pandas使用的一些技巧

最新推荐文章于 2024-09-26 11:23:03 发布
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分类专栏： 数据挖掘 文章标签： 遍历
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_29350445/article/details/75123571
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本文分享了使用Pandas进行高效数据处理的经验，包括避免使用loc进行逐行遍历的方法，推荐使用ix以及如何利用DataFrame.iterrows()进行快速迭代。

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

偶然学到了一些技巧，不知道写在哪儿，就记在这吧，持续更新ing…

逐行遍历怎么快

loc是最慢的。尽量用ix代替。pandas 存在 df.iterrows() 的generator 来循环DataFrame 的 row, 这样的效率是最高的。文档丢在这：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.iterrows.html
转一个博客作为参考：http://blog.youkuaiyun.com/shaomingliang499/article/details/50605675

我用的时候：

for i, row in tqdm(df.iterrows(), total=len(df)): # 获取每行的index、row
whale_id = row[‘whaleID’] …

Pandas使用教程 - Pandas 性能优化技巧
qq_42568323的博客
02-09 873
Numba 是一个即时编译器（JIT），可以将 Python 函数编译为机器码，从而大幅提高循环和数值计算的效率。在处理大规模数据时，使用 Numba 加速自定义计算可以显著缩短运行时间。数据类型优化通过转换数值类型（如int64→int16float64→float32）及使用category类型来减少内存占用和提高计算速度。向量化操作利用 Pandas 与 NumPy 内置的向量化计算替代 Python 循环，使得大规模数据运算速度提升数十倍以上。高效函数与加速库使用applyapplymap。
pandas添加多行_pandas使用groupby加速多行计算
weixin_29497751的博客
02-28 428
我试图对数据帧中的每一行进行多行计算。我目前的解决方案需要2个小时才能处理20万行。所以效率很低,我希望groupby或者其他一些pandas方法能帮到我。我的数据如下所示(您可以暂时忽略日期):id group start_date end_date three_yrs_ago_date days_missing01 23 2005-01-01 2006-01-01 2002-01-0...
独家 | 11个Python Pandas小技巧让你的工作更高效（附代码实例）
数据派THU
04-25 860
作者：Shiu-TangLi翻译：吴振东校对：王雨桐本文约1800字，建议阅读6分钟。本文为你介绍Pandas隐藏的炫酷小技巧，我相信这些会对你有所帮助。或许本文中的某些...
Pandas的一些技巧分享
人工智能AI技术
12-02 1496
朋友们，我是床长! 如需转载请标明出处：http://blog.csdn.net/jiangjunshow 导读 Pandas 是一个广泛应用于数据分析等领域的 Python 库。关于它的教程有很多，但这里会一些比较冷门但是非常有用的技巧。 read_csv 这是一个大家都应该知道的函数，因为它就是读取 csv 文件的方法。 但如果需要读取数据量很大的时候，可以添加一个参数-...
Pandas一些小技巧
weixin_30888027的博客
05-29 169
Pandas有一些不频繁使用容易忘记的小技巧 1、将不同Dataframe写在一个Excel的不同Sheet,或添加到已有Excel的不同Sheet（同名Sheet会覆盖） from pandas import ExcelWriter #在单个文件中不同df写入对应不同的的工作表 with ExcelWriter('path_to_file.xlsx') as writer: ...
pandas透视表常用方法
法相的博客
05-22 2539
在实际工作中，一些字段较多的数据，存储时往往以params-values的形式存储。如下所示： test = pd.DataFrame([['a','var1',1],['a','var2',2],['b','var1',1],['b','var2',2]],columns=['id','params','values']) test 一个id对应多行。然而在使用数据的过程中，往往希望一个id...
python进度条库tqdm使用记录
Eric.zhong
10-18 2111
tqdm（全称"taqaddum"，阿拉伯语中的“进展”）是一个Python库，用于在命令行界面中创建美观的进度条，以跟踪代码中循环、迭代和任务的执行进度。它是一个强大的工具，使你能够以可视化的方式监控长时间运行的任务。
pandas数据分析使用技巧
12-22
1、被下单数最多商品(item)是什么 c = chipo[['item_name','quantity']].groupby(['item_name'],as_index=False).agg({'quantity':sum}) c.sort_values(['quantity'],ascending=False,inplace=True) ...
pandas使用手册.pdf
03-29
文档还包含了一些高级技巧，以及在使用Pandas时需要注意的陷阱（Gotchas），帮助用户更深入地理解和掌握Pandas。 #### 13. Pandas与其它工具的比较 为了展示Pandas的优势，文档可能会对比Pandas与其他数据分析工具...
pandas基础使用教程.pdf
05-10
### pandas基础使用教程知识点概述 #### 1. pandas.Series `pandas.Series` 是一个一维数组对象，它能够保存任何数据类型（整型、字符串、浮点型等）。一个 `Series` 可以被看作是具有统一类型的数据数组，并且带有...
pandas常用功能手册
qq_37386752的博客
04-05 1610
pandas常用功能手册（自用）
python进度条库tqdm
2301_79442552的博客
10-13 212
tqdm是一个非常实用的Python进度条库，它可以帮助我们更好地向用户展示任务的进度。使用tqdm库创建进度条非常简单，我们只需要导入tqdm库，并将可迭代对象作为参数传递给tqdm()函数即可。在长时间运行的任务中，我们还可以使用tqdm库的update()方法来更新进度条，以便更好地向用户展示任务的进度。
[Pandas] 数据迭代
Hudas的博客
02-19 6910
[Pandas] 数据迭代
探索Python的进度条神器：tqdm
最新发布
AIGC搞起
09-26 1073
tqdm是一个在Python中广泛使用的库，用于在终端或 Jupyter 笔记本中显示循环的进度信息。它支持多种平台和环境，并且可以与Python的迭代器无缝集成。tqdm是一个强大的工具，可以显著提升Python循环的用户体验。它简单易用，支持多种迭代器和环境，并且能够自定义进度条的样式和行为。通过上述示例，我们可以看到tqdm在不同场景下的应用，以及如何解决使用中可能遇到的问题。希望这篇文章能帮助你更好地利用tqdm，让你的Python代码更加人性化和高效。
map循环遍历取值_pandas 中的数据遍历与并行处理
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12-04 1084
使用pandas处理数据时，遍历和并行处理是比较常见的操作了本文总结了几种不同样式的操作和并行处理方法。1. 准备示例数据import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.randint(40, 100, (5, 10)), columns=[f's{i}' for i in range(10)], in...
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为了进行并行处理，我们将任务划分为子单元。它增加了程序处理的作业数量，减少了整体处理时间。例如，如果你正在处理一个大的CSV文件，你想修改一个单列。我们将把数据以数组的形式输入函数，它将根据可用的进程数量，一次并行处理多个值。这些进程是基于你的处理器内核的数量。在这篇文章中，我们将学习如何使用multiprocessing、joblib和tqdm Python包减少大文件...
[python]tqdm进度条其他用法 pandas、enumerate
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安装tqdm pip install tqdm 普通用法在迭代器中使用 import time from tqdm import tqdm pbar = tqdm(["a", "b", "c", "d"]) for char in pbar: time.sleep(1) 当遇到 enumerate 一起使用 for x, i in enumerate(tqdm(index)): ...
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02-06 9231
  iterrows()方法就是遍历数据框，并且返回索引和带着表头的数据行内容。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), columns=list('ABCD')) df for i,r in df.iterrows(): print(i,r)
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