Pandas 中的遍历与并行处理

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Pandas 中的遍历与并行处理

使用 pandas 处理数据时,遍历和并行处理是比较常见的操作了本文总结了几种不同样式的操作和并行处理方法. 1. 准备示例数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(40, 100, (5, 10)), columns=[f's{i}' for i in range(10)], index=['john', 'bob', 'mike', 'bill', 'lisa']) df['is…

pandas中的遍历方式速度对比

对一个20667行的xlsx文件进行遍历测试 import pandas as pd # 定义一个计算执行时间的函数作装饰器,传入参数为装饰的函数或方法 def print_execute_time(func): from time import time # 定义嵌套函数,用来打印出装饰的函数的执行时间 def wrapper(*args, **kwargs): # 定义开始时间和结束时间,将func夹在中间执行,取得其返回值 start = time() func_return = func…

pandas中的分组技术

目录 1 分组操作 1.1 按照列进行分组 1.2 按照字典进行分组 1.3 根据函数进行分组 1.4 按照list组合 1.5 按照索引级别进行分组 2 分组运算 2.1 agg 2.2 transform 2.3 apply 3 利用groupby技术多进程处理DataFrame 我们在这里要讲一个很常用的技术, 就是所谓的分组技术, 这个在数据库中是非常常用的, 要去求某些分组的统计量, 那么我们需要知道在pandas里面, 这些分组技术是怎么实现的. 分组操作我们…

（数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg

*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库:https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列.多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁,本文就将针对pandas中的map().apply().applymap().groupby().agg()等方法展开详细介绍,并结合实际例子帮助大家更好地理解它们…

pandas中的axis参数（看其他人的博客中产生的疑问点，用自己的话解析出来）

axis有两个值:axis=0或者axis=1 看到很多资料都不太理解,把我个人理解说一下: 下面这张图,在很多资料中都看到了,我只能说先死记住 axis=0,代表跨行(注意看这张图的axis=0的箭头向下指),axis=1,代表跨列(注意看这张图的axis=1的箭头向右指,水平方向) 二维数据拥有两个轴: 0轴沿着行垂直往下走,1轴沿着列水平走也可以说: 1.使用axis=0表示沿着行标签/索引值(index) 向下执行 #如果你学了pandas中的sreies就知道index了 2…

[LeetCode] Construct Binary Tree from Preorder and Inorder Traversal 由先序和中序遍历建立二叉树

Given preorder and inorder traversal of a tree, construct the binary tree. Note:You may assume that duplicates do not exist in the tree. 这道题要求用先序和中序遍历来建立二叉树,跟之前那道Construct Binary Tree from Inorder and Postorder Traversal 由中序和后序遍历建立二叉树原理基本相同,针对这道题,由于先…