# 使用progress_apply方法监控进度 tqdm.pandas() df['C'] = df['A'].progress_apply(my_function) 在这个例子中,我们创建了一个包含两列('A'和'B')的DataFrame,并定义了一个名为my_function的函数,该函数将输入值乘以2。然后,我们使用progress_apply方法将这个函数应用到DataFrame的'A'列,并将结果存储在...
import pandas as pd from tqdm import tqdm import time df = pd.DataFrame({'a': [i for i in range(10)], }) #使用tqdm进度条 tqdm.pandas(desc='正在处理数据记录') def apply_fun(x): time.sleep(2) return x**2 # 在Pandas中使用progress_apply()或progress_map()函数,即可显示进度条 df...
import pandas as pd from tqdm import tqdm from tqdm.notebook import tqdm_notebook tqdm.pandas() # 创建一个大的DataFrame df = pd.DataFrame(range(1000)) # 使用progress_apply代替apply,显示进度信息 result = df.progress_apply(lambda x: x**2) 在这个例子中,tqdm.pandas()方法修改了Pandas的apply...
tqdm.pandas(desc='apply') df['grading_result'] = df.progress_apply(query_grading_result, axis=1) df.to_csv(f'output/grading_result_1102.csv')
pandas中使用tqdm 一般使用python的tqdm,可以查看到处理数据的进度,但是如果想要把tqdm应用到pandas中,则需要改变一下用法。 同样需要先导入tqdm模块: from tqdm import tqdm 1. 使用tqdm.pandas,同时input_data为Dataframe结构,因此需要使用input_data.progress_apply来实现apply操作: ...
tqdm 可以与 pandas 无缝集成,显示 pandas 操作的进度条: import pandasaspdfromtqdm import tqdm tqdm.pandas() df= pd.DataFrame({"a": range(1000)}) df.progress_apply(lambda x: x**2) 输出结果:100%|██████████|1/1[00:00<00:00,622.21it/s] ...
tqdm/tqdmPublic Sponsor NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork1.4k Star29k Files master .github .meta benchmarks examples 7zx.py async_coroutines.py coroutine_pipe.py include_no_requirements.py pandas_progress_apply.py ...
tqdm 对 pandas 中的 apply 过程提供了特殊的支持,因为 pandas 中的 apply 本质上就是串行循环运算,你可以将 pandas 中的任何 apply 操作替换为 progress_apply ,并且记住每个单独的 progress_apply 前要先执行 tqdm.pandas ,就像下面的例子一样: 图93 alive-progress常用方法 ...
df['processed_text'] = df['text'].progress_apply(lambda x: preprocess(x)) 在上面的代码中,我们首先通过 tqdm.pandas() 方法对pandas 进行 patch。然后,我们就可以在 pandas 的 apply 方法中使用 progress_apply,这样就可以在数据处理的同时显示进度条。
1-3、配合pandas中的apply tqdm对pandas中的apply也提供了支持,用法是: import pandas as pdfrom tqdm.notebook import tqdm# 每个单独的porgress_apply运行之前一定要先执行tqdm.pandas()tqdm.pandas()df=pd.DataFrame({'a', range(10)})x = df.progress_apply(lambda x: time.sleep(0.2)) ...