2、python执行效率不高,在处理大数据的时候,效率不高,这是真的,pypy(一个jit的python解释器,可以理解成脚本语言加速执行的东西)能够提高很大的速度,但是pypy不支持很多python经典的包,例如numpy(顺便给pypy做做广告,土豪可以捐赠一下PyPy - Call for donations) 3、绝大部分的大公司,用java处理大数据不管是环境也好,...
灵活处理缺失数据。缺点: 内存消耗:对于非常大的数据集,DataFrame可能会消耗大量内存。性能限制:虽然Pandas很快,但对于非常大的数据集或复杂的操作,性能可能不如低级语言如C或Fortran。学习曲线:对于初学者来说,Pandas的灵活性和广泛的功能可能需要一段时间来掌握。DataFrame的创建DataFrame可以通过多种方式创建,最常用的方...