turtle import *
import time
ht()
setup(width=500, height=500, startx=0, starty=0)
x=0
y=0
goto(0, 0)
colormode(255)
while True:
write("Please type your screens size in pixels into the console.", move=False, align="center", font=("Arial", 10, "normal"))
x
我是spark的新手,我想知道这是否会改变内存消耗以及如何将任务分配给它的工作人员。请看下面这个最小的例子,让你能够理解我的要求。 # import thing for the pandas udf
import pyspark.sql.functions as F
import pyspark.sql.types as T
# for creating minimal example
import pandas as pd
import numpy as np
#create minimal example
df_minimal_example = pd.DataFrame({"
以下查询:
UPDATE `zydushr`.`performance` AS a1 , `zydusquiz`.`performance` AS a2
SET a1.`Sales` = a2.`AchievementHQ` WHERE a1.`EmpNo` = a2.`EmpNo`
AND a1.`Month` = a2.`Month` AND a1.`Year` = a2.`Year` ;
跑得很慢。我怎样才能加快速度?
注意:我已经创建了索引。
我正在使用Windows 8的媒体捕获类在桌面应用程序中单击照片并将其复制到剪贴板。
我的函数接受两个输入作为参数,1)所需设备(前置、后置或usb网络摄像头)和2)所需分辨率
下面是函数:
async public void UseCamera(int x, int y)
{
MediaCapture _mediaCapture = new MediaCapture();
var _ImageFormat = ImageEncodingProperties.CreatePng();
var _fileStream = new InMem
我想要groupby给定的数据,然后,对于每个组,对于给定的列,p覆盖它的最后一个元素(每个组)的值到1 - sum(p[:-1]) ( sum是除最后一个元素之外的所有元素的总和)。
注意,执行操作后,每个组的p中的所有值之和等于1。
例如,对于此输入数据(按c1和c2分组):
c1 c2 p
0 x a 0.4
1 y a 0.2
2 x a 0.3
3 y b 0.6
预期产出将是:
c1 c2 p
0 x a 0.4
1 y a 1.0
2 x a 0.6
3 y b 1.0
我成功地使用for循环执行了该操作:
fo
在这些样本数据中,用户按随机日期及时地对某些随机值进行排序。我成功地实现了一种方法,用于计算同一用户最后180天订单的每个值的百分位数。
但是,对于n的大值,最后一行groupby代码运行得非常慢(100万行运行在1m30秒左右),有没有人建议如何提高计算时间?
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import percentileofscore
#percentile rank function
def rank(x, kind):
return percentileofscore(x, score = x