我有一个带有250,000+行的df。我有一些依赖于t-1值的字段。这在excel中是轻而易举的,但不确定在pandas中做这件事最有效的方法是什么。目前我设置了t值,然后使用for循环来完成其余的工作,但这非常慢。有没有更快的方法来做这件事?import pandas as pdimport math
我正在尝试优化Python Pandas中的一些表转换脚本,我试图向这些脚本提供巨大的数据集(超过50k行)。我编写了一个脚本,该脚本遍历每个索引并将值解析到一个新的数据框中(参见下面的示例),但我遇到了性能问题。有没有什么pandas函数,不用迭代就能得到相同的结果?示例代码: from datetime import datetimedate2 = d
我有以下CSV文件中的数据,可在此处获得:
我编写了以下代码将CSV文件作为Pandas Dataframe导入到Python中,之后的代码创建了一个字典dict。字典必须使用名称和区域作为关键字,并将Windows和Linux价格作为字典值。#Import libraries and CSV file into dataframe, renaming columns, printing head
import pandas as pd[i, 'Name'