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。现在,下面的代码可以工作,但是抱怨与性能有关。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")
for key, item in e
我有一个具有多索引(Date,InputTime)的数据帧,该数据帧的列(Value,Id)中可能包含一些NA值。我想要填充正向值,但只按日期填充,而且我找不到以一种非常有效的方式这样做的方法。下面是我拥有的数据帧类型:下面是我想要的结果:因此,为了按日期正确填充,我可以使用groupby(level=0)函数。groupby很快,但是应用于数据帧group by date的填充函数实在太慢了。下面是我用来比较
我一直在尝试优化一个bokeh服务器,以便在Covid19上计算选定国家的实时统计数据。我发现自己重复了一个groupby函数来计算新列,并且想知道,在选择了groupby之后,我是否可以以类似的方式将它应用到多列上的.agg()?='pad', periods=7)with dfall.groupby(level=0) as gr:
gr = g['cases'].c
如果不了解细节,我的代码是这样的: print('Processing group # x (I determine x fromstarmap异步地执行一些处理,并返回结果,这些结果被连接到最终的df中。池是从多进程库中创建的工作池。
此代码适用于较小的数据集,没有问题。所以没有语法错误或任何东西。计算机将遍历groupb