假设我在python中创建了一个函数,所以将一个数字求幂为2: def squared(s):%sql select id, squaredWithPython(id) as id_squared from test 那么,如果数据分布在工作节点的内存上,squaredWithPython函数是否会在群集的工
我正尝试在一个pandas数据帧上使用矢量化来创建一个新列。数据帧相当庞大(数百万条记录)。我在这里展示了一个虚拟的例子。我展示了一个非矢量化的版本,它可以工作,但效率不是很高。我试图在使用函数的同时实现矢量化版本(实际的函数比这里显示的函数要复杂得多)。import pandas as pd
df = p
我有csv文件,我正在将其读入Python Pandas Dataframe。我想对操作进行矢量化,以便使用针对某些列的一组用户定义函数对列运行数据清理,并将结果附加到数据帧中。我可以读取记录并逐个处理它们,但我想通过Pandas使用一个函数对1整列进行操作来向量化操作。输入数据帧0 a b c d
1 t
我用于训练和测试的数据有17k行和20列。我试着在另外两个列的基础上添加一个新列,但是我编写的for循环太慢了(需要3秒才能执行) for i in range(0, len(model_olculeri)): model_olculeri["Waist to Hip Ratio"][i] = sum_column 我读过关于pandas和numpy向量化<