\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\reshape\pivot.py", line 95, in\Python310\lib\site-packages\pandas\core\reshape\pivot.py", line 228, in __internal_pivot_table
table= _add_margi
我在大型数据集(1,000万行,6列)上使用Pandaspivot_table函数。由于执行时间是最重要的,我试图加快进程。(10m行,从csv导入)。除订单数量( categorical数据类型)外,所有数据都转换为int数据。最初是工业,月份和client_name是字符串。我试过使用pandas.DataFrame.unstack --这甚至更慢。我还用Dask做了实验。dask p