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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： tmp = int((int(row['M']) / PeriodGranularity注意:对于Pandas代码，我在前面的步骤中运行了以下代码，以便从数据库中获取数据：
sqlStr = "Select strftime('%w',PlayedTime
浏览 47提问于2017-06-22得票数 8
编辑: VS代码玩得不好。我在Jupyter中运行了完全相同的代码，它工作得更快。import pandas as pd
dsn_tns = cx.makedsn('server_name', 'port',
浏览 0提问于2021-03-03得票数 0
我正在使用带有Microsoft Python扩展的VS代码。如果我创建一个Pandas dataframe并写出变量的名称VS Code，弹出各种帮助文本。但是，如果我有一个使用wr.athena.read_sql_query创建的变量，即使该变量是一个Pandas数据帧，我也得不到任何帮助文本。有没有办法让VS代码意识到示例中的df2是一个熊猫DataFrame并获得帮助文本？import boto3import panda
浏览 30提问于2021-08-25得票数 0
我使用Pandas DataFrame是为了在一个大表中进行搜索，基于一些条件，比如df['start_date' > datetime.now()]等。未对DataFrame进行排序或索引。pandas是否为批处理操作提供了类似的性能，就像使用WHERE子句时的SQL一样？
浏览 1提问于2018-08-14得票数 1
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我通常使用pandas.read_sql()编写朱庇特的SQL查询。最近，我编写了一个具有多个联接的较大查询。它是关于一个25行的查询。用木星编写此类查询的最佳实践是什么？例如，写这样的查询没什么大不了的-它很容易阅读和理解
浏览 1提问于2018-12-08得票数 7
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从VS2013升级到VS2015后，我被附加了调试器的web应用程序的运行速度所震惊。因此，我决定使用对VS2013和VS2015进行比较，以分析一个特别慢的页面：此外，MiniProfiler还指出，与SQL相关的代码使用了很高比例的
浏览 1提问于2015-10-16得票数 10
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我在ETL中使用dask而不是pandas，即从S3存储桶中读取CSV，然后进行一些所需的转换。Until here - dask读取和应用转换的速度比pandas快！最后，我使用to_sql将转换后的数据转储到Redshift。在dask中这个to_sql转储比在pandas中花费更多的时间。
有没有可能缩短这段时间？
浏览 2提问于2021-09-27得票数 1
我使用pandas和pyspark来读取csv文件，然后添加csv头到列表中(如果csv文件没有头，我使用spark添加它)。
浏览 20提问于2021-07-11得票数 0
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由于速度问题，我被困在三种选择之间：
我首先使用线性分段插值来得到所有可能的1小数位值，在1到100之间，所以表将是1000行。我将其存储在代码中的numpy数组中，并在需要时在该数组中查询一个值。
浏览 4提问于2022-02-16得票数 1
我们有几个进程，它们使用SQLAlchemy从DB中提取数据，然后使用Pandas来操作数据。我是否在我的sql中使用cast()拉取到较小的数据类型？df = pd.read_sql("select cast(column_name as smallint) from schema.table;")df = pd.read_sql("selectcolumn_name from schema.table;", dtype={"column_nam
浏览 0提问于2020-05-12得票数 0
我想把像SQL这样的pandas应用程序用于web应用程序(而不是将数据保存在pSQL中，而只是将其保存在pandas DataFrame中，因为数据不到1 1GB，并且不会经常变化)。如果我基于列上的多个过滤器进行查找(例如，age > x，age < y，income > p，income < q)有什么方法可以加快过滤速度吗？或者它已经在下面完成了。在SQL中，一个人会声明一个关于年龄和收入的索引来加速这样的查询，我想知道pandas做这件事的方式是什么。
浏览 0提问于2013-02-06得票数 3
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我使用的是带有sqlite数据库的pandas.read_sql，它非常慢。有什么方法可以提高pandas.read_sql的速度吗？以下是代码片段： self.logger.info('{} - START read_sql: {}'.format(table)) index_col=indexco
浏览 101提问于2019-01-27得票数 1
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_Data == "rawhix", 0, 12222);SQL：MongoDB包含1000000条记录，这些记录在SQL2 , _Data = 2bc
.
浏览 0提问于2011-01-24得票数 3
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SQL表包含大约200万行和12列(数据大小= 180 MiB)。我使用8 GB内存运行OSX10.9。需要超过20秒才能返回数据，这是正常的吗？如何在中实现块大小选项？
浏览 1提问于2014-04-04得票数 8
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一只熊猫叫read_sql，另一只熊猫叫cursore.fetchall()。这两种方式在以下方面的主要区别是：
谢谢!
浏览 14提问于2022-02-10得票数 1
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我正在尝试理解如何根据需要修改to_sql函数。service_name={}'.format(s_uid,s_pwd,s_db,s_service))
df_interface.to_sql('USER_USAGE', conn, if_exists
浏览 40提问于2020-09-21得票数 1
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我正在尝试加快sqlite3查询的速度，目前它非常慢。(本职位随机生成的编号)import pandas as pdsqlpd = pd.read_sql_query(sql_query,c
浏览 1提问于2017-09-12得票数 1
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将一列中的数据相乘，然后使用答案创建一个新列？对于ind，amount.interrows()中的行: amount.locind，"discountPrice“=行‘数量’*.1
浏览 23提问于2019-10-28得票数 0
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当我在VS代码中运行Python脚本时，如果Pandas或Numpy是脚本的import语句的一部分，它会将执行延迟超过一秒钟。编辑import pandas
在我看来，在单击"run“按钮后，完成处理只需要几毫秒(不明显)。我认为这是一个重要的方面，
浏览 2提问于2021-02-28得票数 0
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