Pandas Dataframe，计算行到行增量而不循环 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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利用Pandas数据过滤减少运算时间

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。...然后，我定义了一个名为delta的参数作为增量。我创建了一个名为mesh的numpy数组，它保存了我最终想要得到的等间隔Span数据。...代码中for循环计算了在每个增量处+/-0.5delta范围内的平均Elevation值。我的问题是: 过滤数据帧并计算单个迭代的平均Elevation需要603毫秒。...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！

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Pandas基础：如何计算两行数值之差

标签：Python,pandas 有时候，我们想要计算数据框架中行之间的差，可以使用dataframe.diff()方法，而不遍历行。...对于Excel用户来说，很容易使用循环来计算行之间的差异，因为在Excel中就是这样做的。然而，pandas提供了一个简单得多的解决方案。我们将使用下面的示例数据框架进行演示。...import pandas as pd df= pd.DataFrame({'SPY':[400,405,420,450,500], 'TSLA':[200,400,800,700,1000...图1 pandas diff()语法 DataFrame.diff(periods= 1, axis = 0) 在pandas数据框架中计算行之间的差异可以无须遍历行而计算出股票的日差价...参数periods控制要移动的小数点，以计算行之间的差异，默认值为1。下面的示例计算股票价格的日差价。第一行是NaN，因为之前没有要计算的值。

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这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念！

▍pandas数据的循环操作仍然基于上面的数据，我们想添加一个新的特征，但这个新的特征是基于一些时间条件的，根据时长（小时）而变化，如下： ?...但这种方法的最大问题是计算的时间成本。对于8760行数据，此循环花费了3秒钟。接下来，你将看到一些改进的Pandas结构迭代解决方案。...如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格(df ['energy_kwh'] * 28)，类似这种。...这与我们上面的循环操作相比如何？首先，你可能会注意到不再需要apply_tariff()，因为所有条件逻辑都应用于行的选择。因此，你必须编写的代码行和调用的Python代码会大大减少。...虽然Pandas系列是一种灵活的数据结构，但将每一行构建到一个系列中然后访问它可能会很昂贵。 5.

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还在抱怨pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法

▍pandas数据的循环操作仍然基于上面的数据，我们想添加一个新的特征，但这个新的特征是基于一些时间条件的，根据时长（小时）而变化，如下： ?...但这种方法的最大问题是计算的时间成本。对于8760行数据，此循环花费了3秒钟。接下来，你将看到一些改进的Pandas结构迭代解决方案。...如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格(df ['energy_kwh'] * 28)，类似这种。...这与我们上面的循环操作相比如何？首先，你可能会注意到不再需要apply_tariff()，因为所有条件逻辑都应用于行的选择。因此，你必须编写的代码行和调用的Python代码会大大减少。...虽然Pandas系列是一种灵活的数据结构，但将每一行构建到一个系列中然后访问它可能会很昂贵。 5.

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Python 学习小笔记

2,2,3,4} b={2,3,4,5} 交集：a&b 并集：a|b 差集：a-b 只有a或b存在的元素：a^b 可以理解成a|b-a&b 字典字典中的元素是使用键值对存储的，通过键来访问，而不是通过下标和偏移量...in range(5,8) print(x) 这样会输出 5 到 7 注意是左闭右开，跟列表截取的规则是一样的设定增量 for x in range(1,10,3) print(x)...包然后用data=pandas.read_csv(‘filename’,header=0)来读取返回值是一个dataframe类型的 filename可以使用相对路径，表示当前目录可以写’..../train.csv’ header=0表示第0行是标题寻找数据集中缺失的数据可以用data.isnull() 缺失总数用data.isnull().sum()来统计 dataframe...，比如计算分组的平均数等有点类似于数据库中的groupby计算，涉及至少两列数据，用法有两种(例要对列A根据列B进行分组并计算平均值) 1.

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再见 for 循环！pandas 提速 315 倍！

这种方法的最大问题是计算的时间成本。对于8760行数据，此循环花费了3秒钟。接下来，一起看下优化的提速方案。...一、使用 iterrows循环第一种可以通过pandas引入iterrows方法让效率更高。这些都是一次产生一行的生成器方法，类似scrapy中使用的yield用法。...二、pandas的apply方法我们可以使用.apply方法而不是.iterrows进一步改进此操作。...pandas的.apply方法接受函数callables并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用。...如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格：df ['energy_kwh'] * 28，类似这种。

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高逼格使用Pandas加速代码，向for循环说拜拜！

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。...我们编写了一个for循环，通过循环dataframe对每一行应用函数，然后测量循环的总时间。在i7-8700k计算机上，循环运行5次平均需要0.01345秒。...然而，当我们在Python中对大范围的值进行循环时，生成器往往要快得多。 Pandas的 .iterrows() 函数在内部实现了一个生成器函数，该函数将在每次迭代中生成一行Dataframe。

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pandas的类SQL操作

作者：livan 来源：数据python与算法会写python不难，写好却需要下一番功夫，上篇文章写了for循环的简单优化方法，原本想一鼓作气，梳理一下for循环优化的高级方法，但是梳理过程中发现...数据查询查询过程主要是从DataFrame中提取符合条件的数据块的过程，这一过程与SQL中的SELECT语法功能相似，我们从简到繁的介绍一下： data = pd.DataFrame([['1','2...：其一：第三行代码返回的是第0行的数据，即0:1等价于[0, 1)，而第四行代码返回的是第0，1行代码，即0:1等价于[0,1]结构。...你猜对了～ print(data[data['a'].isin(['1','2'])]) 而不包含查询的写法为： print(data[~data['a'].isin(['1','2'])]) 写到这里有没有感觉到...，用于分组计算。

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针对SAS用户：Python数据分析库pandas

第6章，理解索引中详细地介绍DataFrame和Series索引。导入包为了使用pandas对象, 或任何其它Python包的对象，我们开始按名称导入库到命名空间。...SAS示例使用一个DO循环做为索引下标插入数组。 ? 返回Series中的前3个元素。 ? 该示例有2个操作。s2.mean()方法计算平均值，随后一个布尔测试小于计算出的平均值。 ?...thresh参数允许您指定要为行或列保留的最小非空值。在这种情况下，行"d"被删除，因为它只包含3个非空值。 ? ? 可以插入或替换缺失值，而不是删除行和列。....PROC SQL SELECT INTO子句将变量col6的计算平均值存储到宏变量&col6_mean中。...在删除缺失行之前，计算在事故DataFrame中丢失的记录部分，创建于上面的df。 ? DataFrame中的24个记录将被删除。

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Pandas知识点-合并操作join

join(other): 将一个或多个DataFrame加入到当前DataFrame中，实现合并的功能。...on参数指定连接列时，只能指定调用join()方法的DataFrame，而传入join()方法的DataFrame还是用行索引进行连接。...观察上面的例子，left1中有key列，而right1中没有key列，不过right1的行索引可以与left1的key列可以进行匹配，用左连接的方式得到结果。这个结果相当于如下的merge()操作。...假如第一个DataFrame是单行索引，第二个DataFrame是多重行索引，此时如果不指定on参数，就必须给两个DataFrame的行索引命名，并且单行索引的索引名要包含在多重行索引的索引名中，才能够合并成功...此时不用指定lsuffix和rsuffix，即使指定了也不会生效，合并多个DataFrame时，如果有相同的列名，会自动加上_x和_y的后缀，重复多次也会循环加_x和_y。

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Pandas 不可不知的功能（一）

浏览 DataFrame 数据 df.head(n)：浏览数据的前 n 行，默认 5 行 df.tail(n)：浏览数据的末尾 n 行，默认 5 行 df.sample(n)：随机浏览 n...行数据，默认 5 行 df.shape：tuple 类型的数据行列数，（行数，列数） df.describe()：计算评估数据的趋势 df.info()：内存和数据类型 3....在 DataFrame 中增加列在 DataFrame 中添加新列的操作很简单，下面介绍几种方式简单方式　　　　直接增加新列并赋值　　　　df['new_column'] = 1 计算方式...循环方式　　　　我们将 season 转换为具体季节的名称 ? 4....Pandas 提供了三个方法做类似的操作，loc，iloc，ix，ix 官方已经不建议使用，所以我们下面介绍 loc 和 iloc loc 根据标签选取loc df.loc[行索引开始位置：行索引结束位置

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python数据分析——数据的选择和运算

这通常涉及到对数据的筛选、排序和分组等操作。Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...Python中的NumPy库提供了高效的多维数组对象及其上的运算功能，使得大规模的数值计算变得简单快捷。通过NumPy，我们可以进行向量化运算，避免了Python原生循环的低效性。...此外，Pandas库也提供了丰富的数据处理和运算功能，如数据合并、数据转换、数据重塑等，使得数据运算更加灵活多样。除了基本的数值运算外，数据分析中还经常涉及到统计运算和机器学习算法的应用。...程序代码如下所示: import numpy as np a = np.arange(1,10) a a[-1] a[1:3] a[2:] a[1:5:2] #从1 到5 增量为2 多维数组行列选择...代码如下：【例】输出结果不展示行索引。关键技术:如果DataFrame行索引和当前分析工作无关且不需要展示,需要将ignore_index设置为True。

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python中使用矢量化替换循环

所有编程语言都离不开循环。因此，默认情况下，只要有重复操作，我们就会开始执行循环。但是当我们处理大量迭代（数百万/十亿行）时，使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时，后来才意识到它行不通。...在使用 Pandas DataFrame 时，这种差异将变得更加显著。数学运算在数据科学中，在使用 Pandas DataFrame 时，开发人员使用循环通过数学运算创建新的派生列。...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。...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。

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python：Pandas里千万不能做的5件事

比如：测试数据集运行的是 20000 行的 DataFrame ? (for循环的慢是显而易见的，看看.apply() 。...我在这里使用它们纯粹是为了证明循环内行的速度差异）错误2：只使用你电脑 CPU 的四分之一无论你是在服务器上，还是仅仅是你的笔记本电脑，绝大多数人从来没有使用过他们所有的计算能力。...错误3：让Pandas消耗内存来猜测数据类型当你把数据导入到 DataFrame 中，没有特别告诉 Pandas 列和数据类型时，Pandas 会把整个数据集读到内存中，只是为了弄清数据类型而已。...你可以使用 df.info() 来查看一个 DataFrame 使用了多少内存，这和 Pandas 仅仅为了弄清每一列的数据类型而消耗的内存大致相同。...与之相反的是，这里有一些简单的方法来保持你的内存不超负荷：使用 df.info() 查看 DataFrame 使用了多少内存。在 Jupyter 中安装插件支持。

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Pandas常用的遍历方法

for 循环遍历每一行/列使用 for 循环可以遍历 DataFrame 中的每一行或每一列。需要使用 iterrows() 方法遍历每一行，或者使用 iteritems() 方法遍历每一列。...C 0 1 3 6 1 2 4 8 其中，apply方法接受一个函数作为参数，该函数的输入是该列的每一个值，输出是计算结果。...其中，iterrows方法返回一个迭代器，可以逐行遍历DataFrame，返回每一行数据的索引和值。...返回的每个命名元组都代表 DataFrame 中的一行。这种方法比 iterrows() 更快。...DataFrame，应该尽量避免使用循环遍历，而是使用 Pandas 内置的方法，如 apply() 和 applymap() 等。

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最近，又发现了Pandas中三个好用的函数

虽然Pandas中提供了很多向量化操作，可以很大程度上避免暴力循环结构带来的效率低下，但也不得不承认仍有很多情况还是循环来的简洁实在。...因此，为了在Pandas中更好的使用循环语句，本文重点介绍以下三个函数： iteritems iterrows itertuples 当然，这三个函数都是面向DataFrame这种数据结构的API，...我们知道，Pandas中的DataFrame有很多特性，比如可以将其视作是一种嵌套的字典结构：外层字典的key为各个列名（column），相应的value为对应各列，而各列实际上即为内层字典，其中内层字典的...在Pandas中，object往往是由于该行的数据类型存在多种类型而向上兼容为object。那么这里为何出现这样的结果呢？...itertuples中的name参数加以修改；另外，注意到在每个namedtuple都包含了4个元素，除了A、B、C三个列取值外，还以index的形式返回了行索引信息，这可以通过itertuples中的

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超强Pandas循环提速攻略

然而，即使对于较小的DataFrame来说，使用标准循环也是非常耗时的，对于较大的DataFrame来说，你懂的。今天为大家分享一个关于Pandas提速的小攻略，助你一臂之力！...标准循环 Dataframe是Pandas对象，具有行和列。如果使用循环，你将遍历整个对象。Python不能利用任何内置函数，而且速度非常慢。...Iterrows()为每一行返回一个 Series，因此它以索引对的形式遍历DataFrame，以Series的形式遍历目标列。...这使得它比标准循环更快：该代码运行时间为87毫秒，比标准循环快321倍。但是，我们建议不要使用它，因为有更快的选择，而且iterrows()不能保留行之间的 dtype。...代码运行了0.305毫秒，比开始时使用的标准循环快了 71803倍！总结我们比较了五种不同的方法，并根据一些计算将一个新列添加到我们的DataFrame中。

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图解pandas模块21个常用操作

它一般是最常用的pandas对象。 ? ? 7、从列表创建DataFrame 从列表中很方便的创建一个DataFrame，默认行列索引从0开始。 ?...8、从字典创建DataFrame 从字典创建DataFrame，自动按照字典进行列索引，行索引从0开始。 ?...9、列选择在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下整理常用的列选择。 ? 10、行选择整理多种行选择的方法，总有一种适合你的。 ? ? ?...14、聚合函数 data.function(axis=0) 按列计算 data.function(axis=1) 按行计算 ? 15、分类汇总可以按照指定的多列进行指定的多个运算进行汇总。 ?...21、apply函数这是pandas的一个强大的函数，可以针对每一个记录进行单值运算而不需要像其他语言一样循环处理。 ? ? 整理这个pandas可视化资料不易

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

而不是沿索引的整数位置）。...6.2 区域索引 6.2.1 用loc取连续的多行提取索引值为2到索引值为4的所有行，即提取第3行到第5行，注意：此时切片的开始和结束都包括在内。 data.loc[2:4] 输出结果： ?...6.2.2 用loc取不连续的多行提取索引值为2和索引值为4的所有行，即提取第3行和第5行。 data.loc[[2,4]] 输出结果： ?...6.2.5 用iloc取连续的多行和多列提取第3行到第6行，第4列到第5列的值，取得是行和列交叉点的位置。 data.iloc[2:6,3:5] 输出结果： ?...6.2.6 用iloc取不连续的多行和多列提取第3行和第6行，第4列和第5列的交叉值 data.iloc[[2,6],[3,5]] 输出结果： ?

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零基础5天入门Python数据分析：第五课

1.1 统计班级人数在我们的例子里，每一行表示一个学生，所以统计人数，只需要计算行数即可： len函数可以直接返回行数，而常用的应该是使用shape这个属性，返回的是数据的shape，如上的(50...3.1 统计班级男生女生的人数在pandas中，groupby可以用来做分组，它返回的是一个可循环的对象，这个对象有一个size方法，就能计算出男生和女生的人数。...有了及格和不及格字段，类似Excel表格中的透视表功能，pandas也有透视表函数：所谓透视表，涉及到的重要参数有：列字段（columns），行字段（index），值字段（values），还有就是值字段的计算函数...对于 R 用户，DataFrame 提供了比 R 语言 data.frame 更丰富的功能。Pandas 基于 NumPy 开发，可以与其它第三方科学计算支持库完美集成。...，二维异构表格从理解上说，可以将Series理解为Excel中的列，一列就对应一个Series结构的数据，而DataFrame可以理解为对应一个Excel表格，一个表格可以包含多列（Series）。

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