怎样解决python dataframe loc,iloc循环处理速度很慢的问题 1.问题说明 最近用DataFrame做大数据 处理,发现处理速度特别慢,追究原因,发现是循环处理时,loc,iloc速度都特别慢,当数据量特别大得时候真的是超级慢.查很多资料,发现没有详细说明,以下为解决办法 2.问题解决 使用 Pandas.Series.apply 方法,可以对一列数据快速进行处理 Series.apply(*func*, *convert_dtype=True*, *args=()*, **

怎样解决python dataframe loc,iloc循环处理速度很慢的问题 1.问题说明 最近用DataFrame做大数据 处理,发现处理速度特别慢,追究原因,发现是循环处理时,loc,iloc速度都特别慢,当数据量特别大得时候真的是超级慢.查很多资料,发现没有详细说明,以下为解决办法 2.问题解决 使用 Pandas.Series.apply 方法,可以对一列数据快速进行处理 Series.apply(*func*, *convert_dtype=True*, *args=()*, **

split=pd.DataFrame({'data':[0],'len':0,'count':0},index=[0])for i_t in range(over_128.shape[0]): ct=over_128['count'].iloc[i_t] for i_per in range(ct): print(i_t) if i_per<ct-1: part=over_128.iloc[i_t, 0][i_per * 128:(i_per + 1) * 128] per=pd.DataFra

一.DataFrame构建 1.用多个列表构建 #构建DataFrame #self._stkpool_uni.codes.end_date(这些list用append填充值,保证各个list中元素个数一致)        dfData = {"STK_UNI_CODE":self._stkpool_uni, "STK_CODE":codes, "END_DATE":end_date,                  "SCORE_F

今天遇到了一个问题,很是奇怪,自己也想了一个另类的方法将其解决了,现在将详细过程经过记录如下: 我在处理完一个dataframe之后,需要将其写回到数据库.这个dataframe比较大,共有53列,72609行,使用下述代码尝试将其写入mysql数据库. pd.io.sql.to_sql(df,'xxx',zh_con,flavor='mysql',if_exists='append',index=False) 然后就报错了,错误如下: Traceback (most recent call l

DataFrame使用总结1(超实用): 1. 合并两个表 frame = [df1, df2] df = pd.concat(frame) res = pd.merge(df, df1, on=['key', 'key1'], how='inner') res = pd.merge(df, df1, left_on=['key'], left_on=['key1'], how='inner') 合并表的操作(Merge, join, and concatenate) http://pandas

一般情况下我们从一堆数据中选择我们获取想要的数据会通过一下方式: (1)创建链表或数组: (2)用for 循环遍历所有数据,将想要的存入链表或数组. 但是python中我们不需要这么做,我们可以用Pandas库帮我们解决这个问题:具体使用看实例: import numpy as np import pandas as pd from time import time from IPython.display import display # 允许为DataFrame使用display() imp

假如有一个需求场景需要遍历一个csv或excel中的每一个元素,判断这个元素是否含有某个关键字 那么可以用python的pandas库来实现. 方法一: pandas的dataframe有一个很好用的函数applymap,它可以把某个函数应用到dataframe的每一个元素上,而且比常规的for循环去遍历每个元素要快很多.如下是相关代码: import pandas as pd data = [["str","ewt","earw"],[&quo

循环创建表,并且创建主键.外键 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.types import NVARCHAR, Float, Integer def pd2sql(): """ to_sql目前只支持两类mysql引擎一个是sqlalchemy和sqlliet3 :return: """ # 初始化数据库连接,使用pymysql模块 #

for循环遍历dataframe,返回有一个元祖类型,第一个是行的索引,第二个是series,是每一行的内容.

DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构,含有一组有序的列,是一个二维结构. DataFrame可以被看做是由Series组成的字典,并且共用一个索引. 一.生成方式 import numpy as np import pandas as pd a=pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']), 'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['b','a','c','d'])}) a

切片选择 #显示第一行数据print(df.head(1)) #显示倒数三行数据 print(df.tail(3)) loc  df.loc[row_index,col_index]  注意loc是根据行和列的索引进行选择的,行索引就是index,列索引就是列名. loc举例: df.loc[0,'age']=18 就能定位行索引为0,列名为‘age’的元素,然后可以直接赋值 df.loc[df.id=109,'age'] 这个就是找到id为109的索引号,然后列名还是age的元素,总之row_

from odps import ODPS from odps.df import DataFrame o = ODPS(access_id="LTAIBb3aOF3ghjek", secret_access_key="FeznNUozVvtEgcpzPUZHIT9vyWyX7W", project="satori", endpoint="http://service.odps.aliyun.com/api") girls =

原始文章链接: https://towardsdatascience.com/how-to-make-your-pandas-loop-71-803-times-faster-805030df4f06 一.前言 如果你使用Python和Pandas进行数据分析,循环是不可避免要使用的.然而,即使对于较小的DataFrame来说,使用标准循环也是非常耗时的,对于较大的DataFrame来说,你懂的.今天,公众号为大家分享一个关于Pandas提速的小攻略,助你一臂之力! 二. 标准循环 Datafr

DataFrame的这些操作和Series很相似,这里简单介绍一下. 一,应用和应用映射 apply()函数对每个轴应用一个函数,applymap()函数对每个元素应用一个函数: DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds) DataFrame.applymap(self, func) 定义一个函数fun,使用apply()函数把fun应用到由DataFrame对象的列构成的一维

#时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. #时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural network, RNN).相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点,RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关.通过这种方法,RNN

试验环境: Python 3.7.0 Mysql 5.0 实验目的: 使用python将数据库中指定的列中的数值取出来,并循环遍历,用以当成参数传递给需要它的方法. 本次实验取的是para列的数据 实验代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @File : sqlTest.py # @Author: cjj # @Date : 2019/6/12 # @Desc : 提取数据库里面的指定列的值 import pandas as pd

一.saprkSQL背景 Spark 1.0版本开始,推出了Spark SQL.其实最早使用的,都是Hadoop自己的Hive查询引擎:但是后来Spark提供了Shark:再后来Shark被淘汰,推出了Spark SQL.Shark的性能比Hive就要高出一个数量级, 而Spark SQL的性能又比Shark高出一个数量级. 最早来说,Hive的诞生,主要是因为要让那些不熟悉Java,无法深入进行MapReduce编程的数据分析师,能够使用他们熟悉的关系型数据库的SQL模型,来操作HDFS上的数

PyODPS 提供了 DataFrame API 来用类似 pandas 的接口进行大规模数据分析以及预处理,本文主要介绍如何使用 PyODPS 执行笛卡尔积的操作. 笛卡尔积最常出现的场景是两两之间需要比较或者运算.以计算地理位置距离为例,假设大表 Coordinates1 存储目标点经纬度坐标,共有 M 行数据,小表 Coordinates2 存储出发点经纬度坐标,共有 N 行数据,现在需要计算所有离目标点最近的出发点坐标.对于一个目标点来说,我们需要计算所有的出发点到目标点的距离,然后找到

pandas向表格中循环写入多行数据 import pandas as pd def list_topic(total_num, str1): """ 生成多个主题 :param total_num: 总的主题数量 :param str1: 主题名称中的固定字母,如A1,A2,A3,A4.... :return: 返回主题列表 """ list_topic = [] num = 1 for j in range(total_num): topic