我正在尝试基于某个键对两个数据帧进行成对比较，但我很难在double for循环中使用pandas groupby，因为它非常慢。有没有什么方法可以优化我，使我不必每次运行外部循环时都重新计算组？我尝试使用相同的groupby变量，但它似乎不能解决重新计算问题。mygroups = mydf.groupby('mykey') for key2,subdf2 in my
浏览 15提问于2019-08-30得票数 0
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是否有一种简单的方法来手动遍历现有的 pandas groupby对象？import pandas as pd
在应用程序
浏览 0提问于2019-07-30得票数 1
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请考虑以下几点： >>> import numpy as np>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 2),# stuff with slice
>>> 我需要在for循环中使用slice来做一些事情，但是这些事情是基于slice是一个DataFrame。我知道pandas.Series有Series.to_frame方法，但pandas.DataFrame没有
浏览 47提问于2019-01-15得票数 3
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我正在学习在pandas中使用.pipe方法，并且想知道我们是否可以使用它来绘制每组groupby的距离图。MWE问题<code>A1</code>输出与for-loop相同，但使用pandas管道。
<code>B2<
浏览 39提问于2020-06-08得票数 3
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我在DataFrame上应用了groupby，之后它将DataFrame转换为pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy格式。如何将pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy转换为常规DataFrame，或者如何从pandas.core.groupby.groupby.DataFrameGroupBy
浏览 7提问于2018-10-27得票数 1
我有一个pandas groupby对象，创建方法是在具有列id的dataframe df上。for id, group in g:有没有更好(更快)的方法来使用a
浏览 0提问于2014-03-13得票数 1
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我正在使用Pandas上的火星之火。_2(x):
def multi_by_2(x): @pandas_udf("id long, v double&qu
浏览 1提问于2020-05-10得票数 3
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我有一些代码，preprocess_align.py，它在我的PC上运行得很好，但当我在服务器上运行它时，我得到了一个ImportError。ImportError应该是在导入pandas时出现的。/pandas/core/api.py", line 10, in <module>
from pandas.core.groupby.groupby import Grouper
浏览 2提问于2018-10-16得票数 3
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dataframe是query.when groupby之后的一个空df，引发运行时警告，然后获得另一个没有columns.How的空数据raise来保留列？Empty DataFrameIndex: []/data/pyrun/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/groupby.py:3
浏览 5提问于2017-09-07得票数 9
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我有一个由两列组成的dataframe。我使用一个函数作为udf，并使用applyInPandas在pyspark中运行该函数。下面是代码from pyspark.sql.functions import pandas_udf, ceil normalize, schema="id long, v double").show()
我必
浏览 19提问于2022-09-06得票数 1
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在Python3.6中，我在for循环的帮助下遍历了pandas dataframe中的groupby列。这样做的问题是，如果我有很多数据，它就会变得很慢。这是我的代码：dataDict = {}
for metric, df_metric in frontendFrame.groupby('METRIC'): #dataDict[metric] = df_metric.t
浏览 0提问于2018-03-01得票数 0
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如果CSV可以放在内存中，那么一个简单的两行代码就足够了：mean=data.groupby(data.A).mean()chunks=pandas.read_csv("report.csv",chunksize=whatever)
cmeans=pandas.concat([chunk.groupby(data.A).mean() fo
浏览 2提问于2014-04-21得票数 5
我正在尝试替换for循环，以便在pandas中获得更好的性能。在pandas中使用for循环是性能杀手，请在许多博客中阅读它。现在，我必须应用一些逻辑来设置项目和按emp_id分组。代码块如下所示。我不能确定删除groupby，有没有其他技术可以让我获得更高的性能？emp_groups = self.df.groupby("emp_id") fo
浏览 4提问于2020-11-16得票数 0
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0.3 0.4 2 1 0.8 0.8Customer1 Customer2 v_cust1 v_cust2 cosine_sim return float(np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.lina
浏览 0提问于2019-10-02得票数 0
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frame_1为空，并且包含与frame_2中的Sample列关联的唯一Sample列。我想用基于Sample列从frame_2计算出的产品填充frame_1，然后生成一个Max_prod列。这些框架如下所示： 计算产品前的frame_1 ID Sample prod_1 prod_2 prod_3 Max_prod10 1 120000 20000 30000 120000
1 2 30000
浏览 16提问于2020-12-23得票数 0
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我使用的是pyspark 2.4.2，所以对于这个版本的docs，可以这样做来创建一个GROUPED_MAP： from pyspark.sql.functions import pandas_udfv = pdf.v
df.groupby("id").apply(subtract_mean).show() 这是可行的，但是您不能将subtract_mean作为传递给pandas DataF
浏览 11提问于2021-01-08得票数 0
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\pandas\core\api.py", line 10, in <module> File"C:\Python36\lib\site-packages\pandas\core\groupby\__init__.py", line 2, in <module>
from pandas.core.<em
浏览 0提问于2018-05-18得票数 0
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我有一个从Hive Table读取数据并应用pandas udf的代码，当它从表中读取数据时，它在11个执行器中运行，但是当它执行一个pandas udf时，它只使用一个执行器。有没有办法指派10个执行者来执行pandas udf？conf spark.executor.instances=20 code_test.py
from pyspark.sql.functions import pandas_udf("double"
浏览 12提问于2020-10-01得票数 0
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在熊猫体内使用numpy
、、、
我试图定义一个熊猫udf，它可以计算每段时间的对数正态分布的偏差。我目前所做的工作如下：def lognormal_skew(v):
my_df.groupBy('period').agg(lognormal_skew(m
浏览 3提问于2020-04-20得票数 2
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我想执行一个累积的产品，以前成功的答案使用对数和的契据。但是，是否有一种方法来使用Numpy累计。我尝试过，但没有得到明确的结果，下面是我的代码： """Calculation of cumulative1.019|[1.019]|+--------------+-----+-------+
是否有人可以帮
浏览 1提问于2020-04-07得票数 1
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