python处理数据低效总结

最新推荐文章于 2025-04-22 14:00:00 发布

爱跑步的george

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分类专栏：机器学习与数据分析

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本文探讨了在使用DataFrame进行数据处理时，loc和iloc方法的效率问题，以及如何通过避免过度使用for循环并采用多进程或cpython等技术提高处理速度。

                    
                    大量使用dataframe.loc or iloc会非常低效
大量使用for循环会非常低效，可以使用多进程或者cpython来解决问题

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Python处理MySQL大数据量：分页查询与性能优化

AI天才研究院

06-23

892

本文面向需要处理MySQL大数据量表分页查询的Python开发者，重点解决“百万级数据分页慢”的核心问题。覆盖传统分页的性能瓶颈分析、4种优化方案（索引分页/覆盖索引/游标分页/预计算分页）的原理与实现，以及Python代码实战。本文从“图书馆找书”的生活案例引入分页原理，逐步拆解传统的性能痛点，通过代码+执行计划分析优化方案，最后结合电商商品列表场景给出完整实战案例。传统分页简单但低效，OFFSET越大越慢。索引分页：基于自增主键或有序索引，通过快速定位，时间与页数无关。覆盖索引。

15、Python 数据处理与可视化：高级聚合与绘图技巧

最新发布

dd012的博客

07-09

本文介绍了 Python 数据处理中的高级聚合技巧，包括使用 transform 和 apply 函数进行分组操作，并结合实际示例展示如何将原始数据与聚合结果合并。此外，文章详细讲解了 matplotlib 可视化库的核心功能、安装方式和架构组成，重点介绍了 pyplot 模块的使用方法。通过多个代码示例，展示了折线图、柱状图、散点图、饼图等常见图表的绘制方式，并探讨了多图绘制和图表美化技巧。文章旨在帮助读者掌握高效的数据处理与可视化技能，从而更好地进行数据分析和决策。

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python效率低为什么_python效率低

weixin_39750598的博客

11-23

460

广告关闭腾讯云11.11云上盛惠，精选热门产品助力上云，云服务器首年88元起，买的越多返的越多，最高返5000元！你可以用多进程呀，再牛b你还可以用协程呀，这些python支持的都很好呀，如果你的程序逻辑不好，搞个多线程也快不起来。我认识一个博士讲过一句话，我觉得不错，他说，程序效率高低，80%都是写程序的人决定了，语言本身就占20%，所以下次有人再说python效率低的时候，请让他先回去自己...

还在抱怨python很慢吗？这些方法让你起飞

big_white_py的博客

06-09

553

咋就慢了？ Python作为一种高级编程语言，例如is、in、not等关键词的使用，已经十分接近自然语言。这种编程语法帮助它快速坐稳了科学计算、机器学习领域的头把交椅，但也蒙上了效率低下的阴影。这种效率低下在日常的使用中并没有很强的感受，但在大量复杂计算中，相较于其他语言，劣势明显。下面举个栗子！ 1.测试内容：求0~N之间质数个数，具体求以下整数区间质数(素数)个数，N分别取1w, 4w, 10w, 20w和50w。测试的语言包括C、Java、Nodejs、Golang和Python，均使用当前最新

python iloc函数_Python Pandas DataFrame:查询数据or选择数据（selection）之loc,iloc,at,iat,ix的用法和区别...

weixin_39919089的博客

11-25

1013

在操作DataFrame时，肯定会经常用到loc，iloc，at等函数，各个函数看起来差不多，但是还是有很多区别的，我们一起来看下吧。首先，还是列出一个我们用的DataFrame，注意index一列，如下：接下来，介绍下各个函数的用法：1、loc函数愿意看官方文档的，请戳这里，这里一般最权威。loc函数是基于“标签”选择数据的，但是也可以接受一个boolean的array，对于每个用法，我们一一举...

python效率低却_效率低这 8 种 Python 数据处理的技巧你会了吗

weixin_39939661的博客

12-08

166

在互联网行业中，无论你是开发、运营、数据还是算法，你或多或少都离不开数据。数据处理是一项基本且必要的技能。在数据处理中，有许多操作使用常规方法可以做，但繁琐且代码臃肿。本文我将介绍 8 种数据处理的技巧，这些技巧几乎涵盖了数据科学所需要的操作。1、PivotPivot 将创建一个"透视表"，该方法将数据中的现有列作为新表的元素(索引、列和值)进行重组，类似 Excel 中的透视表。示意图代码如下所...

Python中Pandas中pd.DataFrame().loc()方法的使用

weixin_44260350的博客

04-24

2144

Python中pandas库中dataFrame().loc()方法的使用

Python NumPy高效数据处理与分析实战，轻松应对大规模数据!!

AI Agent 首席体验官

02-04

912

Python NumPy高效数据处理与分析实战

【突破内存限制】Dask大数据并行计算框架：Python数据科学家的救星 | 轻松处理TB级数据

熵数实验室

04-22

1093

在处理大规模数据集时，传统的Python数据分析库（如NumPy和Pandas）往往会因内存限制而无法满足需求。Dask作为一个灵活的并行计算框架，通过扩展这些熟悉的接口，使数据科学家能够处理超出内存限制的大型数据集，同时保持熟悉的编程体验。本文将详细介绍Dask的核心概念、使用方法及实际应用案例。

Python源码-数据分析-淘宝天猫乐高的销售情况.zip

05-25

在数据处理和分析领域，Python语言凭借其强大的库支持和简洁的语法，成为了数据分析工作者的首选工具。Python提供的数据分析库如Pandas、NumPy、Matplotlib等，使得数据的处理、分析和可视化变得更为高效和直观。...

如何让python的运行速度得到提升

09-16

在本篇文章里小编给大家分享了关于如何让python的运行速度得到提升的方法和技巧，需要的朋友们可以学习下。

Kaggle项目之PUBG Finish Placement Prediction（一）——探索性分析-附件资源

03-05

Kaggle项目之PUBG Finish Placement Prediction（一）——探索性分析-附件资源

线性多分类问题实践代码

03-04

网站PUBG Finish Placement Prediction问题的python代码。

Pandas笔记 · DataFrame.loc()和DataFrame.iloc()

Laurence的技术博客

12-08

1万+

本文将介绍 DataFrame.loc()和DataFrame.iloc()的各项基本操作。在介绍DataFrame的数据结构时，我们解释过label和position两个概念，这两个概念和loc()与iloc()两个操作息息相关。所以，在介绍这两个操作之前，我们再简单复习一下label和position：label: 对DataFrame的列或行（Index）的名称统称为label position: 对DataFrame的列或行（Index）的排序位置（0，1，2，…)统称为position 相应地：l

提高多层行索引的 DataFrame 的搜索效率

domodo2012的博客

12-04

522

col one two a t 0 u 1 v 2 w 3 对于以上结构的两层行索引 DataFrame，采用 data.loc[(c, u), col] 取数据时，一般情况下会触发如下警告： PerformanceWarning: indexing past lexsort depth may impact performance. 这是因为索引没有排序，而是否排序对 DataFrame 的检索效率有较大影...

Pandas.DataFrame.loc函数用法大全

gary101818的博客

01-12

1万+

Pandas.DataFrame.loc loc允许的输入为：单个标签，例如5 or 'a'（请注意，它5被解释为索引的标签，而不是沿着索引的整数位置）。标签列表或数组，例如.['a', 'b', 'c'] 带有标签的切片对象，例如'a':'f'。需要注意的是违背了普通的Python片，开始和停止都包括与被切片的轴长度相同的布尔数组，例如.[True, False, True] 一个可对齐的布尔系列。键的索引将在屏蔽之前对齐。一个可对齐的索引。返回选择的索引将作为输入。 1.获取值 im

DataFrame之iloc与loc的一些容易被忽略的区别

On_theway10的博客

02-13

6297

示例数据df1: A B C D E 0 0.299199 0.076892 1.378794 -1.607846 -0.763427 1 -0.061252 1.336151 -1.788529 -0.370140 -1.486368 2 0.665735 -0.233112 -0.485747 -1...

pandas.DataFrame()中的iloc和loc用法