我从事的是数据处理领域,可能很快就会转向网络编程领域。尽管我对Python和Ruby都很着迷,因为当涉及到编写业务逻辑或数据处理逻辑时,它们似乎都有非常相似的风格。似乎有如此多的截屏视频来学习Ruby on Rails,也有太多的好书,为什么Python在创建截屏视频或活动记录之类的ORM时不能吸引人们。
我正在用Python构建一个独立的数据分析项目。由于该项目需要可扩展,它需要一个相当坚实的数据处理和分析管道。这条管道目前看起来有点像这样:数据源--> ingest ->存储在postgreSQL DB ->数据处理层-->分析环境中。我已经编写了Pandas代码来清理数据处理层中的数据--但我不确定当数据从数据库中提取到分析环境中时,清理数据是否是最佳实践。特别是当每次数据被提取时,数据处理将被重复。我应该处理摄取层中的数据吗?
在Shell和Python中的数据处理管道中处理文本文件时遇到了问题。将文本文件打印到stdout以通过数据处理管道(在脚本tokenise.sh和python中使用perl ),有什么更好的解决方案?/to/dir/*.txt; do do done < "$f" \ | pythonfor f in path/t
我正在用Python和R编写一个与Rpy2连接的数据处理程序。如果我禁用Rpy2调用来进行试运行,Python需要大约90分钟才能使用一个线程在Intel(R) Xeon(TM) CPU 3.06GHz上循环。我杀了Python程序好几次,调用堆栈几乎是警报,指向Rpy2函数接口。我也做了分析,这也给出了类似的结果。
所有这些观察表明,Rpy2调用的R部分是瓶颈。目前,