我经常需要将一个函数应用到一个非常大的DataFrame(混合数据类型)的组中，并希望利用多个内核。我可以从组中创建一个迭代器并使用多处理模块，但效率不高，因为每个组和函数的结果都必须为进程之间的消息传递进行腌制。有什么方法可以避免酸洗甚至完全避免DataFrame的复制？看起来多处理模块的共享内存功能仅限于numpy数组。还有其他选择吗？ 最佳答案 从上面的评论来看，这似乎是为pandas计划的(我刚刚注意到还有一个看起来很有趣的rosettaproject)。然而，在所有并行功能都被合并到pandas之前，我注意到直接使用cyt

当天最后一个新手pandas问题:如何为单个系列生成表格？例如:my_series=pandas.Series([1,2,2,3,3,3])pandas.magical_frequency_function(my_series)>>{1:1,2:2,3:3}大量的谷歌搜索使我找到了Series.describe()和pandas.crosstabs，但这些都不能满足我的需要:一个变量，按类别计数。哦，如果它适用于不同的数据类型会很好:字符串、整数等。 最佳答案 也许.value_counts()？>>>importpandas>>>

当天最后一个新手pandas问题:如何为单个系列生成表格？例如:my_series=pandas.Series([1,2,2,3,3,3])pandas.magical_frequency_function(my_series)>>{1:1,2:2,3:3}大量的谷歌搜索使我找到了Series.describe()和pandas.crosstabs，但这些都不能满足我的需要:一个变量，按类别计数。哦，如果它适用于不同的数据类型会很好:字符串、整数等。 最佳答案 也许.value_counts()？>>>importpandas>>>

我想从我的Pandas数据框列中创建一个唯一值的计数，然后将具有这些计数的新列添加到我的原始数据框中。我尝试了几种不同的方法。我创建了一个pandas系列，然后使用value_counts方法计算计数。我试图将这些值合并回我的原始数据框，但我想要合并的键在Index(ix/loc)中。ColorValueRed100Red150Blue50我想返回类似的东西:ColorValueCountsRed1002Red1502Blue501 最佳答案 df['Counts']=df.groupby(['Color'])['Value'].t

我和我的讲师/实验室助理都被难住了。出于某种原因，以下HLSL代码在输出窗口中返回:errorX8000:D3D11InternalCompilererror:InvalidBytecode:Invalidoperandtypeforoperand#1ofopcode#86(countsare1-based).这是HLSL中导致问题的函数://ProjectsaspherediameterlargeinscreenspacetocalculatedesiredtesselationfactorfloatSphereToScreenSpaceTessellation(float3p0,f

我正在深入研究iOS开发，并且正在构建一个基于导航的应用程序，该应用程序没有完全发布被推送到导航堆栈的View之一。这是有问题的，因为ViewController永远不会被释放，所以每次ViewController被插入堆栈时，它使用的内存都会增加。所以在调查这个问题之后，我发现ViewController的保留计数真的很奇怪。一旦倒数计时器达到零，相关的ViewController就会被插入堆栈。下面是在计时器回调中创建ViewController、显示其保留计数并将其推送到导航堆栈的代码...-(void)updateCountDownTimer//DefinedinMyViewC

我正在处理一些数据并最终遇到这样的情况，我想剪下这样的系列:df=pd.DataFrame({'A':10000*[1],'B':np.random.randint(0,1001,10000)})df['level']=pd.cut(df.B,bins=[0,200,400,600,800,1000],labels=['i','ii','iii','iv','v'])为了计算每个级别中值的数量，我在执行以下操作时发现了两个不同的答案:df.level.value_counts(sort=False)i1934ii1994iii2055iv2056v1952Name:level,dtyp

我有一个包含日期和每个日期售出的各种汽车的表格，格式如下(这些只是许多列中的2列):DATECAR2012/01/01BMW2012/01/01MercedesBenz2012/01/01BMW2012/01/02Volvo2012/01/02BMW2012/01/03MercedesBenz...2012/09/01BMW2012/09/02Volvo我执行以下操作来查找每天销售的BMW汽车数量df[df.CAR=='BMW']['DATE'].value_counts()结果是这样的:2012/07/04152012/07/088...2012/01/021但也有宝马车卖不出去的日

假设我有以下数据:s2=pd.Series([1,2,3,4,5,2,3,333,2,123,434,1,2,3,1,11,11,432,3,2,4,3,3,3,54,34,24,2,223,2535334,3,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,30000,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2])s2.value_counts(normalize=True).plot()我想在图中显示的是，有几个数字构成了大多数情况。问题是，这将在图表的最左侧看到，然后会有一条直

我使用pandasdf.value_counts()来查找特定品牌的出现次数。我想将这些值(value)计数与初始数据框中的各个品牌合并。dfhasmanycolumnsincludingonenamed'brands'brands=df.brands.value_counts()brand1143brand221brand3101etc.如何将值(value)计数与原始数据框合并，以便每个品牌的相应计数都在一个新列中，例如“brand_count”？是否可以为这些列分配标题；names函数不适用于系列，我无法将其转换为数据框以可能以这种方式合并数据。但是，value_counts输出