我有一个看起来像这样的数据框:data={'index':['2014-06-2210:46:00','2014-06-2419:52:00','2014-06-2517:02:00','2014-06-2517:55:00','2014-07-0211:36:00','2014-07-0612:40:00','2014-07-0512:46:00','2014-07-2715:12:00'],'type':['A','B','C','A','B','C','A','C'],'sum_col':[1,2,3,1,1,3,2,1]}df=pd.DataFrame(data,columns

我有一个看起来像这样的数据框:data={'index':['2014-06-2210:46:00','2014-06-2419:52:00','2014-06-2517:02:00','2014-06-2517:55:00','2014-07-0211:36:00','2014-07-0612:40:00','2014-07-0512:46:00','2014-07-2715:12:00'],'type':['A','B','C','A','B','C','A','C'],'sum_col':[1,2,3,1,1,3,2,1]}df=pd.DataFrame(data,columns

我有许多包含重复项的大型(>35,000,000)整数列表。我需要对列表中的每个整数进行计数。以下代码有效，但似乎很慢。其他人可以使用Python和NumPy来改进基准测试吗？defgroup():importnumpyasnpfromitertoolsimportgroupbyvalues=np.array(np.random.randint(0,1返回:$pythonbench.py111.377498865根据回复:defgroup_original():importnumpyasnpfromitertoolsimportgroupbyvalues=np.array(np.ran

我有许多包含重复项的大型(>35,000,000)整数列表。我需要对列表中的每个整数进行计数。以下代码有效，但似乎很慢。其他人可以使用Python和NumPy来改进基准测试吗？defgroup():importnumpyasnpfromitertoolsimportgroupbyvalues=np.array(np.random.randint(0,1返回:$pythonbench.py111.377498865根据回复:defgroup_original():importnumpyasnpfromitertoolsimportgroupbyvalues=np.array(np.ran

我正在尝试编写一个函数来聚合并在Pandas中的数据帧上执行各种统计计算，然后将其合并到原始数据帧，但是，我遇到了问题。这是SQL中的等效代码:SELECTEID,PCODE,SUM(PVALUE)ASPVALUE,SUM(SQRT(SC*EXP(SC-1)))ASSC,SUM(SI)ASSI,SUM(EE)ASEEINTOfoo_bar_grpFROMfoo_barGROUPBYEID,PCODE然后加入原表:SELECT*FROMfoo_bar_grpINNERJOINfoo_barONfoo_bar.EID=foo_bar_grp.EIDANDfoo_bar.PCODE=foo_

我正在尝试编写一个函数来聚合并在Pandas中的数据帧上执行各种统计计算，然后将其合并到原始数据帧，但是，我遇到了问题。这是SQL中的等效代码:SELECTEID,PCODE,SUM(PVALUE)ASPVALUE,SUM(SQRT(SC*EXP(SC-1)))ASSC,SUM(SI)ASSI,SUM(EE)ASEEINTOfoo_bar_grpFROMfoo_barGROUPBYEID,PCODE然后加入原表:SELECT*FROMfoo_bar_grpINNERJOINfoo_barONfoo_bar.EID=foo_bar_grp.EIDANDfoo_bar.PCODE=foo_

有很多问题(1、2、3)涉及单个系列中的计数值。但是，关于计数两个或多个系列的组合的最佳方法的问题较少。提出了解决方案(1，2)，但没有讨论何时以及为什么应该使用它们。以下是对三种潜在方法的一些基准测试。我有两个具体问题:为什么grouper比count更高效？我希望count效率更高，因为它是在C中实现的。即使列数从2增加到4，grouper的卓越性能仍然存在。为什么value_counter比grouper差这么多？这是由于构建列表或从列表中构建系列的成本吗？我知道输出是不同的，这也应该通知选择。例如，使用连续的numpy数组与字典推导相比，按计数过滤更有效:x,z=grouper

有很多问题(1、2、3)涉及单个系列中的计数值。但是，关于计数两个或多个系列的组合的最佳方法的问题较少。提出了解决方案(1，2)，但没有讨论何时以及为什么应该使用它们。以下是对三种潜在方法的一些基准测试。我有两个具体问题:为什么grouper比count更高效？我希望count效率更高，因为它是在C中实现的。即使列数从2增加到4，grouper的卓越性能仍然存在。为什么value_counter比grouper差这么多？这是由于构建列表或从列表中构建系列的成本吗？我知道输出是不同的，这也应该通知选择。例如，使用连续的numpy数组与字典推导相比，按计数过滤更有效:x,z=grouper

我正在阅读有关Python中的多处理模块的各种教程，但无法理解为什么/何时调用process.join()。例如，我偶然发现了这个例子:nums=range(100000)nprocs=4defworker(nums,out_q):"""Theworkerfunction,invokedinaprocess.'nums'isalistofnumberstofactor.Theresultsareplacedinadictionarythat'spushedtoaqueue."""outdict={}forninnums:outdict[n]=factorize_naive(n)out_

我正在阅读有关Python中的多处理模块的各种教程，但无法理解为什么/何时调用process.join()。例如，我偶然发现了这个例子:nums=range(100000)nprocs=4defworker(nums,out_q):"""Theworkerfunction,invokedinaprocess.'nums'isalistofnumberstofactor.Theresultsareplacedinadictionarythat'spushedtoaqueue."""outdict={}forninnums:outdict[n]=factorize_naive(n)out_