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一行代码Pandas加速4倍

对于一个 pandas 的 DataFrame,一个基本的想法是 DataFrame 分成几个部分,每个部分的数量与你拥有的 CPU 内核的数量一样多,并让每个 CPU 核在一部分上运行计算。...CSV 的每一行都包含了 CS:GO 比赛中的一轮数据。 现在,我们尝试使用最大的 CSV 文件(有几个),esea_master_dmg_demo .part1.csv,它有 1.2GB。...panda 数据从 CSV 加载到内存需要 8.38 秒,而 Modin 需要 3.22 秒。这是 2.6 倍的加速。对于只修改 import 语句来说,这不算太寒酸!...pd.concat([df for _ in range(5)]) e = time.time() print("Modin Concat Time = {}".format(e-s)) 在上面的代码中,我们...panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。这是一个应用 Modin 的绝佳机会,因为我们要多次重复一个非常简单的操作。

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一行代码Pandas加速4倍

对于一个 pandas 的 DataFrame,一个基本的想法是 DataFrame 分成几个部分,每个部分的数量与你拥有的 CPU 内核的数量一样多,并让每个 CPU 核在一部分上运行计算。...CSV 的每一行都包含了 CS:GO 比赛中的一轮数据。 现在,我们尝试使用最大的 CSV 文件(有几个),esea_master_dmg_demo .part1.csv,它有 1.2GB。...panda 数据从 CSV 加载到内存需要 8.38 秒,而 Modin 需要 3.22 秒。这是 2.6 倍的加速。对于只修改 import 语句来说,这不算太寒酸!...pd.concat([df for _ in range(5)]) e = time.time() print("Modin Concat Time = {}".format(e-s)) 在上面的代码中,我们...panda 必须遍历每一行和每一列来查找 NaN 值并替换它们。这是一个应用 Modin 的绝佳机会,因为我们要多次重复一个非常简单的操作。

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Python表格文件的指定列依次上移一行

本文介绍基于Python语言,针对一个文件夹下大量的Excel表格文件,对其中的每一个文件加以操作——将其中指定的若干列的数据部分都向上移动一行,并将所有操作完毕的Excel表格文件中的数据加以合并...此外,很显然在每一个文件的操作结束后,加以处理的列的数据部分的最后一行肯定是没有数据的,因此在合并全部操作后的文件之前,还希望每一个操作后文件的最后一行删除。   ...接下来的df.iat[i, columns_index] = df.iat[i + 1, columns_index]表示当前行的数据替换为下一行对应的数据。   ...接下来,我们通过if len(df):判断是否DataFrame不为空,如果是的话就删除DataFrame中的最后一行数据;随后,处理后的DataFrame连接到result_df中。   ...最后,我们通过result_df.to_csv()函数,最终处理后的DataFrame保存为一个新的Excel表格文件,从而完成我们的需求。   至此,大功告成。

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一行代码Python程序转换为图形界面应用

Gooey项目支持用一行代码(几乎)任何Python 2或3控制台程序转换为GUI应用程序。...(方式一)安装Gooey的最简单方法是通过 PIP: pip install Gooey (方式二)或者,可以通过项目克隆到本地目录来安装Gooey git clone https://github.com...解压后进入该文件夹,运行 setup.py: python setup.py install 2.使用方法 Gooey 通过一个简单的装饰器附加到主函数上,然后使用GooeyParser可将你所有需要用到的参数可视化为文本框...就可以增加输入参数,不同的是 GooeyParser 提供了可视化的选项: parser.add_argument('path', help="下载路径", widget="DirChooser") 这一行代码...4.打包 在一切都测试完毕后使用正常后,你可以通过 pyinstaller 这个可视化程序打包成exe可执行文件。

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盘点一个Pandas中explode()爆炸函数应用实际案例

前言 前几天在学习【麦叔】Python自动化书本中案例的时候,偶然想对数据分列多一些操作,但是遇到了问题,如下图所示。 上图这个是原始数据,但是现在想要下图这样的效果,怎么破呢?...一、思路 一开始群友想到的是使用Excel进行分列,这个操作我自然熟悉了,只不过列是分割了,但是其他的行数据没有一起跟过来,如果你说大不了复制粘贴呗,也花不了几秒钟,我觉得也是没毛病的,这也确实是一直思路...df.loc[:, ['索引关键']] = df['索引关键'].str.split(";") # expand=True 可以把用分割的内容直接分列 df.head() df.explode...(column='索引关键') 最后得到预取的效果如下图所示: 上面我只是拿一行数据进行测试,接下来使用多行进行测试看看: 代码运行之后,发现都可以满足要求: 三、总结 我是Python进阶者...本文基于实际过程中遇到的Excel数据拓展分列的问题,使用pandas中的explode()函数顺利完成解答,一个小题目,帮助自己和大家加深对该函数的认识。

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HTML5 使用技巧分享 4 —— 一行元素快速置于屏幕底部

HTML 小技巧分享之 —— 快速将一行 div 元素 设置到底部 一、导语 二、分析结构框架 三、代码实现 3.1 不引用外部样式 3.2 引用外部 css 样式 一、导语 很久都没有更新了,今天再更新一些使用的小技巧...,今天给大家带来的内容是如何快速的一行 div 元素设置到屏幕底部,今天的主要内容有 css 文件的引入,使用 link 标签,以及各个参数的解释 把元素置于文件底部的 css 样式编写 div 标签的使用...代码实现 3.1 不引用外部样式 但是这样会显得代码冗余,因此不建议这么做 一行元素置于底部...推荐这种方式,这样可以使样式和内容分离的效果,优化效果 index.html 一行元素置于底部

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