为了提高性能,可以使用pandas和numpy提供的向量化操作来替代For loop。向量化操作是一种通过对整个数据集执行操作而不是逐个元素进行操作的方法,可以显著提高代码的执行效率。 使用pandas和numpy的向量化操作可以通过以下步骤实现: 使用pandas库的DataFrame或Series对象来存储和处理数据。
现在我们可以用 pandas series 作为输入创建新列: 在这种情况下,我们甚至不需要循环。我们要做的就是调整函数的内容。现在我们可以直接将 pandas series 传递给我们的函数,这会导致巨大的速度增益。 Numpy 矢量化——速度快 71.803 倍 在前面的示例中,我们将 pandas series 传递给了函数。通过添加.values,我们收到...
现在我们可以用 pandas series 作为输入创建新列: 在这种情况下,我们甚至不需要循环。我们要做的就是调整函数的内容。现在我们可以直接将 pandas series 传递给我们的函数,这会导致巨大的速度增益。 Numpy 矢量化——速度快 71803 倍 在前面的示例中,我们将 pandas series 传递给了函数。通过添加.values,我们收到...
In [1]: data = pd.Series(range(1000000)) In [2]: roll = data.rolling(10) In [3]: def f(x): ...: return np.sum(x) + 5 # 第一次运行Numba时,编译时间会影响性能 In [4]: %timeit -r 1 -n 1 roll.apply(f, engine='numba', raw=True) 1.23 s ± 0 ns per loop (mean ...
.iterrows为DataFrame中的每一行产生(index,series)这样的元组。 在这个例子中使用.iterrows,我们看看这使用iterrows后效果如何。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>@timeit(repeat=3,number=100)...defapply_tariff_iterrows(df):...energy_cost_list=[]...forindex,rowindf.iterrows():...
现在我们可以用 pandas series 作为输入创建新列: 在这种情况下,我们甚至不需要循环。我们要做的就是调整函数的内容。现在我们可以直接将 pandas series 传递给我们的函数,这会导致巨大的速度增益。 Numpy 矢量化——速度快 71.803 倍 在前面的示例中,我们将 pandas series 传递给了函数。通过添加.values,我们收到...
10000loops, best of3:34.2µs per loop 2 测试结果 运行结果如下: 从运行结果可以看出,for循环明显比Series和ndarray要慢很多,并且数据量越大,差异越明显。当数据量达到一千万行时,for循环的表现也差一万倍以上。而Series和ndarray之间的差异则没有那么大。
在这种情况下,我们甚至不需要循环。我们要做的就是调整函数的内容。现在我们可以直接将 pandas series 传递给我们的函数,这会导致巨大的速度增益。 Numpy 矢量化——速度快 71.803 倍 在前面的示例中,我们将 pandas series 传递给了函数。通过添加.values,我们收到一个 Numpy 数组: ...
for i in range(len(df)): df['a'][i]*df['a'][i]+df['b'][i]*df['b'][i] 1. 2. 3. 4. 100 loops, best of 3: 12.8 ms per loop 1. Method 2: Series type(df['a']) 1. pandas.core.series.Series 1. %%timeit
二、Python基础：数据科学的语言 Python，这门被誉为“胶水语言”的编程语言，凭借其简洁的语法和强大的库支持，成为了数据科学的首选语言。在课程的“Python Fundamentals for Data Science”部分，你将从零开始，学习Python的基础知识。从变量和数据类型，到字符串、列表、IF和For-Loop语句，再到函数、字典、类和...