在pandas中,可以使用df.groupby()方法对DataFrame进行分组操作,然后可以使用apply()方法对每个分组应用自定义的函数。 df.groupby()方法按照指定的列或多个列对DataFrame进行分组,并返回一个GroupBy对象。然后,可以在GroupBy对象上调用apply()方法来应用自定义的函数。
defapplyParallel(dfGrouped,func):retLst=Parallel(n_jobs=multiprocessing.cpu_count())(delayed(func)(group)forname,groupindfGrouped)returnpd.concat(retLst) 使用了joblib中的Parallel函数,这个函数其实是进行并行调用的函数,其中的参数n_jobs是使用的计算机核的数目,后面其实是使用了groupby返回的迭代器中的group...
pandas groupby后的对象处理和转换成DataFrame - 知乎 (zhihu.com) 五 group直接使用sum(),会忽略空值。使用apply不会。 pf.groupby('bin')[col].sum()为pandas DataFrame“pf”的“bin”列中的每个唯一值计算指定列“col”中的值的总和。 pf.groupby('bin')[col].apply(sum)将内置的Python sum()函数应用...
df_grouped = df_all.groupby(df_all.index) df_all =applyParallel(df_grouped, tmp_func)print'time costed {0:.2f}'.format(time.time() - time0) AI代码助手复制代码 timecosted150.81 AI代码助手复制代码 # 方法四:对方法二使用多进程deftmp_func(df): df['AbstractText3'] = df['AbstractText...
下面通过cuDF和Pandas的对比，来看看它们分别在数据input、groupby、join、apply等常规数据操作上的速度差异...
Add newn_jobs: int=1parameter topandas.core.groupby.generic.SeriesGroupBy.applyandpandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy.apply Value 1: Keep the current behavior Value > 1 or value == -1: Apply usingjoblib.Parallel, with the samen_jobsparameter ...
df = pd.read_csv('data.csv', parallel=True) 使用Pandarallel 对数据进行分组统计:result = df.groupby('column_name').parallel_apply(func) 使用结果(如果需要)在这个例子中,parallel=True 参数告诉 pandas 使用 Pandarallel 来并行读取数据。然后,parallel_apply 方法用于并行应用函数到分组数据上。这可以...
pandas as pd from pandarallel import pandarallel def target_function(row): return row * 10 def traditional_way(data): data['out'] = data['in'].apply(target_function) def pandarallel_way(data): pandarallel.initialize() data['out'] = data['in'].parallel_apply(target_functio...
result=df.groupby('user_id').parallel_apply(data_process) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 需要说明的是,pandarallel目前只能在Linux和OS X上运行。使用内存文件系统(参数use_memory_fs控制)可以减少主进程与工作进程之间的数据传输时间,尤其...
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...