接下来，一起看下优化的提速方案。 一、使用 iterrows循环 第一种可以通过pandas引入iterrows方法让效率更高。...如果这个计算只是大规模计算的一小部分，那么真的应该提速了。这也就是矢量化操作派上用场的地方。 三、矢量化操作：使用.isin选择数据 什么是矢量化操作？...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。...五、使用Numpy继续加速 使用pandas时不应忘记的一点是Pandas的Series和DataFrames是在NumPy库之上设计的。并且，pandas可以与NumPy阵列和操作无缝衔接。
我们仍然在使用某种形式的Python for循环，这意味着每个函数调用都是在Python中完成的，理想情况是它可以用Pandas内部架构中内置的更快的语言完成。...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。...使用向量化操作：没有for循环的Pandas方法和函数。 2. 将.apply方法：与可调用方法一起使用。 3....以下是一些经验，可以在下次使用Pandas中的大型数据集时应用这些经验法则： 尝试尽可能使用矢量化操作，而不是在df 中解决for x的问题。...如果你的代码是许多for循环，那么它可能更适合使用本机Python数据结构，因为Pandas会带来很多开销。 如果你有更复杂的操作，其中矢量化根本不可能或太难以有效地解决，请使用.apply方法。
这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。 什么是矢量化？ 矢量化是在数据集上实现 (NumPy) 数组操作的技术。...在后台，它将操作一次性应用于数组或系列的所有元素（不同于一次操作一行的“for”循环）。 接下来我们使用一些用例来演示什么是矢量化。...在使用 Pandas DataFrame 时，这种差异将变得更加显著。 数学运算 在数据科学中，在使用 Pandas DataFrame 时，开发人员使用循环通过数学运算创建新的派生列。...在下面的示例中，我们可以看到对于此类用例，用矢量化替换循环是多么容易。 DataFrame 是行和列形式的表格数据。...If-else 语句 我们实现了很多需要我们使用“If-else”类型逻辑的操作。我们可以轻松地将这些逻辑替换为 python 中的矢量化操作。
他说，当自己花了大半个小时等待代码执行的时候，决定寻找速度更快的替代方案。 在给出的替代方案中，使用Numpy向量化，与使用标准循环相比，速度提升了71803倍。 ? 他是怎么实现的？...在这个案例中是阿森纳，在实现目标之前要确认阿森纳参加了哪些场比赛，是主队还是客队。但使用标准循环非常慢，执行时间为20.7秒。 那么，怎么才能更有效率？...在本文的示例中，想要执行按列操作，要使用 axis 1： ? 这段代码甚至比之前的方法更快，完成时间为27毫秒。 Pandas向量化—快9280倍 此外，也可以利用向量化的优点来创建非常快的代码。...重点是避免像之前的示例中的Python级循环，并使用优化后的C语言代码，这将更有效地使用内存。...从这个图中，可以得出两个结论： 1、如果要使用循环，则应始终选择apply方法。 2、否则，使用向量化是最好的，因为它更快！
Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas...一、数据读取的优化 读取数据是进行数据分析前的一个必经环节，pandas中也内置了许多数据读取的函数，最常见的就是用pd.read_csv()函数从csv文件读取数据，那不同格式的文件读取起来有什么区别呢...（数据用的还是上面的测试用例） 1、agg+Python内置函数 2、agg+非内置函数 可以看到对 agg 方法，使用内置函数时运行效率提升了60%。...不同使用时段的电费价格不一样，我们现在的目的是求出总的电费，那么就需要将对应时段的单位电费×消耗电量。...'] * 0.6 测试结果： 可以看到，采用 isin() 筛选出对应数据后分开计算的速度是简单循环的近606倍，这并不是说 isin() 有多厉害，方法三速度快是因为它采用了向量化的数据处理方式（
作者：易执 来源：易执 Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致...一、数据读取的优化 读取数据是进行数据分析前的一个必经环节，pandas中也内置了许多数据读取的函数，最常见的就是用pd.read_csv()函数从csv文件读取数据，那不同格式的文件读取起来有什么区别呢...（数据用的还是上面的测试用例） 1、agg+Python内置函数 ? 2、agg+非内置函数 ? 可以看到对 agg 方法，使用内置函数时运行效率提升了60%。...可以看到，采用 isin() 筛选出对应数据后分开计算的速度是简单循环的近606倍，这并不是说 isin() 有多厉害，方法三速度快是因为它采用了向量化的数据处理方式（这里的isin() 是其中一种方式...从测试结果来看，再次凸显出向量化处理的优势，同时numba对原本速度已经很快的向量化处理也能提高一倍多的效率。更多numba的使用方法请参考numba的使用文档。
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...，所以我们可以使用Swift进行加速，在使用Swift之后，相同的操作在我的机器上可以提升到7.67s。...使用Pandas和Numpy的最快方法是将函数向量化。...如果我们的操作是可以直接向量化的话，那么我们就尽可能的避免使用： for循环； 列表处理； apply等操作 在将上面的问题转化为下面的处理之后，我们的时间缩短为：421 ms。...: 149 ms, total: 283 ms Wall time: 421 ms 04 类别转化+向量化 我们先将上面的类别转化为int16型，再进行相同的向量化操作，发现时间缩短为：116 ms。
[ 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...，所以我们可以使用Swift进行加速，在使用Swift之后，相同的操作在我的机器上可以提升到7.67s。...使用Pandas和Numpy的最快方法是将函数向量化。...如果我们的操作是可以直接向量化的话，那么我们就尽可能的避免使用： for循环； 列表处理； apply等操作 在将上面的问题转化为下面的处理之后，我们的时间缩短为：421 ms。...ms, total: 283 msWall time: 421 ms 04 类别转化+向量化 我们先将上面的类别转化为int16型，再进行相同的向量化操作，发现时间缩短为：116 ms。
其实for和in是两个独立的语法，for语句是Python内置的迭代器工具，用于从可迭代容器对象（如列表、元组、字典、字符串、集合、文件等）中逐个读取元素，直到容器中没有更多元素为止，工具和对象之间只要遵循可迭代协议即可进行迭代操作...此处我们主要处理一维数组之间的计算，那么矢量化方式可使用Pandas series 的矢量化方式和Numpy arrays的矢量化方式两种。...，由于本例的矢量化运算中只使用了series的数值，无需使用索引等信息，因此可将series转换为array类型，节省操作过程中的很多开销。...NumPy arrays的矢量化运行速度最快，其次是Pandas series矢量化。...由于矢量化是同时作用于整个序列的，可以节省更多的时间，相比使用标量操作更好，NumPy使用预编译的C代码在底层进行优化，同时也避免了Pandas series操作过程中的很多开销，例如索引、数据类型等等
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。...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。...时间 可视化 从时间上看，长度超过10,000的DF时，向量化是正确执行的 下图是第三个函数，就是*100，这更能说明问题，向量化操作的基本上时间没有变化 总结 通过上面的测试，我们可以总结一下结果...： 1、还是老生常谈的问题，不要使用iterrows()， itertuples()，尽量不要使用DataFrame.apply()，因为几个函数还是循环遍历的。...2、矢量化操作在字符串操作中也是可以使用的，但是为了安全起见，使用Numpy数组。
3、量化策略 使用计算机作为工具，通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策。量化策略既可以自动执行，也可以人工执行。...一个完整的策略需要包含输入、策略处理逻辑、输出；策略处理逻辑需要考虑选股、择时、仓位管理和止盈止损等因素。...4、股票指标相关性分析 （1）相关关系分析 下面挑选了部分代表性的指标，并使用pandas.scatter_matrix()函数，将各项指标数据两两关联做散点图，对角线是每个指标数据的直方图。...','pe','pb']].T) print(cov) 结果为： 看数字还是不够方便，所以继续将上述相关系数矩阵转换成图形，使用matplotlib.pyplot.matshow() 将矩阵可视化。...使用股票数据中每日的收盘价，算出5日均价和20日均价，并将均价的折线图（也称移动平均线）与K线图画在一起。 选取该股票2013-03-11日——2016-05-31的数据进行模拟。
Pandas是数据操作、分析和可视化的重要工具，有效地使用Pandas可能具有挑战性，从使用向量化操作到利用内置函数，这些最佳实践可以帮助数据科学家使用Pandas快速准确地分析和可视化数据。...首先，我们将使用列表推导式来执行此操作，然后使用for循环重复相同的过程。...我们将使用iloc[]作为索引号定位器，使用loc[]作为索引名定位器。 在下面的例子中，我们选择扑克数据集的前500行。首先使用.loc[]函数，然后使用.iloc[]函数。...所以最好使用.iloc[]，因为它更快，除非使用loc[]更容易按名称选择某些列。 替换DF中的值 替换DataFrame中的值是一项非常重要的任务，特别是在数据清理阶段。...如果数据很大，需要大量的清理，它将有效的减少数据清理的计算时间，并使pandas代码更快。 最后，我们还可以使用字典替换DataFrame中的单个值和多个值。
和DML操作在pandas中都可以实现 类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表，这在pandas中也可轻松实现 自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas...还是dataframe，均支持面向对象的绘图接口 正是由于具有这些强大的数据分析与处理能力，pandas还有数据处理中"瑞士军刀"的美名。...get，由于series和dataframe均可以看做是类字典结构，所以也可使用字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法完全一致 ?...pandas中支持大量的数据访问接口，但万变不离其宗：只要联想两种数据结构兼具numpy数组和字典的双重特性，就不难理解这些数据访问的逻辑原理。当然，重点还是掌握[]、loc和iloc三种方法。...loc和iloc应该理解为是series和dataframe的属性而非函数，应用loc和iloc进行数据访问就是根据属性值访问的过程 另外，在pandas早些版本中，还存在loc和iloc的兼容结构，即
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。...所以了解和使用更快的方法非常重要，特别是在大型数据集中，本文将介绍一些使用Pandas处理大数据时的技巧，希望对你有所帮助 数据生成 为了方便介绍，我们生成一些数据作为演示，faker是一个生成假数据的...在使用CSV进行的操作中，首先建议使用datatable库将pandas转换为datatable对象，并在该对象上执行读写操作这样可以得到更快的结果。...所以有必要在这方面选择最快的方法。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。...向量化的操作是最快的。 向量化 向量化操作需要定义一个向量化函数，该函数接受嵌套的对象序列或numpy数组作为输入，并返回单个numpy数组或numpy数组的元组。
这是一个非常基本的条件逻辑，我们需要为lead status创建一个新列。 我们使用Pandas的优化循环函数apply()，但它对我们来说太慢了。...使用.apply执行基本的Python是更快的选择。 一般来说，我们还建议你使用str方法来避免循环，但是如果你的速度变慢了，这会让你很痛苦，试试循环是否能帮你节省一些时间。...以天为单位的两个日期之差除以7得到过去的周数。下面是使用.apply()的方法。 有两种向量化方法。第一种方法是使用pandas .dt series datetime访问器。...为了解决这个问题，我们对Pandas中的一个series使用.shift()将前一行移到相同的级别。一旦它们被转移到相同的级别，我就可以使用np.select()执行相同的条件向量化方法了！...np.where →一个逻辑条件 np.select →2+逻辑条件 如果你正在处理字符串/正则表达式函数，那么最好还是使用Python。
panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。...使用标签选取数据： df.loc[行标签,列标签]df.loc['a':'b']#选取ab两行数据df.loc[:,'one']#选取one列的数据 df.loc的第一个参数是行标签，第二个参数为列标签...的缩写，iloc则为integer & location的缩写 更广义的切片方式是使用.ix，它自动根据你给到的索引类型判断是使用位置还是标签进行切片 df.ix[1,1]df.ix['a':'b']...基本运算 Pandas支持基本的运算及向量化运算。...R的对应函数： table(df['A']) 字符方法 pandas提供许多向量化的字符操作，你可以在str属性中找到它们 s.str.lower()s.str.len()s.str.contains(
具体来说，类似于Excel中的lookup的功能一样，Pandas中的lookup是一个DataFrame对象的方法，用于指定行索引和列名来查找相应结果，返回一个array结果，其函数签名文档如下：...deprecated的提示，并建议使用df.melt或df.loc函数。...03 append函数 如果说上述两个函数在日常使用还不够频繁的话，那么append这个函数使用还是比较多的，一方面源于其函数功能的实用性，另一方面也源于其函数名的直观。...类似于Python中列表的append函数，Pandas中的append函数是用于在现有对象的尾部追加新的元素，既可以是对Series追加Series，也可以是在DataFrame后面追加DataFrame...但同时，也与Python中列表的append函数大为不同的是： 列表中的append是inplace型的方法，即对当前对象直接追加，而返回加过为None； Pandas中的append则是不改变调用者本身
制造分组依据时，不用复杂的for循环语句，而是用更简单的group(…)循环函数，且无需定义循环计数，#就是默认的循环计数（~是默认的循环变量）。...多层数据计算的特征之一，是提供方便的语法用来表达树形的层级关系，比如上面代码中的点号"Orders.Client"，可以自由引用任意节点的数据。...比如，select函数的基本功能是过滤，如果只过滤出符合条件的第1条记录，可使用选项@1： T.select@1(Amount>1000) 对有序数据用二分法进行快速过滤，使用@b： T.select@...业务逻辑是比较清晰的，就是按公式计算各项数据项，但因为两层循环的结构比较复杂，数据类型的转换比较麻烦，导致代码显得冗长。...没有提供游标，只能硬编码进行循环分段，每次将部分数据读入内存进行过滤，过滤的结果也存储于内存中。
Pandas就像是Python中的Excel：它的基本数据结构是表格（在pandas中叫“DataFrame”），可以对数据进行各种操作和变换。当然，它还能做很多其他的事。...data.loc[range(4,6)] 输出行索引从4到6的行数据（不包括6） Pandas中的基本函数 逻辑操作符 通过逻辑操作符或取数据的子集。...可以使用 & (AND)，~ (NOT) 以及 | (OR) 这些常用的操作符，在逻辑操作的前后记得加上括号。...基本的绘图函数 能实现这个功能主要还是得益于matplotlib库。像我们在介绍中说的，这个库的大部分功能都可以直接通过pandas使用。...row['column_2] .iterrows()函数同时获取2个变量并实现循环：分别是行的索引和行的对象（也就是上面代码中的i和row）。
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