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Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

在两个计算框架下，都支持了多种实现获取指定列的方式，但具体实现还是有一定区别的。 01 pd.DataFrame获取指定列 在pd.DataFrame数据结构中，提供了多种获取单列的方式。...因此，如果从DataFrame中单独取一列，那么得到的将是一个Series（当然，也可以将该列提取为一个只有单列的DataFrame，但本文仍以提取单列得到Series为例）。...的方式，但要求该列名称符合一般变量名命名规范，包括不能以数字开头，不能包含空格等特殊字符； df['A']：即以方括号加列名的形式提取，这种方式容易理解，因为一个DataFrame本质上可以理解为Python...：Spark中的DataFrame每一列的类型为Column、行为Row，而Pandas中的DataFrame则无论是行还是列，都是一个Series；Spark中DataFrame有列名，但没有行索引，...以上7种实现方式的示例如下： ?

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为什么 HashMap 的容量大小要设置为2的N次方？

我说小朋友：如果想指定 HashMap 对象的容量得用2的N次方 。假如不是2的N次方那么在第一次put 元素的时候也会自动把容量设置为比传入参数大的最小的2的N次方，并不是你指定的这个值。...而本文开头提到的实例化容量大小指的则是数组的大小。 如何计算元素在数组中所对应的下标？...假如初始容量为2的3次方数字8，当哈希值与容量大小减一的值进行与运算时可以保证结果比较均匀的分布在数组上。   ...那么你想想，假如指定的容量大小为5又会怎么样呢？如果是5，那么就会出现非常严重的哈希碰撞，所以为了避免这种情况出现。HashMap 并没有傻乎乎的直接使用用户指定的容量大小。...而是在实例化 HashMap 对象时，如果初始容量大小不是2的N次方则会把 threshold 设置成比传入初始容量大的最小的2的N次方。

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创建线程池的七种方式为_全局线程池如何创建

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在 Java 语言中，并发编程往往都是通过床架线程池来实现的，而线程池的创建方式也有很多种，每种线程池的创建方式都对应了不同的使用场景。...总结来说线程池的创建可以分为两大类： 通过 Executors 创建 通过 ThreadPoolExecutor 创建 以上这两类创建线程池的方式有 7 种具体实现方法，这 7 种方法便是本文要说的创建线程池的七种方式...分别是： 方法 含义 Executors.newFixedThreadPool() 创建一个大小固定的线程池，可控制并发的线程数，超出的线程会在队列中等待 Executors.newCachedThreadPool...()：创建一个固定大小的线程池，可控制并发的线程数。...10 个核心线程、最大线程数为 10 的线程池。

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Python数据处理（6）-pandas的数据结构

首先，使用下面的pandas导入约定： pd是pandas约定俗成的缩写，Series和DataFrame是pandas中两个最重要的数据结构。我们将简单介绍二者的用法，作为pandas的入门。...1.Series Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（NumPy数组）以及相对应的一组数组标签（即索引）构成。 其中，左边是索引部分，右边是数据部分。...由于创建Series时没有给定索引参数，于是默认索引为0到N-1。 通过Series的values和index属性，可以获取数据数组和索引数组。...我们可以通过传入索引参数对数据进行标记，然后就可以通过索引获取对应的数据点，这一点类似于字典数据结构。 和NumPy中介绍的很多操作类似，Series同样可以进行布尔值索引和矢量化操作。...我们可以通过传入列索引（即属性）的方式获取Series或者DataFrame子列表。 和Series一样，我们也可以传入索引参数或者设定一个属性为索引。

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6个pandas新手容易犯的错误

矢量化是 Pandas 和 NumPy 的核心，它对整个数组而不是单个标量执行数学运算。Pandas 已经拥有一套广泛的矢量化函数，我们无需重新发明轮子，只要关注我们的重点如何计算就好了。...在 Pandas 中进行Python 的大部分算术运算符（+、-、*、/、**）都以矢量化方式工作。此外，在 Pandas 或 NumPy 中看到的任何其他数学函数都已经矢量化了。...以下这张表是pandas的所有类型： Pandas命名方式中，数据类型名称之后的数字表示此数据类型中的每个数字将占用多少位内存。因此，我们的想法是将数据集中的每一列都转换为尽可能小的子类型。...5 位数的汇总，并转置结果，根据它们的大小为均值、标准差和中值列着色。...总结 今天，我们学习了新手在使用Pandas时最常犯的六个错误。 我们这里提到的错误大部分和大数据集有关，只有当使用GB大小的数据集时可能才会出现。

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用 Swifter 大幅提高 Pandas 性能

Swifter Swifter是一个库，它“以最快的可用方式将任何函数应用到pandas数据帧或序列中”，以了解我们首先需要讨论的几个原则。...矢量化 对于这个用例，我们将把矢量化定义为使用Numpy来表示整个数组而不是它们的元素上的计算。...如果无法进行矢量化，请检查使用Dask进行并行处理还是只使用vanilla pandas apply（仅使用单个核）最有意义。并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。 这一切都很好地显示在上图中。...可以看到，无论数据大小如何，使用向量化总是更好的。如果这是不可能的，你可以从vanilla panda那里得到最好的速度，直到你的数据足够大。一旦超过大小阈值，并行处理就最有意义。...您可以看到“SwiftApply”行是Swifter会做的，它会自动为您选择最佳选项。 也许你会问，你是如何利用这个魔法的?其实这是一件容易的事。

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Pandas字符串操作的各种方法速度测试

由于LLM的发展， 很多的数据集都是以DF的形式发布的，所以通过Pandas操作字符串的要求变得越来越高了，所以本文将对字符串操作方法进行基准测试，看看它们是如何影响pandas的性能的。...因为一旦Pandas在处理数据时超过一定限制，它们的行为就会很奇怪。 我们用Faker创建了一个100,000行的测试数据。 测试方法 安装： !...('/content/drive') 创建了非常简单的函数来测试连接两个字符串的各种方法。...Map %%timeit -r 7 -n 1 -o data['newcol'] = list(map(process, data.job, data.company)) Pandas矢量化 %%...原生的字符串加法C = a+b 从1000行扩展到100,000行所需的时间; 可视化对比： 所有矢量化方法都非常快，而且pandas标准的str.add对numpy数组也进行了矢量化。

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Python之NumPy实践之数组和矢量计算

NumPy最重要的一个特点是其N维数组对象（即ndarray），该对象是是一个快速而灵活的大数据集容器。 3....5. eye、identity 创建一个正方N x N单位矩阵（对角线为1，其余为0） 6. NumPy主要数据类型：浮点型、复数、整数、布尔值、字符串还有普通的Python对象。 7....数组和标量之间的计算：数组可以代替循环对数据执行批量操作。这通常称为矢量化（Vectorization）。 8. 不同大小的数组之间的运算叫做广播。 9....基本的索引和切片 索引：NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或者单个元素的方式有很多。 切片：跟列表最重要的区别在于，数组切片是原始数组的视图。 10....用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。 15. 将条件逻辑表述为数组运算：numpy.where函数是三元表达式x if condition else y 的矢量版本。 16.

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2022-09-09：给定一个正整数 n，返回 连续正整数满足所有数字之和为 n 的组数 。 示例 1:输入: n = 5输出:

2022-09-09：给定一个正整数 n，返回 连续正整数满足所有数字之和为 n 的组数 。...示例 1: 输入: n = 5 输出: 2 解释: 5 = 2 + 3，共有两组连续整数([5],[2,3])求和后为 5。...+ 2 + 3 + 4 + 5 答案2022-09-09： 如果有，N = (x+1) + (x+2) + ... + (x+k) 上式子可以化简为：N = kx + k(k+1)/2 左右两边同时乘以...k + 1)，这个式子来说，只要给定不同的一组x和k，就对应一种不同的方案 进一步分析可以看出： 如果k为偶数，那么2x + k + 1就是奇数 如果k为奇数，那么2x + k + 1就是偶数 2N...一般来说，求N里有多少奇数因子，用O(根号N)的方法肯定可以 但其实可以更加的优化， 如果 N = 3^a * 5^b * 7^c * 9^d ....那么N一共会出现多少奇数因子呢？

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这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念！

这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在Pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算？...一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。...这是一种完全矢量化的方式来获得我们的预期结果，它在时间方面是最快的： >>> apply_tariff_cut(df) Best of 3 trials with 100 function calls...tables ▍结论 如果你觉得你的Pandas项目不够快速，灵活，简单和直观，请考虑重新考虑你使用该库的方式。...Pandas有很多可选性，几乎总有几种方法可以从A到B。请注意这一点，比较不同方法的执行方式，并选择在项目环境中效果最佳的路线。

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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

这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在Pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算？...一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。...这是一种完全矢量化的方式来获得我们的预期结果，它在时间方面是最快的： >>> apply_tariff_cut(df) Best of 3 trials with 100 function calls...tables ▍结论 如果你觉得你的Pandas项目不够快速，灵活，简单和直观，请考虑重新考虑你使用该库的方式。...Pandas有很多可选性，几乎总有几种方法可以从A到B。请注意这一点，比较不同方法的执行方式，并选择在项目环境中效果最佳的路线。

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pandas 提速 315 倍！

但如果从运算时间性能上考虑可能不是特别好的选择。 本次东哥介绍几个常见的提速方法，一个比一个快，了解pandas本质，才能知道如何提速。 下面是一个例子，数据获取方式见文末。...其次，它使用不透明对象范围(0，len(df))循环，然后再应用apply_tariff()之后，它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列的列表中。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...在执行此操作之前，如果将date_time列设置为DataFrame的索引，会更方便： # 将date_time列设置为DataFrame的索引 df.set_index('date_time', inplace

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2021-08-17：谷歌面试题扩展版，面值为1~N的牌组成一组

2021-08-17：谷歌面试题扩展版，面值为1~N的牌组成一组，每次你从组里等概率的抽出1~N中的一张，下次抽会换一个新的组，有无限组，当累加和=a且<b时，你将获胜，...返回获胜的概率，给定的参数为N，a，b。 福大大 答案2021-08-17： 递归。一张牌一张牌累加，概率累加即可。 时间复杂度：O(N*b)。 代码用golang编写。...~N的牌组成一组， // 每次你从组里等概率的抽出1~N中的一张 // 下次抽会换一个新的组，有无限组 // 当累加和<a时，你将一直抽牌 // 当累加和>=a且<b时，你将获胜 // 当累加和>=b时...，你将失败 // 返回获胜的概率，给定的参数为N，a，b func f2(N int, a int, b int) float64 { if N = b || a < 0 |...+1+N, N, a, b) } return float64(w) / float64(N) } // f3的改进版本的动态规划 // 可以课上讲一下 func f4(N int,

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2021-08-25：给定数组father大小为N，表示一共有N个节点，father = j 表示点i的父亲是点j， fa

2021-08-25：给定数组father大小为N，表示一共有N个节点，father[i] = j 表示点i的父亲是点j， father表示的树一定是一棵树而不是森林，queries是二维数组，大小为M...*2，每一个长度为2的数组都表示一条查询，[4,9], 表示想查询4和9之间的最低公共祖先…，[3,7], 表示想查询3和7之间的最低公共祖先…，tree和queries里面的所有值，都一定在0~N-1...返回一个数组ans，大小为M，ans[i]表示第i条查询的答案。 福大大 答案2021-08-25： 树链剖分。 代码用golang编写。...= make([]int, this.n) this.son = make([]int, this.n) this.siz = make([]int, this.n) this.top...= make([]int, this.n) this.n-- cnum := make([]int, this.n) for i := 0; i < this.n; i++ {

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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

为了更直观理解这个函数，我们首先创建一个示例 dataframe。...sample1 = df.sample(n=3) sample1 ? 上述代码中，我们通过指定采样数量 n 来进行随机选取。此外，也可以通过指定采样比例 frac 来随机选取数据。...列的标签是列名。对于行标签，如果我们不分配任何特定的索引，pandas默认创建整数索引。因此，行标签是从0开始向上的整数。与iloc一起使用的行位置也是从0开始的整数。...在这种情况下，简单的矢量化操作（例如df*4）要快得多。 然而，在某些情况下，我们可能无法选择矢量化操作。...作者：Soner Yıldırım deephub翻译组：Oliver Lee DeepHub 微信号 : deephub-imba

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