如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据帧中整个列的值，我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列（数据帧中的一列）都可以与 .apply() 一起使用。...但是，你是否注意到当我们有一个超大数据集时，.apply() 可能会非常慢？ 在本文中，我们将讨论一些加速数据操作的技巧，当你想要将某个函数应用于列时。...(data=d) df 如果我们想要在数据帧中添加一个名为'diameter'的列，基于半径列中的值，基本上是直径 = 半径 * 2，我们可以使用 .apply()。...我告诉你，对于一个数百万行的数据框，需要 20 多分钟。 我们是否能够找到更高效的方法来执行这项任务呢？ 答案是肯定的。...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（数据帧的列）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。
，矢量化的执行时间减少了约 18 倍。...在下面的示例中，我们可以看到对于此类用例，用矢量化替换循环是多么容易。 DataFrame 是行和列形式的表格数据。...我们创建一个具有 500 万行和 4 列的 pandas DataFrame，其中填充了 0 到 50 之间的随机值。...让我们看下面的例子来更好地理解它（我们将使用我们在用例 2 中创建的 DataFrame）： 想象一下，我们要根据现有列“a”上的某些条件创建一个新列“e” ## 使用循环 import time start...例如，计算以下多元线性回归方程中数百万行的 y 值： 我们可以用矢量化代替循环。
图1 而在以前我撰写的一些文章中，为大家介绍过pandas中的eval()和query()这两个帮助我们链式书写代码，搭建数据分析工作流的实用API，再加上下面要介绍的pipe()，我们就可以将任意pandas...，其第一个参数func传入作用于对应Series或DataFrame的函数。...具体来说pipe()有两种使用方式，「第一种方式」下，传入函数对应的第一个位置上的参数必须是目标Series或DataFrame，其他相关的参数使用常规的「键值对」方式传入即可，就像下面的例子一样，我们自编函数对...']) # 删除含有缺失值的行 .dropna() ) 可以看到，在紧接着drop()下一步的pipe()中，我们将自编函数作为其第一个参数传入，从而将一系列操作巧妙地嵌入到链式过程中...「第二种使用方式」适合目标Series和DataFrame不为传入函数第一个参数的情况，譬如下面的例子中我们假设目标输入数据为第二个参数data2，则pipe()的第一个参数应以(函数名, '参数名称'
而在以前我撰写的一些文章中，为大家介绍过pandas中的eval()和query()这两个帮助我们链式书写代码，搭建数据分析工作流的实用API，再加上下面要介绍的pipe()，我们就可以将任意pandas...，其第一个参数func传入作用于对应Series或DataFrame的函数。 ...具体来说pipe()有两种使用方式，第一种方式下，传入函数对应的第一个位置上的参数必须是目标Series或DataFrame，其他相关的参数使用常规的键值对方式传入即可，就像下面的例子一样，我们自编函数对泰坦尼克数据集进行一些基础的特征工程处理...# 删除含有缺失值的行 .dropna() ) 可以看到，在紧接着drop()下一步的pipe()中，我们将自编函数作为其第一个参数传入，从而将一系列操作巧妙地嵌入到链式过程中。...第二种使用方式适合目标Series和DataFrame不为传入函数第一个参数的情况，譬如下面的例子中我们假设目标输入数据为第二个参数data2，则pipe()的第一个参数应以(函数名, '参数名称')的格式传入
dataframe特定行或列。...此处我们主要处理一维数组之间的计算，那么矢量化方式可使用Pandas series 的矢量化方式和Numpy arrays的矢量化方式两种。...先来看下Pandas series 的矢量化方式。 Pandas的DataFrame、series基础单元数据结构基于链表，因此可将函数在整个链表上进行矢量化操作，而不用按顺序执行每个值。...Pandas包括了非常丰富的矢量化函数库，我们可把整个series（列）作为参数传递，对整个链表进行计算。...，iterrows()针对Pandas的dataframe进行了优化，相比直接循环有显著提升。
threading基本使用 让我们先从一个简单的例子开始，定义do_something函数，执行该函数需要消耗1秒 import time start = time.perf_counter() def...，也就是等待1s的时间内，什么也不干，等第一个函数执行完毕后再执行第二个函数 很明显，这样让CPU干等着啥也不干并不是一个很好的选择，而多线程就是解决这一问题的方法之一，让CPU在等待某个任务完成时去执行更多的操作...传递参数 现在来看看如何在多线程之间传递参数，让我们升级代码：do_something函数来接受一个参数，控制他睡眠等待的时间 def do_something(num): print(f"->...多线程很常见的一个应用就是爬虫，回到开头的爬虫问题，如果我们希望爬取10个网页的评论，可能会先定一个空dataframe，然后使用多线程都往这个dataframe中写入数据，但由于多个线程同时操作这一个变量...一个真实的多线程爬虫案例 至此，threading 模块最常见的用法就介绍完毕，现在让我们回到本文一开始的问题，有多个（以十个为例）URL需要爬取，既然每个页面需要执行的操作一样，如果等待一个页面爬取完毕再爬第二页面就太浪费时间了
前言 使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。...Pandas是为一次性处理整个行或列的矢量化操作而设计的，循环遍历每个单元格、行或列并不是它的设计用途。所以，在使用Pandas时，你应该考虑高度可并行化的矩阵运算。...现在让我们建立一个标准线，用Python for循环来测量我们的速度。我们将通过循环遍历每一行来设置要在数据集上执行的计算，然后测量整个操作的速度。...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。...类似地，以这种方式设计的许多库，包括Pandas，都将具有方便的内置函数，可以执行你正在寻找的精确计算，但速度更快。
pandas的.apply方法接受函数callables并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用。...如果这个计算只是大规模计算的一小部分，那么真的应该提速了。这也就是矢量化操作派上用场的地方。 三、矢量化操作：使用.isin选择数据 什么是矢量化操作？...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？...在执行此操作之前，如果将date_time列设置为DataFrame的索引，会更方便： # 将date_time列设置为DataFrame的索引 df.set_index('date_time', inplace...然后把这些布尔数组传递给DataFrame的.loc，将获得一个与这些小时匹配的DataFrame切片。然后再将切片乘以适当的费率，这就是一种快速的矢量化操作了。
但是在一个项目中，需要在不同的阶段执行许多实验。我们会创建很多单独的脚本，用于清理、特征工程、选择模型，以及其他任务。多次等待数据加载20秒就变得很长了。此外，数据集可能会更大时间就会更长。...那么有什么更快的解决方案呢? 解决方案是在这个阶段放弃Pandas，使用其他为快速IO设计的替代方案。我最喜欢的是datatable，但你也可以选择Dask, Vaex, cuDF等。...矢量化是 Pandas 和 NumPy 的核心，它对整个数组而不是单个标量执行数学运算。Pandas 已经拥有一套广泛的矢量化函数，我们无需重新发明轮子，只要关注我们的重点如何计算就好了。...但是每当发现需要使用一些循环函数（例如 apply、applymap 或 itertuples）时，花点时间看看想要做的事情是否可以矢量化是一个非常好的习惯。 数据类型，dtypes！...因为它像sklearn一样有一个出色的用户指南，涵盖从基础知识到如何贡献代码，甚至是如何设置更漂亮的主题（也许可能就是因为太多了，所以没人看）。 我今天提到的所有错误都可以在文档中找到。
使用query函数的语法十分简单： df.query('value_1 < value_2') ? 2. Insert 当我们想要在 dataframe 里增加一列数据时，默认添加在最后。...这样得到的累积值在某些情况下意义不大，因为我们更需要不同小组的累计数据。对于这个问题有一个非常简单方便的解决方案，我们可以同时应用groupby和cumsum函数。...Pct_change 此函数用于计算一系列值的变化百分比。假设我们有一个包含[2,3,6]的序列。如果我们对这个序列应用pct_change，则返回的序列将是[NaN，0.5，1.0]。...Describe describe函数计算数字列的基本统计信息，这些列包括计数、平均值、标准偏差、最小值和最大值、中值、第一个和第三个四分位数。因此，它提供了dataframe的统计摘要。 ?...Applymap Applymap用于将一个函数应用于dataframe中的所有元素。请注意，如果操作的矢量化版本可用，那么它应该优先于applymap。
我认为针对float4和int32类型的操作，它将允许编译器产生更加有效的代码 是的，我也在考虑扫描列存时，将列batch加载到连续的内存区域中。...首先，VectorTupleSlot在tts_values域存储vtype的数组，这样做减少了代码的更改量，摈弃可以重用像ExecProject类似的函数。...但是对于列存，VectorScan可以直接读batch，没有额外的batch代价。列存是OLAP查询更好的选择。...当然并不意味着新版本的PG不需要向量化执行器。无论如何，我认为向量化执行器至于与列存结合才有意义。 Konstantin Knizhnik的测试 将vectorize_engine移植到master。...我仍然不确定我们是否需要向量化执行器：因为与当前的JIT版本相比，标准heap几乎没有任何改进。但无论如何，我们将使用列存zedstore或cstore对其进行测试。
1、问题背景我有一个包含37456153行和3列的Pandas数据帧，其中列包括Timestamp、Span和Elevation。...因此，我想出了一个将它转换为等间隔格式的代码。我知道要分析的起始和结束位置。然后，我定义了一个名为delta的参数作为增量。...对于给定的参数，我必须进行9101次迭代，这导致此循环需要大约1.5小时的计算时间。而且，这只是对于单个时间戳值，我还有600个时间戳值（全部需要900个小时才能完成吗？）。...是否有办法可以加快此循环的速度？感谢任何意见！...，并添加一个偏移的条目，使dataframe中的每个条目都代表新的均匀Span的一个步骤。
float64 dtype: object >>> type(df.iat[0, 0]) str object 类型像一个大的容器，不仅仅可以承载 str，也可以包含那些不能很好地融进一个数据类型的任何特征列...Pandas的.apply方法接受函数(callables)并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用它们。...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？...这为你提供了更多的计算灵活性，因为Pandas可以与NumPy阵列和操作无缝衔接。 下面，我们将使用NumPy的 digitize() 函数。...Pandas有很多可选性，几乎总有几种方法可以从A到B。请注意这一点，比较不同方法的执行方式，并选择在项目环境中效果最佳的路线。
如下我们会介绍一些优化秘籍：里面包含了 代码层面的优化，以及可以无脑使用的性能优化扩展包。 1、NumExpr NumExpr 是一个对NumPy计算式进行的性能优化。...numba使用起来也很简单，因为numba内置的函数本身是个装饰器，所以只要在自己定义好的函数前面加个@nb.方法就行，简单快捷！...在新版的pandas中，提供了一个更快的itertuples函数，如下可以看到速度快了几十倍。...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。...Swifter的优化方法检验计算是否可以矢量化或者并行化处理，以提高性能。如常见的apply就可以通过swifter并行处理。
向量化操作示例 1、基本算术运算 一个具有两列的DataFrame， ' a '和' B '，我们希望以元素方式添加这两列，并将结果存储在新列' C '中。...假设你想计算一列中每个元素的平方: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3]} df = pd.DataFrame(data) # Define...3、条件操作 也将矢量化用于条件操作，比如基于列a中的条件创建一个新的列D: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3]} df = pd.DataFrame...传统的基于循环的处理 在许多编程场景中，可能需要对数据元素集合执行相同的操作，例如逐个添加两个数组或对数组的每个元素应用数学函数。一般都会使用循环一次迭代一个元素并执行操作。...并行性:一些向量化操作可以并行化，这意味着现代处理器可以同时执行多个操作。这种并行性进一步加快了计算速度。
数组使您能够使用类似标量元素之间等效操作的语法在整个数据块上执行数学运算。...我发现将轴 0 视为数组的“行”而将轴 1 视为“列”是有帮助的。...您可以将它们看作是快速矢量化的简单函数的包装器，这些函数接受一个或多个标量值并产生一个或多个标量结果。...图 4.3：在网格上评估函数的绘图 如果您在 IPython 中工作，可以通过执行plt.close("all")关闭所有打开的绘图窗口： In [179]: plt.close("all") 注意 术语矢量化用于描述其他计算机科学概念...的corrwith方法，您可以计算 DataFrame 的列或行与另一个 Series 或 DataFrame 之间的成对相关性。
import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数 对于Series，它可以迭代每一列的值操作： df = pd.read_csv...head() #可以使用lambda表达式，也可以使用函数 对于DataFrame，它在默认axis=0下可以迭代每一个列操作： # def test(x): # print(x) #...user_info.city.str.contains("^S") 生成哑变量 这是一个神奇的功能，通过 get_dummies 方法可以将字符串转为哑变量，sep 参数是指定哑变量之间的分隔符。...常用到的函数有：map、apply、applymap。 map 是 Series 中特有的方法，通过它可以对 Series 中的每个元素实现转换。...# 接收一个 lambda 函数 user_info.age.map(lambda x: "yes" if x >= 30 else "no") 又比如，我想要通过城市来判断是南方还是北方，我可以这样操作
2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值的）。...和Series之间的算数运算默认情况下会将Series的索引项 匹配到DataFrame的列，然后沿着行一直向下广播。...函数应用和映射 NumPy的ufuncs（元素级数组方法）也可用操作pandas对象 DataFrame中将函数应用到由各列或各行所行成的一维数组上可用apply方法。 7....排序和排名 要对行或列索引进行排序（按字典顺序），可使用sort_index方法，它将返回一个已排序的新对象；对于DataFrame，则可以根据任意一个轴上的索引进行排序。 8....汇总和计算描述统计 8.1 相关系数corr与协方差cov 8.2 成员资格isin，用于判断矢量化集合的成员资格，可用于选取Series或DataFrame列数据的子集。 9.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
