pandas序列化速度测试

最新推荐文章于 2024-08-06 20:36:59 发布
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分类专栏： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dataastron/article/details/105778041
本文探讨了在模型训练过程中，如何高效地缓存提取的特征，以加速后续处理流程。对比了txt、pickle和hdf格式，推荐使用pickle或hdf格式进行特征存储，以提高读写效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

txt>>pickle>hdf
以后模型提取特征需要缓存成pkl或hdf格式
在这里插入图片描述

Pandas 数据索引优化：set_index_reset_index 技巧
AI天才研究院
06-27 984
本报告系统解析Pandas核心操作set_index与的底层逻辑、优化技巧及工程应用。通过第一性原理推导索引在数据结构中的核心作用，结合理论模型与实践案例，覆盖从基础概念到高级场景的全维度分析。重点揭示索引转换过程中的内存管理策略、性能瓶颈及规避方法，为数据工程师提供从数据清洗到复杂分析的全流程优化指南。用户使用set_index内存爆炸：频繁转换导致数据复制，大文件处理时OOM（Out Of Memory）。性能损耗：未优化的索引设置导致后续locmerge操作变慢。
用这几个方法提高pandas运行速度
python学习者的博客
05-11 6808
前言 当大家谈到数据分析时，提及最多的语言就是Python和SQL。Python之所以适合数据分析，是因为它有很多第三方强大的库来协助，pandas就是其中之一。pandas的文档中是这样描述的： “快速，灵活，富有表现力的数据结构，旨在使”关系“或”标记“数据的使用既简单又直观。” 我们知道pandas的两个主要数据结构：dataframe和series，我们对数据的一些操作都是基于这两个...
Python学习笔记（5-1）：Pandas数据结构之Series
jinwei94的博客
11-24 2826
本节主要讲解了Pandas库中Series数据结构的相关基础知识，包括：（1）两种创建Series的方法；（2）Series的索引特性中，修改索引的两种方法及Series与字典间的联系与区别；（3）Series的运算；
pandas pickle序列化为二进制
studyvcmfc的专栏
01-12 238
https://www.shulanxt.com/analytics/python/binary
【ValueError: could not convert string to float: ‘young‘】python利用pandas对string类型的数据序列化
TYJhhxx的博客
07-15 1272
【ValueError: could not convert string to float: 'young'】python利用pandas对string类型的数据序列化
pandas的文本与序列化
YENTERTAINR的博客
08-06 360
pandas的文本与序列化
将pandas的DataFrame序列化写入redis
qq_39314099的博客
11-14 4101
python写入redis的模块，好像只是支持字节写入，如果想将一个DataFrame写入的话，需要先将Dataframe进行序列化打包，目前所知有两种方法可以实现： 方法一：利用DataFrame提供的方法 bytes_ = df.to_msgpack() 这个方法可以把 df 序列化打包，读取的时候同样用它提供的方法即可。 pd.read_msgpack(redis_key)...
odin：适用于Python的数据结构定义验证遍历，映射和序列化工具包
02-05
"Odin"是一个针对Python开发的数据结构定义验证、遍历、映射以及序列化工具包。这个工具包设计的目标是帮助开发者确保数据符合特定的结构规范，同时提供数据的转换和序列化功能，以适应不同的格式如YAML、JSON、CSV...
Pandas数据持久化秘籍：to_pickle()函数的高效应用与实战技巧
eclipsercp的博客
07-12 1417
函数是Pandas库中用于将Pandas对象（如DataFrame、Series等）序列化并保存到磁盘上的pickle文件中的方法。Pickle是Python的标准序列化模块，可以将Python对象转换为字节流，以便存储或传输。函数是Pandas库中用于高效序列化Pandas对象到磁盘的重要工具。通过本文的详细解析和实际应用案例，读者应该能够更好地理解如何使用该函数来处理大规模数据集和机器学习模型。然而，也需要注意pickle文件的安全性和兼容性问题，并在必要时考虑使用其他更高效的序列化方法或格式。
JDF.jl：Julia DataFrames序列化格式
02-04
`JDF.jl` 旨在成为 Julia 中用于 DataFrame 对象的理想序列化工具，与广泛使用的 pandas 的 `.feather` 或 R 的 `data.table` 的 `fwrite/fread` 相似。 在 Julia 生态系统中，DataFrames 是一种流行的数据结构，它...
Pandas的应用---Series
sanylove的博客
06-30 1123
Pandas是什么？Pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库，具有很强的数据分析和数据挖掘的工具集。而且Pandas还可以和数据可视化工具Matplotlib很好的整合在一起实现数据可视化。它主要应用于金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。Pandas的主要的数据结构：Series和DataFramePandas中的Series对象是一个一维数据结构，和数组非常相似，但也有一些额外的功能。的内部结构是由两个数组组成，一个是存放数据的数组，另外一个是存放索引的数据。函数创建函数如下：.....
python中的序列化
_compiling的博客
07-07 7299
       0.索引         1.json序列化变量        2.numpy序列化ndarray        3.pickle序列化变量          序列化 (Serialization)是指将对象、数据结构的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。以后，可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建...
【Python】数据分析.pandas.序列（Series）
懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
05-22 1609
Python----数据分析-pandas.数据结构介绍 pandas介绍 pandas是建立在numpy基础上的高级数据分析处理库，也是Python的重要数据分析处理库。pandas提供了众多的高级函数，极大地简化了数据分析处理的流程。主要包括： 1.带有标签的数据结构，主要包括序列（series）和数据框（dataframe）等 2.允许简单索引和多级索引 3.整合了对数据集的集合和转换功能 4.生成特定类型的数据 5.支持从Excel、CSV等文本格式中导入数据，以pytables/HDF5格式高效
pandas DataFrame和Series类型的理解
蓝莓哈尼
10-28 554
https://www.yiibai.com/pandas/python_pandas_reindexing.html Series:构建的方法，一组数组（列表或元组），利用Series(),自动生成索引。或Series(字典),值只有一列，无列索引，只有行索引 属性： .index、.values   .name   .index.name   .values.name >> ...
python之pandas库
weixin_42384444的博客
08-07 551
python之pandas库1. 前言2. 对象创建2.1 带标签的一维数组series2.1.1 用列表创建2.1.2 用一维numpy数组创建2.1.3 用字典创建2.2 多维DataFrame3. DataFram性质3.1 属性3.2 索引3.2.1 获取列3.2.2 获取行3.3 切片3.3.1 行切片3.3.2 列切片3.4 布尔索引3.4.1 比较运算3.4.2 掩码3.5 赋值3.5.1 增加新列3.5.2 索引，切片赋值3.5.3 修改Index和columns4. 数值运算及统计分析4.
聊聊Python数据序列化及其编码
灵馨轩主人的博客
12-03 363
编码就是信息在不同处理系统间流转时的某种基准，也就是写成文本文件或二进制文件的规则。我们讨论的重点是“写成文本”,不去管流媒体之类，我们处理的数据就是通过文本形式实现序列化的。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'ID':[7801,7802,7809],'姓名':['钱谦益','乔安','王诗安'],'score':[54,67,78]}) f...
.pkl文件_Pandas读取文件的效率-CSV VS Pickle
weixin_39630909的博客
11-27 1072
Pandas读取文件的效率-CSV VS Pickle读取csv文件import pandas as pd csv_path = 'gun_deaths_in_america.csv' data_csv = pd.read_csv(csv_path,header=0) data_csv.head() data_csv.shape (100798, 10) %timeit pd.read_csv(...
Python序列化详解(字典、元组、dataframe等的存储或传输)
达达的博客
12-27 5004
什么是序列化     序列化 (Serialization)又叫持久化。是将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。     简单来说就是将内存中的对象如列表、字典等数据类型转换为可保存（二进制文件），可传输（如前后端交互的json）格式的过程。宏观上可以理解为把内存中的数据保存到硬盘中的过程，而这些数据不再是...
Python笔记21-对象的序列化和反序列化&excel的读写
qq_43368470的博客
12-20 272
一、文件读写 1.对象的序列化和反序列化 【面试题】简述对象的序列化和反序列化 对象的序列化：将Python中的任意一个对象持久化到磁盘上 对象的反序列化：将磁盘上的对象读取出来，转换为一个Python对象 在Python中，可以实现对象的序列化和反序列化的模块：pickle和json 1.1pickle模块 import pickle # 1. def write_file1(): with open(r"file1.txt",'a',encoding='utf-8') as f:
Python对Simulink进行自动化测试开发
最新发布
03-25
### Python与Simulink自动化测试开发 #### 使用Python对Simulink进行自动化测试的基础方法 通过Python实现Simulink的自动化测试，通常依赖于MathWorks官方提供的工具包`MATLAB Engine API for Python`[^4]。该API允许开发者调用MATLAB函数并与其交互，从而可以加载、运行和验证Simulink模型的行为。 以下是具体的技术路径： 1. **安装MATLAB引擎** 需要先下载并配置`MATLAB Engine API for Python`库。此过程涉及设置环境变量以及导入必要的模块到Python脚本中。 2. **启动MATLAB会话** 利用`matlab.engine.start_matlab()`命令来初始化一个MATLAB实例，在这个实例里能够执行所有的Simulink操作。 3. **加载Simulink模型** 调用MATLAB中的`sldemo_suspn_3dof`或其他自定义模型名称的方法将其载入内存以便后续处理。 4. **参数化输入信号** 创建或修改用于驱动模拟的数据源文件（如.mat格式），或者直接在代码内部生成这些数值序列作为激励条件传递给目标系统。 5. **执行仿真循环** 设置好时间步长和其他控制选项后，就可以触发仿真的开始了；期间还可以监控状态变化并通过回调机制捕获中间结果。 6. **收集输出数据** 当一轮试验结束时，提取响应曲线等相关指标保存至外部存储介质供后期分析评估之用。 7. **断言检查逻辑** 基于预期行为编写相应的判定准则，一旦检测到偏差超出容忍范围即报告失败情况。 下面给出一段示范性的程序清单展示上述流程概貌： ```python import matlab.engine def run_simulink_test(): try: eng = matlab.engine.start_matlab() # 启动Matlab引擎 model_name = 'sldemo_suspn_3dof' eng.open_system(model_name) # 打开指定的Simulink模型 input_signal = [i/10 for i in range(10)] # 构造简单线性上升沿作为输入刺激 output_data = eng.simulate_model(input_signal, nargout=1) expected_output = calculate_expected_values(input_signal) assert all(abs(a-b)<0.01 for a,b in zip(output_data,expected_output)), \ f"Test failed! Output mismatch detected." print("All tests passed successfully.") finally: if 'eng' in locals(): eng.quit() # 关闭Matlab引擎 def calculate_expected_values(inputs): """假设这里有一个计算期望值的具体算法""" pass # 实际业务逻辑需自行补充完善 ``` 以上片段仅作示意用途，请依据实际情况调整适配细节部分。 #### 工具链扩展建议 除了基本功能外，还可考虑引入其他辅助组件提升效率： - 测试管理框架：例如unittest、pytest等帮助组织大量独立case集合； - 数据解析插件：pandas/numpy加快批量预处理速度； - 报告生成功能：HTMLTestRunner可视化呈现最终结论。 ---
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