在Python的Pandas库中,DataFrame对象通常不包含名为parallel_apply的方法,这会导致AttributeError异常。下面我将详细解释这个问题,并提供一些可能的解决方案。 1. 解释AttributeError异常 AttributeError是Python中的一个异常,通常发生在尝试访问一个对象的属性或方法时,但该对象并不包含该属性或方法。在你的情况中,DataFram...
A09 Python中特有数据结构——DataFrame 21:12 A10 DataFrame中主要属性与方法介绍 35:17 A11 DataFrame中的效率工具1——列表表达式、iterrows、itertuples 10:07 A12 DataFrame中的效率工具2——map、apply、parallel_apply 19:15 A13 DataFrame中的数据合并与组合1——concat 02:52 A14 DataFrame中的数据...
apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), by_row='compat', engine='python', engine_kwargs=None, **kwargs)` 沿着DataFrame的轴应用函数。 传递给函数的对象是Series对象,其索引要么是DataFrame的索引(axis=0),要么是DataFrame的列(axis=1)。 默认情况下(result_type=None),最终...
Pandas是一款基于Python的数据处理和分析库。在使用Pandas进行数据处理时,经常会用到apply()方法来对DataFrame中的每一行数据进行操作。然而,由于apply()方法是逐行执行...
使用带有pandas DataFrame的简单用例df和要应用的函数func,只需替换经典apply的parallel_apply。 # Standard pandas apply df.apply(func) # Parallel apply df.parallel_apply(func) shm_size_mb: Deprecated. nb_workers: Number of workers used for parallelization. (int) If not set, all available CPUs will...
使用带有pandas DataFrame的简单用例df和要应用的函数func,只需替换经典apply的parallel_apply。 # Standard pandas apply df.apply(func) 1. # Parallel apply df.parallel_apply(func) 1. shm_size_mb: Deprecated. nb_workers: Number of workers used for parallelization. (int) If not set, all available...
I would like to be able to do that in parallel, using multiple CPU. Feature Description Add newn_jobs: int=1parameter topandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy.applyandpandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy.apply Value 1: Keep the current behavior ...
通常情况下,使用列表推导式的效率比使用apply要高。因为列表推导式是基于Python底层的循环语法实现,比apply更加高效。 在进行简单的运算时,如对某一列数据进行加减乘除等操作,可以通过以下代码使用列表推导式: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
DataFrameGroupBy.apply(func, *args, include_groups=True, **kwargs) 1. 参数说明: 返回值:Series or DataFrame import pandas as pd import numpy as np data = { "name":['张一','李二','赵三','李四','王五','张六','王琦'], "age":[12,11,13,14,17,13,14], ...
swifter.apply(my_func) df['outCol'] = df[['inCol1', 'inCol2', 'inCol3']].swifter.apply(my_func, positional_arg, keyword_arg=keyword_argval) Vectorizes your function, when possible When vectorization is not possible, automatically decides which is faster: to use dask parallel ...