In [1]: import numba In [2]: numba.set_num_threads(1) In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10_000, 100)) In [4]: roll = df.rolling(100) # 默认使用单Cpu进行计算 In [5]: %timeit roll.mean(engine="numba", engine_kwargs={"parallel": True}) 347 ms ± 26 ms per ...
In [1]: import numba In [2]: numba.set_num_threads(1) In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10_000, 100)) In [4]: roll = df.rolling(100) # 默认使用单Cpu进行计算 In [5]: %timeit roll.mean(engine="numba", engine_kwargs={"parallel": True}) 347 ms ± 26 ms per ...
df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, None], "b": [4., 5.1, 14.02]}) df["a"] = df["a"].astype("Int64") print(df.info()) print(df["a"].value_counts(normalize=True, dropna=False), df["a"].value_counts(normalize=True, dropna=True), sep="\n\n")这样是不是就简单很...
AI代码解释 importnumpyasnpimportpandasaspdimportdask.dataframeasdd from datetimeimportdatetimeforyearinnp.arange(2000,2021):dates=pd.date_range(start=datetime(year=year,month=1,day=1),end=datetime(year=year,month=12,day=31),freq=’S’)df=pd.DataFrame()df[‘Date’]=datesforiinrange(5):df[...
AI代码解释 df=pd.DataFrame({"a":[1,2,None],"b":[4.,5.1,14.02]})df["a"]=df["a"].astype("Int64")print(df.info())print(df["a"].value_counts(normalize=True,dropna=False),df["a"].value_counts(normalize=True,dropna=True),sep="\n\n") 这样是不是就简单很多了。 7、Modin 注...
importpandasaspdfromjoblibimportParallel,delayed# 创建示例 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':range(1,1001),'B':range(1001,2001)})# 定义一个简单的函数来模拟处理过程defprocess_data(x):returnx*x# 并行应用函数defparallel_apply(df,func):results=Parallel(n_jobs=-1)(delayed(func)(df[col])forcolin...
data['out']=data['in'].parallel_apply(target_function) 通过多线程,可以提高计算的速度,当然当然,如果有集群,那么最好使用dask或pyspark 4、空值,int, Int64 标准整型数据类型不支持空值,所以会自动转换为浮点数。所以如果数据要求在整数字段中使用空值,请考虑使用Int64数据类型,因为它会使用pandas.NA来表示空值...
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...
import pandas as pd from joblib import Parallel, delayed def process_row(row): # 在这里进行每一行的计算 return row # 创建一个数据框 df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [6, 7, 8, 9, 10]}) # 并行化处理每一行 df_parallel = pd.DataFrame(Parallel(...