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接收string、int,代表excel表内数据的分表位置,默认为0 header 接收int或sequence,表示将某行数据作为列名,默认为infer,表示自动识别 names 接收int、sequence或者False,表示索引列的位置,取值为sequence则代表多重索引,默认为None index_col 接收int、sequence或False,表示索引列的位置,取值为sequence则代表多重索引,默...
string_list = list(string.ascii_letters* 100)for _ in range(10000):result =concatString(string_list)main()3.避免使用以下函数属性 避免访问模块和函数属性 import mathdef computeSqrt(size:int):result = []for i in range(size):result.append(math.sqrt(i))return resultdef main():size = 10000...
def main():for _ in range(10000):string_list = ['Mr.', 'Hat', 'is', 'Chasing', 'the', 'black', 'cat', '.']result = concatString(string_list) main() 6. 循环优化 6.1 用for循环代替while循环 # 不推荐写法。代码耗时:6.7秒def computeSu...
encoding=string 通过encoding参数指定编码格式,对一些汉字或者其他编码的文本读取而言,很重要 1.3 excel文件读取 ecxel文件是目前用到最多的文件,但是其编码格式在linux系统上为二进制,直接打开时会存在文本乱码的情况。pandas模块提供了直接读取excel文件读取的方法,不过需要xlrd和openpyxl两个模块用来读写文件,在使用pandas...
df['string_column'].str.upper() 日期处理:将字符串转换为日期时间并提取特征。 df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']) df['year'] = df['date_column'].dt.year 内存优化:通过将数字列下降转换为整数来减少内存使用。 df['int_column'] = pd.to_numeric(df['int_column'], ...
pandas提供了merge、join、concat等方法用来合并或连接多张表。小结 pandas还有数以千计的强大函数，能...
ascii_letters * 100) for _ in range(10000): result = concatString(string_list) main() 当使用a + b拼接字符串时,由于 Python 中字符串是不可变对象,其会申请一块内存空间,将a和b分别复制到该新申请的内存空间中。因此,如果要拼接n个字符串,会产生 n-1个中间结果,每产生一个中间结果都需要申请和...
defstr_stringio_r(epoch:int) ->str: s = StringIO('a') for_inrange(epoch): s.write('a'* np.random.randint(1,100)) returns.getvalue() defstr_concat(epoch:int) ->str: s ='' for_inrange(epoch): s +='a'* np.random.randint(1,100) ...
def concat_col_str_condition(df):# concat 2 columns with strings if the last 3 letters of the first column are 'pil' mask = df['col_1'].str.endswith('pil', na=False) col_new = df[mask]['col_1'] + df[mask]['col_2'] col_new.replace('pil', ' ', regex=True,...