提高Pandas转换过程的效率
Pandas是一个基于Python的数据分析工具，它提供了丰富的数据结构和数据处理功能。在进行大规模数据处理时，提高Pandas转换过程的效率是非常重要的。以下是一些提高Pandas转换效率的方法和技巧：
- 使用向量化操作：Pandas支持向量化操作，这意味着可以同时对整个数据集进行操作，而不是逐个元素进行处理。这样可以大大提高转换的效率。例如，使用Pandas的内置函数和方法，如apply、map、applymap等，可以避免使用循环来处理数据。
- 使用合适的数据类型：Pandas提供了多种数据类型，如整数、浮点数、字符串、日期等。选择合适的数据类型可以减少内存占用和提高计算效率。例如，将整数列转换为整数类型（int）而不是浮点数类型（float）可以节省内存并提高计算速度。
- 使用Pandas的内置函数和方法：Pandas提供了许多内置函数和方法，可以快速进行常见的数据转换操作。例如，使用Pandas的groupby函数可以对数据进行分组操作，使用pivot_table函数可以进行数据透视操作，使用merge函数可以进行数据合并操作等。
- 使用适当的数据结构：Pandas提供了多种数据结构，如Series、DataFrame、Panel等。选择合适的数据结构可以根据具体需求提高转换效率。例如，如果只需要处理一维数据，可以使用Series而不是DataFrame，因为Series的转换效率更高。
- 使用并行计算：Pandas支持并行计算，可以利用多核处理器来加速数据转换过程。可以使用Pandas的并行计算库，如Dask、Joblib等，来实现并行计算。
- 优化内存使用：Pandas在处理大规模数据时可能会占用大量内存。可以通过一些技巧来优化内存使用，如使用压缩算法存储数据、删除不必要的列、使用稀疏数据结构等。
- 使用适当的索引：Pandas的索引可以加快数据访问和转换的速度。选择合适的索引可以提高转换效率。例如，使用整数索引（integer-based indexing）而不是标签索引（label-based indexing）可以提高访问速度。
- 使用Pandas的高级功能：Pandas提供了许多高级功能，如分块处理（chunking）、延迟计算（lazy evaluation）、内存映射（memory mapping）等。使用这些高级功能可以提高转换效率。
总结起来，提高Pandas转换过程的效率可以通过使用向量化操作、合适的数据类型、Pandas的内置函数和方法、适当的数据结构、并行计算、优化内存使用、适当的索引以及使用Pandas的高级功能等方法和技巧来实现。
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我有一个关于在python中使用pandas分析大型excel表格的快速应用程序问题。 对于有数百万行的数据(超出Excel的限制)，我们如何通过pandas来分析它们？ 我知道excel可以让你从一个文本文件中加载数据，并让你的excel电子表格“创建一个连接”到源文件，而不必直接加载所有数百万行。如果我们在python中使用pandas调用这个excel电子表格，我们是否能够对源文件中数百万行的所有行使用我们的筛选操作(以及我们学到的所有其他表数据分析操作)？或者它只会在excel工作表上显示的内容上执行(假设我们已经选择了源文本文件的“创建连接”选项)？ 有没有一种更有效的方式直接使用
浏览 135提问于2020-12-03得票数 0
1回答
记忆巨蟒
、、
下面的代码用于读取csv文件并将输出写入csv文件。这个代码运行得很好。但是，当csv文件大小(行数)增加时，就会产生错误。我试着将Xms改为512 m，Xmx改为2024m，XX:ReservedCodeCacheSize改为480 m。但还是有记忆错误。
Traceback (most recent call last):
File "/root/PycharmProjects/AppAct/statfile.py", line 5, in <module>
df = df.astype(float)
File "pandas/core/gener
浏览 8提问于2019-10-08得票数 0
pandas在update中将列的类型从int更改为float有什么原因吗?我可以阻止它这样做吗？以下是该问题的一些示例代码
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'int': [1, 2], 'float': [np.nan, np.nan]})
print('Integer column:')
print(df['int'])
for _, df_sub in df.groupby('int'):
df_sub['
浏览 0提问于2013-07-01得票数 8
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我正在从一个DataFrame文件中读取hdf5：
import pandas as pd
store = pd.HDFStore('some_file.h5')
df= store['df']
store.close()
使用info显示：
In [11]: df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 21423657 entries, 0 to 21423656
Data columns (total 5 columns):
date datet
浏览 2提问于2015-09-17得票数 1
回答已采纳
3回答
基本上，我是在尝试删除pandas dataframe中的行，其中某一列中的值不是datetime的实例。我试过了：
df = df[df[‘date’] == isinstance(datetime)]
我知道isinstance有两个参数(我遗漏了要检查的值)，但我不确定要放什么。
浏览 0提问于2018-06-01得票数 2
3回答
根据已有列表过滤字典
、、、
仍然是Python新手，所以请不要对我太苛刻……
我准备了一本字典：
new_dict
我想要过滤以返回键，其中附加到每个键的任何值都与我设置的现有列表中的值匹配：
list(data.Mapped_gene)
有什么想法吗？
编辑:我仍然不能让它工作。
csv表和键都是字符串。
以下是加深理解的完整代码：
import csv
new_dict = {}
with open(raw_input("Enter csv file (including path)"), 'rb') as f:
reader = csv.reader(f)
for r
浏览 2提问于2014-02-13得票数 5
3回答
我已经看到了一些关于将多个csv文件读取到单独的Pandas数据帧中的答案，但仍然遇到了麻烦。我已经将csv文件和文件名读入字典：
path = os.getcwd()
file_names = ['file1', 'thisisanotherfile', 'file3']
df_dict = {x: pd.read_csv('{}/{}.csv'.format(path, x)) for x in file_names}
这似乎是可行的：print(df_dict['file1'])
然而，我正在寻找的是一个名
浏览 28提问于2019-07-15得票数 1
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我需要使用Python准备.parquet文件，所以这是我的代码：
import numpy as np
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import pandas as pd
import sys
import mysql.connector
import json
def write_table(databaseServer, databaseDatabase, databaseUser, databasePassword, sql, fileName):
result = 0;
frame = {};
浏览 5提问于2021-01-25得票数 1
这是我之前的的延续，我想要一个更快、更有效的替代标准Python循环的方法，后者对每一行的元素执行一些求和和乘法运算。
基本上，我有两个文件输入。一个是一组SNP的所有组合的列表，例如下面是3个SNP的组合：
AA CC TT
AT CC TT
TT CC TT
AA CG TT
AT CG TT
TT CG TT
AA GG TT
AT GG TT
TT GG TT
AA CC TA
AT CC TA
TT
浏览 3提问于2018-10-26得票数 0
1回答
我用熊猫来探索多个重复条目的数据集。例如：
import pandas as pd
pd.DataFrame({'ID':['001','001','002','002','002','003','003','004','004'],
'a':['Yes','Yes','Yes','No','Yes','Ye
浏览 0提问于2019-02-03得票数 2
回答已采纳
1回答
由于我是大数据平台的新手，我想用我的数据做一些功能工程工作。数据库大小约为30-50 Gb。是否可以像pandas数据帧一样在数据帧中加载完整的数据(30-50 to )？ 这里使用的数据库是Oracle。我试图加载它，但出现内存不足错误。此外，我喜欢在Python中工作。
浏览 14提问于2019-01-17得票数 0
3回答
我理解pandas导入csv文件相对较慢的原因之一是，在猜测类型之前，它需要扫描一列的整个内容(请参阅关于pandas.read_csv的low_memory选项的讨论)。我的理解正确吗？
如果是这样的话，什么样的格式才是存储数据帧的好格式，哪些格式显式地指定了数据类型，这样pandas就不必去猜测了(SQL暂时不是一个选项)？
有什么特别的选择吗？
我的数据帧有浮点数、整数、日期、字符串和Y/N，所以只支持数字值的格式是行不通的。
浏览 0提问于2017-11-15得票数 2
我有大约50个excel工作表与.'xlsb‘扩展名。我想将一个特定的工作表连接到pandas DataFrame中(所有工作表的名称都相同)。我遇到的问题是，每个工作表中的列名称并不完全相同。我使用pandas编写了一段代码，但它的工作方式是将所有值连接到pandas数据框中的同一列中，但基于列的名称。所以举个例子:有时我有一列叫做: FgsNr，有时叫做FgNr --两列中的数据类型和含义完全相同，我希望把它们放在数据框中的同一列中，但是pandas创建来分离数据框中的列，并将那些列中列出的同名的值堆叠在一起。 files = glob(r'C:\Users\Folder
浏览 29提问于2021-08-10得票数 0
我的一个朋友，正在对google maps API做一些研究和测试，我们试图从给定的坐标中检索本地化(城市)。
我们已经能够在地图上显示坐标，但它不能明确地告诉我们城市或该地区的信息。
希望你能帮我们一把，因为我们还没有找到任何办法。
浏览 4提问于2013-01-08得票数 0
回答已采纳
假设我们有四列: Column1，Column2，Column3，ind
import pandas as pd
tbl = {
'Column1':['Spark',10000,'Python','35days'],
'Column2' :[500,'PySpark',22000,30000],
'Column3':['30days','40days','35days','p
浏览 4提问于2022-05-20得票数 1
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1回答
我在sql中使用以下信息模式创建了一个测试表，如下所示：
现在，我使用python脚本提取此信息，代码如下所示：
import pandas as pd
import mysql.connector
db = mysql.connector.connect(host="localhost", user="root", passwd="abcdef")
pointer = db.cursor()
pointer.execute("use holdings")
x = "Select * FROM orders
浏览 1提问于2020-12-08得票数 0
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我想根据dataframe 'filename‘获取list元素。我有一个方法，但它的循环太多，耗时，有一个好的和最好的方法吗？
import pandas as pd
a = pd.DataFrame({'Filename':['fileA', 'FileB'],
'Random':['random', 'only']})
b = ['this-is-another-fileA', 'this-is-another-fileB&
浏览 7提问于2020-01-08得票数 0
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1回答
GDB跳过行为
、、、
在Visual Studio中调试C#到GDB时，我注意到在设置断点之后，GDB会“跳过”块、else块或其他代码的右大括号。而Visual Studio经历了完整的过程，能够看到“正在发生的一切”。
例如，如果我这样写：
if (1) {
int a = 0;
}
else {
int b = 0;
}
在Visual Studio/C#中，调试器将遍历第1、2、3、4行，最后是第6行，然后继续。
在GDB/C中，调试器将遍历1、2，然后跳过第3、4和6行，继续执行其余代码。
我试图研究禁用优化，或范围步进，但它们似乎与此行为无关。
这就是我如何编译我的程序：
gcc -g
浏览 2提问于2018-04-20得票数 1
我正在用Deluge (zoho.com)开发一个小应用程序。没有"^“运算符或”幂“函数来进行幂运算。更糟糕的是，我应该也用浮点指数做指数运算，而不是只做整数指数。我发现了很多做整数求幂的算法，但是没有一个做浮点数求幂的。谢谢你的帮助。
浏览 1提问于2010-12-14得票数 0
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我正在加快字符串到时间戳的转换，我注意到使用时间戳构造函数似乎是快速的方法：
import pandas as pd
from time import perf_counter as pc
test_time = '2016-12-01 19:44:47.891124'
t0 = pc()
for _ in range(100000):
pd.Timestamp.strptime(test_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
pc() - t0
# 1.6517095469753258
t0 = pc()
for _ in
浏览 1提问于2016-12-01得票数 0
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1回答
我需要在Spark (Scala)中执行简单的数据分组。具体来说，这是我的初始数据：
1, a, X
1, b, Y
2, a, Y
1, a, Y
val seqs = Seq((1, "a", "X"),(1, "b", "Y"),(2, "a", "Y"),(1, "a", "Y"))
我需要按第一个键对其进行分组，如下所示：
1, (a, X), (b, Y), (a, Y)
2, (a, Y)
我最初的idia是使用DataFrame和groupBy，但我
浏览 3提问于2016-08-19得票数 1
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我正在尝试从一个稀疏的numpy矩阵创建一个SparseSeries列表。创建lil_matrix很快，并且不消耗大量内存(实际上，我的维度更多的是数百万，即1500万个样本和400万个特征)。我之前读过一篇关于这方面的。但这个解决方案似乎也消耗了我所有的内存，冻结了我的电脑。从表面上看，熊猫SparseSeries并不是真的稀疏，还是我做错了什么？最终目标是在此基础上创建一个SparseDataFrame (就像在我提到的其他主题中一样)。
from scipy.sparse import lil_matrix, csr_matrix
from numpy import random
imp
浏览 1提问于2015-05-21得票数 1
当我运行python库如pandas或scikit learn时，我试着通读并理解spark中的加速是从哪里来的，但我没有看到任何特别有用的东西。如果我可以在不使用pyspark数据帧的情况下获得相同的加速比，我可以只使用pandas部署代码，它的性能大致相同吗？
我想我的问题是：
如果我有可用的pandas代码，为了提高效率，我应该把它翻译成PySpark吗？
浏览 2提问于2018-06-22得票数 0
1回答
我试图创建一个程序，其中用户输入两个数字-一个基和一个指数，而指数是一个二进制数字。然后打印出结果的最后两位数。我的代码运行良好，但根据执行时间，它不是最快的方法。我读过一些关于使用Horner方法的文章，这里有使用它的方法吗？如果是这样的话，是怎么做的？
base = int(input())
exponent = int(input())
def binaryToDec(binary):
decimal, i = 0, 0
while(binary != 0):
dec = binary % 10
decimal = decimal +
浏览 0提问于2019-10-26得票数 3
我有一个Pandas DataFrame，其中索引是(注意Freq: H) -
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2011-01-01 00:00:00, ..., 2013-12-31 23:00:00]
Length: 26304, Freq: H, Timezone: None
有多个列，但前几行(以及分散在各处的其他行)都有NA条目。因此，如果我将其写入HDF文件：
hdfstore.put('/table', df, format='table', data_colu
浏览 1提问于2014-05-07得票数 1
回答已采纳
2回答
增量/流式XSLT转换？
、、、
我通常使用JDK (JDK 7)中的XSLT支持进行XSLT转换。最近，我遇到了一个相当大的XML文档，对其应用XSLT转换(即使是非常基本的转换)会占用大量内存。
我一直小心翼翼地处理所有的流处理，但是JDK中的XSLT引擎(它似乎是一个经过修改的Xalan)总是首先在内存中构建一个DOM。显然这不是我想要的。
现在我发现Xalan是单独提供的(2007年的2.7.1版本！)确实有一个用于执行增量转换的API。因此，虽然这看起来确实有效，但我实际上希望我的代码在普通JDK上运行，而不是告诉用户摆弄任何已批注的文件夹。
在Java中执行增量XSLT转换的最佳方式是什么，以便使我的代码与未修改/
浏览 0提问于2012-06-04得票数 3
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我有一个很大的SPSS文件(包含100多万条记录，列略低于150列)，我想将其转换为Pandas DataFrame。
将文件转换为列表需要几分钟，将其转换为数据帧需要几分钟，设置列头也需要几分钟。
有没有什么我遗漏的优化方案呢？
import pandas as pd
import numpy as np
import savReaderWriter as spss
raw_data = spss.SavReader('largefile.sav', returnHeader = True) # This is fast
raw_data_list = list(raw_d
浏览 2提问于2014-08-07得票数 4
我用Python3编写了一个生成大量数据的程序，我想使用一个调用包含查询的存储过程的python脚本将这些数据存储在MySQL中。
我有一个很大的数据库，有+/- 3.5M。条目，在这个数据库中，有几个重复项是我使用这个查询来分类的：
SELECT oligoSequence FROM Oligos GROUP BY oligoSequence HAVING COUNT(oligoSequence) > 1;
现在，我得到了以下存储过程：
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE sp_mark_duplicate_oligos()
BEGIN
SELECT oli
浏览 1提问于2014-01-15得票数 0
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2回答
我试图把一系列的高度，以英寸为单位，并将它们转化为厘米大小。下面是我正在使用的方法，但在下面也会遇到一个问题。我试过使用regex，但这对我没有用。
调用系列的数据头
fighter_details.Height.head()
这些数据是什么样子的：
INDEX Data
0 NaN
1 5' 11"
2 6' 3"
3 5' 11"
4 5' 6"
方法来转换为cm。
def inch_to_cm(x):
if x is np.NaN:
re
浏览 3提问于2022-07-16得票数 1
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2回答
我听到了关于什么时候应该使用Pandas，什么时候应该使用SQL的不同观点。
我尝试在Pandas中对19,150,869行数据执行以下操作：
for idx, row in df.iterrows():
tmp = int((int(row['M']) / PeriodGranularity))+1
row['TimeSlot'] = str(row["D"]+1) + "-" + str(row["H"]) + "-" + str(tmp)
我发现它花了很长时间，我不得不在20分
浏览 47提问于2017-06-22得票数 8
1回答
当我创建一个文档并使用OrientDb将其保存到java.Does中时，保存文档和检索文档包括序列化或marshalling.If，OrientDb没有使用任何新的技术吗?从插入和检索所需的时间来看，新技术比序列化更好吗？
浏览 1提问于2015-06-18得票数 0
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我在适用于android的ffmpeg上运行以下命令：
-i MYVIDEO -map 0:s:0? -c:v copy -preset veryfast -c:a copy -hls_flags single_file outputFile.m3u8 -frames:v 1 -q:v 2 outImage.jpg -y
这是我使用的的ffmpeg库
这个命令在设备上的速度大约是0.0900x (我得到的最大值是0.1000x)：我需要提高速度。
是否有可能提高ffmpeg的性能，还是取决于设备？
理想情况下，我希望您在输出中看到的' time‘参数与经过的时间相匹配，因此每经过一秒都
浏览 20提问于2020-03-10得票数 1
注意:更新(但未解决)如下 在我的GAMS用例中，我希望在.gdx文件中而不是在主model.gms脚本中定义一个静态变量集合。除非我定义了一个只包含零(0)值的列，否则这不是问题。当像这样定义一个表("data")并选择"Run with GDX Creation in GAMS studio“时，我得到一个缺少列的.gdx文件。 Set indexA /ch1*ch5/;
Table data(indexA, *)
A_min A_max B_min B_max
ch1 1 10 0
浏览 46提问于2021-01-29得票数 0
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2回答
请原谅不良的风格和低效的解决方案。我们非常感谢所有的帮助。
上下文：
试图隔离最佳速度的自行车性能增长超过6个星期的阻滞在一年的过程中。性能是衡量一个自行车记录的任何给定时间段产生的最大努力，即1，5，20分钟的努力，等等。
任务：
创建滚动窗口
每个窗口的最佳拟合趋势线
保持与最大正斜率对应的窗口
数据：
ap1 = np.array([[datetime(2015, 10, 17, 12, 45, 13),
datetime(2015, 10, 18, 11, 56, 35),
datetime(2015, 10, 20, 9, 24, 52),
da
浏览 8提问于2016-11-03得票数 3
我的申请者最初是SAT问题。现在，我试图做一些扩展，需要使用一些int变量。所以这个问题变成了SMT问题。但是，在使用z3解决问题时，我遇到了一个性能问题。由于int变量有界(小于100)，将其转换为纯SAT问题是可行的。
有人知道如何在z3 c++接口中应用这种策略吗？或者我可以使用z3首先将SMT约束转换为SAT公式，然后再尝试其他SAT求解器？
提前谢谢。
浏览 0提问于2014-05-09得票数 0
回答已采纳
我有一份分数表。使用这些，我需要从红色排序集中提取值。
我知道我可以使用zrangebyscore -但是如果我提供的列表中的分数不是连续的呢？在这种情况下，我不能依赖zrangebyscore min max类型命令。
在这种情况下，从排序集中检索这些值的最有效方法是什么？看来我能做的就是一个接一个地在这里检索。对，是这样?
下面是一个示例(将排序集显示为元组列表)：
list_of_scores = [4, 1, 3] # these are to be retrieved
sorted_set = [(item_1, 1),
(item_2, 2),
浏览 1提问于2017-07-24得票数 1
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我想在CosmosDB文档中存储一个包含366个整数值的数组。 但是，它在每个元素之间使用换行符和制表符来存储数据，如下所示： [
0,
0,
...
] 有没有像下面这样存储它的方法呢？ [0,0,...] 我想知道是因为根据我的计算，第一个示例占用了6kb的存储空间，而后者占用了不到1kb的存储空间。 或者我对它的实际存储方式的想法是错误的，也许它的存储没有换行符和制表符？我的意思是，也许它就在文档查看器用户界面中，我可以看到换行符和制表符？
浏览 21提问于2021-03-22得票数 0
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正在运行java作业以读取Avro文件，但一直收到错误。我在寻求帮助- 这是代码- // Get Avro Schema
String schemaJson = getSchema(options.getAvroSchema());
Schema schema = new Schema.Parser().parse(schemaJson);
// Check schema field types before starting the Dataflow job
checkFieldTypes(schema);
// Create the Pipeline object with the
浏览 36提问于2020-06-01得票数 0
1回答
正确使用数据表
、、、
我有一个随需应变的powershell进程，它通过web服务调用从应用程序收集所有“请求历史”日志。结果请求被强制转换为对象，并且NoteProperty值(属性-值对)每周都会以一个大的列表数组(通常是1400项)结束。
我想要做的是出于历史目的存储所有这些请求，这样应用程序就不会自行清除它们。因此，我在数据库上创建了一个简单的表，其中存储了新创建的数据库中尚未存在的每个请求的所有属性值对。
然后，我在powershell脚本中设置到MSSQL服务器的OleDB连接，并从表中选择所有记录来填充DataTable (我不擅长使用OleDB或DataTables)。之后，我遍历列表数组中的每一项
浏览 0提问于2012-04-26得票数 1
回答已采纳
您好，我有以下代码，由于某种原因，我得到一个内存错误-这是在代码中的某些东西？
from sklearn_pandas import DataFrameMapper
createTrainingAndValidation(finalDf, 'words')
data = finalDf[['between_count','words']]
mapper = DataFrameMapper([
(['between_count'], None),
('words',CountVectorizer(ng
浏览 0提问于2018-11-07得票数 0
我想部署我的ruby on rails网站。我使用的是rails 3.2和ruby 1.9.3，资产管道功能也是如此。我想知道的是谁提供了最完整的托管包(或者最简单，因为我是rails新手)。我不介意为套餐付费或尝试免费套餐，只要它是愚蠢的证明:)。
任何建议都是有帮助的，因为我想把这个上传给一个客户
浏览 0提问于2012-05-23得票数 0
回答已采纳
我不知道为什么我找不到级数的最大值。有人能帮帮忙吗？它是由熊猫数据帧生成的 temp
Out[190]:
0 0
1 0.0197017
2 0.0183603
3 0.0483337
4 0.0136385
8187 0.0800631
8188 0.0433753
8189 0.0673788
8190 0.0511651
8191 0.0811448
Name: adjr2, Length: 8192, dtype: object
type(temp)
Out[191]: p
浏览 38提问于2020-04-21得票数 0
我正在尝试编写代码，在循环中从在线来源收集数据，并在每次迭代中使用pandas操作这些数据。最初，我认为我应该在循环外初始化一个dict，获取数据，将dict转换为循环内的dataframe，并对其执行操作。但是，在循环中创建字典而不是仅仅创建一个数据帧并添加到数据帧中，这感觉非常奇怪。但据我所知，pandas并不是真正为逐个细胞更新而“设计”的(而是向量化的)。对此最有效的方法是什么？
import pandas as pd
d = {'a':[], 'b':[], 'c':[], 'x':[], 'z'
浏览 15提问于2019-08-09得票数 2
1回答
我需要重新整理时间序列数据，并在一个小时内每隔15分钟插入丢失的值。每个ID应该每小时有四行数据。
在：
ID Time Value
1 1/1/2019 12:17 3
1 1/1/2019 12:44 2
2 1/1/2019 12:02 5
2 1/1/2019 12:28 7
退出：
ID Time Value
1 2019-01-01 12:00:00 3.0
1 2019-01-01 12:15:00 3.0
1 2019-01-01 12:30:00
浏览 3提问于2019-03-21得票数 4
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2回答
当您发出带有行筛选的前缀扫描时，bigtable服务器上发生了什么？
假设您使用筛选执行前缀扫描，并且随着时间的推移，更多的行最终会被过滤掉。我想知道，过滤是否会降低性能。
Cloud在进行需要过滤掉许多行的前缀扫描方面是否有效？
浏览 4提问于2019-10-10得票数 3
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我正在处理DNA测序数据，每一列看起来都像"ACCGTGC“。我想把它转换成几列，每列只包含一个字符。如何在Python pandas中做到这一点？
浏览 9提问于2021-01-20得票数 1
回答已采纳
1回答
你能帮助我理解使用mysql的EXISTS和IN之间的区别吗？
在我的应用程序中，我在查询中使用IN，因为我使用memcached存储in值，
所以我发现在更快的存在中，例如：
String my_chached_string = Memecached.get('somekey')
"SELECT * FROM Table t WHERE t.fromId IN (" + my_chached_string + ")"
我的问题是，是否有一种方法可以用同样的方式，用不变的值来使用？
谢谢
浏览 5提问于2015-02-21得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在尝试对pandas数据帧中的Series对象运行语言检测。然而，我正在处理数以百万计的字符串数据，标准的Python语言检测库langdetect和langid太慢了，运行了几个小时后仍然没有完成。 我的代码设置如下： #function to detect language
def detect_language (cell):
if len(cell) > 0:
lan = langid.classify(cell)
else:
lan = "NaN"
return lan #language detec
浏览 140提问于2020-10-30得票数 0
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我有一个pyspark数据帧df，它保存了大量的rows.Once列是lat-long。我想从经纬度中找到州的名称。我使用下面的代码 import reverse_geocoder as rg
new_df = df_new2.toPandas()
list_long_lat = a["lat_long"].tolist()
result = rg.search(list_long_lat)
state_name=[]
for each_entry in result:
state_name.append(each_entry["admin2"])
浏览 12提问于2020-07-01得票数 0
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