然而，当处理大规模数据集时，Pandas 可能会变得相对较慢。这就是 Python Swifter 出现的原因。...Python Swifter 是一个用于加速 Pandas 操作的库，它的目标是通过自动将 Pandas 操作转换为并行操作，从而显著提高数据处理速度。...，只需在 Pandas Series 上调用 swifter.apply 方法，并将自定义函数传递给它。...的 %timeit 魔法命令来测量 Pandas 和 Swifter 操作的平均运行时间。...通常情况下，会看到 Swifter 的运行时间明显短于 Pandas。 总结 Python Swifter 是一个强大的工具，用于加速 Pandas 数据处理操作，尤其是在处理大规模数据集时。
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。...来源https://github.com/jmcarpenter2/swifter Swifter的做法是 检查你的函数是否可以向量化，如果可以，就使用向量化计算。...import pandas as pd import swifter df.swifter.apply(lambda x: x.sum() - x.min()) 如上图所示，只要在应用之前添加一个快速调用...，你就可以用一个单词来运行你的Pandas应用程序了。...GitHub: https://github.com/jmcarpenter2/swifter 原文链接： https://towardsdatascience.com/one-word-of-code-to-stop-using-pandas-so-slowly
6 swifter 加速panda的DataFrame或Series的apply任何函数的运算工具包。 ?...官方链接：https://github.com/jmcarpenter2/swifter 6.1 安装命令 $ pip install -U pandas # upgrade pandas $ pip...install swifter # first time installation $ pip install -U swifter # upgrade to latest version if already...(lambda x: x**2) # use swifter apply on whole dataframe df['agg'] = df.swifter.apply(lambda x: x.sum...() - x.min()) # use swifter apply on specific columns df['outCol'] = df[['inCol1', 'inCol2']].swifter.apply
Swifter Swifter是一个“以最快的方式将任何函数应用于Pandas dataframe或series”的库。...https://dask.org/ 或者只使用普通的Pandas的apply函数，但并行会使小数据集的处理速度变慢。 所以大家面对数据集大小的不同时，要采取不同的代码思路，否则会适得其反！ ?...如果向量化不行，你可以从vanilla Pandas获得最佳速度，直到你的数据足够大。一旦超过了阈值大小，并行处理就最有意义了。...如何写代码： import pandas as pd import swifter df.swifter.apply(lambda x: x.sum() - x.min()) 如上所示，只要在应用之前添加一个快速调用...下载使用Swifter： ? https://github.com/jmcarpenter2/swifter 官方文档有案例供大家参考，在此不再做介绍。 ? ? —End—
又是新的一周，今天小编给大家来分享几个好用到爆的Pandas函数，或许不那么为人所知，但是相信会给大家在数据分析与挖掘的过程中起到不小的帮助。...创建数据集 首先我们先来创建一个数据集，代码如下 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "date": pd.date_range...提速 很多时候我们想要通过pandas中的apply()方法将自定义函数或者是一些内部自带的函数应用到DataFrame每一行的数据当中，如果行数非常多的话，处理起来会非常地耗时间，这里使用的是swifter...可以自动使apply()方法的运行速度达到最快，并且只需要一行代码即可，例如 import swifter df.swifter.apply(lambda x: x.max() - x.mean()...) 当然使用前，我们需要先前下载该模块，使用pip命令 pip install swifter
前言 虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用...import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 11, size=(1000000, 5)),...pip install swifter import swifter df['new'] = df.swifter.apply(lambda x : func(x['a'],x['b'],x['c'],...ms, total: 77 ms Wall time: 74.9 ms 实验汇总 通过上面的一些小的技巧，我们将简单的Apply函数加速了几百倍，具体的： Apply: 18.4 s Apply + Swifter...: 7.67 s Pandas vectorizatoin: 421 ms Pandas vectorization + data types: 116 ms Pandas vectorization
dx = (b - a) / N for i in range(N): s += f_plain(a + i * dx) return s * dx 6、swifter...swifter是pandas的插件，可以直接在pandas的数据上操作。...Swifter的优化方法检验计算是否可以矢量化或者并行化处理，以提高性能。如常见的apply就可以通过swifter并行处理。...import pandas as pd import swifter df.swifter.apply(lambda x: x.sum() - x.min()) 7、Modin Modin后端使用dask...pip install modin import pandas import modin.pandas as pd import time ## pandas pandas_df = pandas.DataFrame
可以使用swifter或pandarallew这样的包，使过程并行化。...Swifter import pandas as pd import swifter def target_function(row): return row * 10 def traditional_way...(data): data['out'] = data['in'].apply(target_function) def swifter_way(data): data['out'] =...data['in'].swifter.apply(target_function) Pandarallel import pandas as pd from pandarallel import pandarallel...pandas是单线程的，但Modin可以通过缩放pandas来加快工作流程，它在较大的数据集上工作得特别好，因为在这些数据集上，pandas会变得非常缓慢或内存占用过大导致OOM。 !
Swift正逐步占领iOS App实际开发的市场份额，Swift 的简洁、易用性已经吸引了大量开发者，大家已开始或准备开始使用Swift开发iOS App。
Pandas实用手册（PART I） 这些pandas技巧你还不会吗 | Pandas实用手册（PART II） 介绍了建立DataFrame、定制化DataFrame显示设定、数据清理&整理、获取关键数据四大类技巧...swifter：加速你的数据处理 swifter 函数库能以最有效率的方式执行apply函数，同样先进行安装： !...pip install swifter 接着让我建立一个有100万样本的dataframe，测试swift与原版apply函数的效果差异： 在这个简单的平方运算中，swifter版的appy函数在colab...上的效率是原始apply函数的75倍，而要使用swifter你也只需要加上swifter关键字即可，何乐而不为呢？...本系列的pandas 旅程到此告一段落啦！ 我想在其他地方你应该是找不到跟本文一样啰哩八唆的pandas 教学文章了。
再读王巍的【Swifter - Swift 开发者必备 Tips】，看看有什么新收获。
[ 引言 ] 虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用...pip install swifterimport swifterdf['new'] = df.swifter.apply(lambda x : func(x['a'],x['b'],x['c'],x[...ms, total: 77 msWall time: 74.9 ms 实验汇总 通过上面的一些小的技巧，我们将简单的Apply函数加速了几百倍，具体的： Apply: 18.4 s Apply + Swifter...: 7.67 s Pandas vectorizatoin: 421 ms Pandas vectorization + data types: 116 ms Pandas vectorization...+ values + data types: 74.9ms 作者：杰少，本文大部分内容参考引文 参考文献：Do You Use Apply in Pandas?
Pandas是Python中最著名的数据分析工具。在处理数据集时，每个人都会使用到它。但是随着数据大小的增加，执行某些操作的某些方法会比其他方法花费更长的时间。...我们可以使用Pandas的iterrows和itertuples方法，让我们将它们与常规的for循环实现进行比较。...Swifter是一个Python包，它可以比常规的apply方法更有效地将任何函数应用到DF。...pip install swifter import swifter #apply %timeit df["Normalized_Salary"] = df["Salary"].apply(lambda...%timeit df["Normalized_Salary"] = df["Salary"].swifter.apply(lambda x: (x - min_salary) / (max_salary
首先就是安装必须的库： pip install pandas numpy “openbb[all]” swifter scikit-learn 业务理解 首先应该了解我们要解决的问题， 在我们的例子中...get_label(data): data['Delta'] = data['Close'] - data['Open'] data['up_down'] = data['Delta'].swifter.apply...这里使用 swifter.apply() 函数替代 pandas apply()是因为 swifter 提供多核支持。 第二个函数是get_sequence_data()。...data = pandas.read_csv(".
Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库，我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。...但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。...1 数据读取与存取 在Pandas中内置了众多的数据读取函数，可以读取众多的数据格式，最常见的就是read_csv函数从csv文件读取数据了。...： modin：对读取和常见的操作进行并行； swifter：对apply函数进行并行操作； 当然我之前也对此类库进行了尝试，在一些情况下会快一些，但还是不太稳定。...5 代码优化思路 在优化Pandas时可以参考如下操作的时间对比： ? 建议5：在优化的过程中可以按照自己需求进行优化代码，写代码尽量避免循环，尽量写能够向量化计算的代码，尽量写多核计算的代码。
Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库，我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。...但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。...1 数据读取与存取 在Pandas中内置了众多的数据读取函数，可以读取众多的数据格式，最常见的就是read_csv函数从csv文件读取数据了。...： modin：对读取和常见的操作进行并行； swifter：对apply函数进行并行操作； 当然我之前也对此类库进行了尝试，在一些情况下会快一些，但还是不太稳定。...Pandas官方也写了一篇性能优化的文章，非常值得阅读： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/enhancingperf.html
Swifter.Json 简介 Swifter.Json 是 .Net 平台上一个功能强大，简单易用，稳定及高性能的 Json 序列化和反序列化工具。...已开源，Github : https://github.com/Dogwei/Swifter.Json Swifter.Json 强大之处 1：支持 .Net 已知所有对象结构，包括深度循环结构，引用类型属性等...所以 Swifter.Json 被制作出来了。 Swifter.Json 的库引用 Swifter.Core：这是一个工具包，它可以为类库开发者提供巨大的帮助，Swifter.Json 基于它。...Swifter.Unsafe：这是一个 IL 代码编写的库，因为提供的操作与 System.Runtime.ComplierServices.Unsafe 提供的功能类似，所以取名叫 Swifter.Unsafe...Swifter.Json：实现 Swifter.Json 的 IValueReader, IValueWriter 即实现了对任意对象执行序列化和反序列化，主要的代码在 JsonSerializer (
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