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/pandarallel/troubleshooting/INFO: Pandarallel will run on 6 workers./pandarallel/troubleshooting/
INFO: Pandarallel will run on 6
浏览 24修改于2022-05-12得票数 0
当使用pandarallel在我的数据文件上运行.apply方法时使用所有核心时，我遇到了一种以前从未见过的语法。相反，这是一种我不理解的使用点语法的方法。import pandas as pdpandarallel.initialize()
接下来是我感到困惑的地方:为了在da
浏览 12修改于2020-08-27得票数 3
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在运行上提供的示例时，我得到以下错误: AttributeError:无法选择本地对象“prepare_worker..closure..wrapper”from pandarallelimport pandarallelimport numpy as np
pandarallel.initialize(nb_workers
浏览 0提问于2020-03-19得票数 4
dataframe['COV'] = cov dataframe['COV'] = np.inf return df.parallel_apply
浏览 2修改于2022-01-21得票数 1
Pandarallel支持很好的进度小部件。但是，在使用Google Colab时，我无法让它们出现。我得到的输出是这样的： ? 这段本应启用小部件的代码在我的笔记本中成功运行(在我使用任何并行调用之前)： %pip install pandas librosa pandarallel jupyterlab jupyter_contrib_nbextensions
浏览 8修改于2020-11-13得票数 1
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np.vectorize(correct_ocr_string)我也尝试过pandarallel.parallel_applyfrom pandarallel import pandaralleldf
浏览 4修改于2020-05-28得票数 1
安装另一个软件包Pandarallel为相同的熊猫DataFrame对象提供了一个新的parallel_apply方法。这是如何实现的？
浏览 4提问于2021-12-16得票数 0
from pandarallel import pandarallelpandarallel.initialize(progress_bar=True)
start_time
浏览 40修改于2020-09-14得票数 2
measurement_id', 'time', 'group']定义的每个组，我需要调用以下函数：from pandarallelimport pandarallel
if len( x ) >= 2: else:
return pd.Series( n
浏览 4修改于2020-03-01得票数 12
我需要在df上应用一个函数，我使用了一个pandarallel来并行化这个过程，但是我这里有一个问题，我需要给func_do一个N行的每个调用，这样我就可以利用这个函数的向量化了。
浏览 6提问于2022-07-03得票数 0
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在没有Pandarallel并行功能的情况下，需要3分钟才能完成该过程。
在1000个记录的数据帧上运行实验。实际上我有两百万个数据集，这就是我研究并行的地方。
浏览 1提问于2020-04-20得票数 0
query_prepare(x.to_list()),axis=1)
t = time.time()
a = df.parallel_apply(lambda x: query_prepare(x.to_list()),
浏览 18修改于2020-11-11得票数 1
下面是我所拥有的一个简单的例子：from nltk.corpus import stopwordspandarallel.initialize
浏览 5修改于2022-10-18得票数 0
我不能使用Pandarallel，因为它需要“Linux的Windows子系统”，我也不能从Visual运行它，但是我可以使用另一个并行化。
浏览 2修改于2021-04-15得票数 0
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进展
我已经在使用pandarallel，但没有设法在行上使用lambda函数，这样就捕获了行的索引并将其发送到aux函数。
浏览 6修改于2021-02-15得票数 1
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我也不想要一个多处理库，比如pandarallel，更快或者是dask，因为我已经尝试过了，但是它们并没有帮助我。
浏览 3修改于2020-10-28得票数 2
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我目前的解决方案是将熊猫apply与pandarallel模块结合使用：
dict_obj = row['
浏览 6提问于2022-06-25得票数 1
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