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我已经搜索过，但没有找到任何好的和漂亮的解决方案。如下所示，解决方案2、3和4都可以工作。然而，SQL代码又长又丑，而且只有解决方案4是快速的。一定有一个更整洁的方式来编码这个吗？我要的是漂亮的外表。好的，我尝试这些解决方案。这也是非常快。(所以我仍然不明白为什么上面的解决方案1如此缓慢，而且，对于我现在拥有的表结构，难道没有一个很好的查询吗？)解决方案2
SELECT pd.ean, pd.stocklist, pd</em
浏览 6修改于2022-10-18得票数 0
示例代码在这里import numpy as np
'Spending' : [130,22,313,46]})
df = pd.concat
浏览 0修改于2022-04-09得票数 9
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我试着比较两个，一个是pandas.unique()，另一个是numpy.unique()，我发现后者实际上超过了第一个。有人能告诉我为什么在代码实现方面存在这样的差异吗？在什么情况下我应该使用哪个？
浏览 0修改于2021-11-10得票数 5
import pandas as pd
到目前为止，我能想到的唯一解决方案是使用apply方法：但是，我注意到对于大型pandas dataframe，apply方法并不是非常快。
浏览 3提问于2017-05-11得票数 1
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改进了，它为在DataFrame中的多个列应用函数提供了一个聪明的解决方案，我想知道这个解决方案是否可以进一步优化速度。下面是示例设置：import numpy as np xdf = df.iloc[map(int,ii)] return n / 2.0
df = pd</em
浏览 0修改于2017-05-23得票数 3
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我正在执行这类代码，以确定一个值是否属于数据value中的数组a：df = pd.DataFrame([{'a':[1,2,3], 'b':4},{'a':[5,6], 'b':7},])df = df.explode('a')将给出输出：0 1 4如果有重复，这可能是最糟糕的：
df = pd.DataFrame,{'a&#
浏览 5修改于2020-01-14得票数 1
假设我有以下数据：df = pd.DataFrame({'n': [1, 2, 3], 'm': [4, 4, 7]})df['n'].values[df['m'].values == 4] = 1
将其应用于大约50,000个样本数据集后，该解决方案的运行速度比原始代码快244倍。
浏览 0修改于2020-06-20得票数 1
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考虑到数据已经被分类了，我认为选择类别应该是非常快的，但是我运行的一些测试的性能令人失望。我发现的唯一其他解决方案是来自，但这个解决方案似乎对熊猫不起作用。import randomdf = pd.DataFrame({'categories': [random.choice(string.ascii_lettersloop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loo
浏览 0提问于2017-09-06得票数 5
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更新 pd.Series解决方案比纯numpy解决方案慢7倍。愚蠢的循环解决方案非常慢(不足为奇)，但是当用numba编译jit时，速度与numpy解决方案一样快。
浏览 10修改于2022-11-30得票数 2
我正在尝试用chaco制作一组2D图像的动画，但不幸的是，它似乎没有我的应用程序需要的那么快。目前，我正在构建一个chaco Plot并使用img_plot，例如：pd.set_data("imagedata", myarray)plot.img_plot("imagedata", interpolation="nearest")pd.
浏览 4提问于2015-09-25得票数 2
我像这样使用ProgressDialog "", "Processing",当连接到网络并下载数据时，处理会花费很长时间，但当网络不可用时，它会立即返回，并且我的进度对话框闪现得非常快。有没有比让catch Thread休眠一段时间更好的解决方案： //co
浏览 0提问于2011-10-10得票数 1
1回答
Xeon骑士登陆核心有一个快速exp2指令vexp2pd (内禀_mm512_exp2a23_pd).Intel C++编译器可以使用编译器附带的短向量数学库对exp函数进行矢量化。但是，当我通过调试器时，我没有看到__svml_exp8使用vexp2pd指令。它是一种复杂的功能，许多FMA手术。(_mm512_mul_pd(_mm512_set1_pd(M_LOG2E), x));这里安全吗？是否有更好的解决方案，例如嵌入函数的解决方案?下面的测试代码中的比我不
浏览 4提问于2017-03-07得票数 2
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编辑:这个问题是在2016年提出的，类似的问题在功能最终被删除之后，类似的问题在这么多年后才被发布，例如FutureWarning:对于ndarray不推荐使用pd.rolling_mean，并将在将来的版本中删除
但根据的说法，这似乎是最快的方法。现在是否
浏览 5修改于2020-07-22得票数 17
import pandas as pdimport networkx as nx
G=nx.from_pandas_edgelist(df, 'node1','node2')是否有更好的方法将
浏览 2修改于2020-07-17得票数 2
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例如：1000 loops, best of 3: 584 usec per loop
python3 -m timeit -s 'import pandas as pd; ser = pd.Series(list(range但是如果是这样的话，那么如果div()和mul()没有&
浏览 0提问于2019-07-16得票数 2
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我正在尝试构建一个搜索页面的查询--这是我的第一个查询，这非常快--在Milli秒内加载结果tbl_product ((tbl_product.pd_name LIKE '%$query%') OR (tbl_product.pd_srkw LIKE '%$query%'))
浏览 1提问于2016-08-30得票数 1
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来自的玩具数据集import pandas as pd
times = pd.date_range("2000-01-01", "2001-12-31", name="ds.groupby("time.month").mean(
浏览 3修改于2021-04-01得票数 4
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有没有一种方法可以垂直堆叠它们，比使用df.append()快99倍？也许是类似于.join( )的字符串列表？import pandas as pdfrom random import randint
lst = [pd.DataFrame(np.empty([randint
浏览 3修改于2020-07-19得票数 1
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