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…

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…

导入导出数据 在导入,导出DataFrame数据时,会用到各种格式,分为 to_csv ;to_excel;to_hdf;to_sql;to_json;to_msgpack ;to_html;to_gbq ;to_stata;to_clipboard;to_pickle 可参照IO Tools分类. 输出指定colums是,会用到arg colums,例如 to_csv(filename,columns=["col1","col2"],......) # 此处注意的…

[概念]疏松图&稠密图: 疏松图指,点连接的边不多的图,反之(点连接的边多)则为稠密图. Tips:邻接矩阵与邻接表相比,疏松图多用邻接表,稠密图多用邻接矩阵. 邻接矩阵: 开一个二维数组graph[ ][ ]来记录图中点a与点b之间是否连通,初始化为0(或者-1之类的看情况):如果图中有可忽略的重边(如 只需重边中的最小边或最大边),则保存需要的那条边的边权,但如果有无法忽略的重边,就一定不要用邻接矩阵. int graph[MAXN][MAXN]; void graphInit() { me…

我手里维护的一个项目,遇到一个问题:原项目的开发人员在Javascript中,大量的拼接HTML,导致代码极丑,极难维护.他们怎么能够忍受的了这么丑陋.拙劣的代码呢,也许是他们的忍受力极强,压根就没想去寻找解决方法. 可是,我,是万难不能接受这种丑陋的解决方式的.有没有优雅的解决方法呢,于是在网上搜索到了 doT.js . 主页很简洁,就一个页面,研究了一下,就顺利的上手了,相当的简单易用.主要分两步走. 1.写模板 写模板,就用官方文档里提供给你的三板斧就搞定了,当然总共不止三个: {{ }}…

高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型(float) 布尔型(bool) 真 True 非 0 数 -- 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算,例如:平面场问题.波动问题.电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中,所有 非数字型变量 都支持以下特点: 都是一个 序列 sequence,也可以理解为 容…

guava之Multiset 一.概述 Guava提供了一个新集合类型Multiset,它可以多次添加相等的元素,且和元素顺序无关.Multiset继承于JDK的Cllection接口,而不是Set接口.它和set最大的区别就是 它可以对相同元素做一个计数的功能,普通的 Set 就像这样 :[car, ship, bike],而 Multiset 会是这样 : [car x 2, ship x 6, bike x 3]Multiset有一个有用的功能, 就是跟踪每种对象的数量,所以你可以用来进行…

数据类型 01.列表 List 是 python 中使用最频繁的数据类型,在其他语言中叫做数组 专门用于存储一串信息 列表用 [ ] 定义,数据之间用 , 分隔 列表的索引从 0 开始 补:索引就是数据在列表中的位置编号,索引又可以被称为下标 sorted()对列表进行临时排序. name_Lise = ["zhangsan", "lisi", "wangwu"] # 取值和取索引 # list index out of range 列表索引超出…

高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型(float) 布尔型(bool) 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算,例如:平面场问题.波动问题.电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中,所有 非数字型变量 都支持以下特点: 都是一个 序列 sequence,也可以理解为 容…

高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型(float) 布尔型(bool) 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算,例如:平面场问题.波动问题.电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中,所有 非数字型变量 都支持以下特点: 都是一个 序列 sequence,也可以理解为 容…