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函数,使其显示进度信息。 实际应用场景 tqdm库因其灵活性和实用性,在多种实际应用场景中都能发挥重要作用。 大数据处理 在处理大规模...
update(1) 与 pandas 一起使用 python 复制代码 import pandas as pd from tqdm import tqdm #在 pandas 的 apply 方法中使用 tqdm tqdm.pandas() # 示例 DataFrame df = pd.DataFrame({'a': range(100)}) # 使用 tqdm 显示 apply 进度条 df['b'] = df['a'].progress_apply(lambda x: x ** ...
图82.3 配合pandas中的apply 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 虽然与 ...
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9 3. alive-progress常用方法 虽然与tqdm一样都是为了给循环过程加上进度条而诞生...
df.progress_apply(lambda x: x**2) 输出结果:100%|██████████|1/1[00:00<00:00,622.21it/s] 3.与requests结合使用 tqdm 可以与 requests 结合使用,显示文件下载的进度条: import requestsfromtqdm import tqdm url='https://example.com/largefile.zip'response= requests.get(url, stream=...
tqdm.pandas(desc="my bar!") df.progress_apply(lambda x: x**2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2.2.7 递归使用进度条 from tqdm import tqdm import os.path def find_files_recursively(path, show_progress=True): files = [] # total=1 assumes `path` is a file ...
df=pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,(10000000,6)))tqdm.pandas(desc="my bar!")df.progress_apply(lambda x:x**2) 输出结果如下: 代码语言:javascript 复制 my bar!:100%|██████████|6/6[00:00<00:00,6.09it/s] 示例四在Shell的tqdm用法 ...
time.sleep(0.5) pbar.update(10) pbar.close() pandas 使用 importtimefromtqdmimporttqdmimportpandasaspdimportnumpyasnp df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100, (10000000,6))) tqdm.pandas(desc="my bar!") df.progress_apply(lambdax: x **2)...
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。 03 在训练深度学习模型时,我们经常需要迭代大量的 epochs。使用 tqdm,我们可以清晰地看到模型训练的进度。
class tqdm(object): """ Decorate an iterable object, returning an iterator which acts exactly like the original iterable, but prints a dynamically updating progressbar every time a value is requested. """ def __init__(self, iterable=None, desc=None, total=None, leave=False, file=sys.std...