我已经确定了一个pandas命令timeseries.loc[z,x]=y负责一次迭代中花费的大部分时间。现在我正在寻找更好的方法来加速它。循环甚至不包括50k个元素(生产目标是~250k或更多)，但已经需要20秒了。这是我的代码(忽略上半部分，它只是计时助手)defpopulateTimeseriesTable(df,observable,timeseries):"""Gothroughallrowsofdfandputtheobservableintothetimeseriesatcorrectrow(symbol),column(tsMean)."""print"len(df.i
我想在迭代期间删除当前行-使用df.iterrows()，如果它的特定列在我的if条件下失败。例如forindex,rowindf:ifrow['A']==0:#remove/dropthisrowfromthedfdeldf[index]#Itriedthisbutitgivesmeanerror这可能是一件非常简单的事情，但我仍然不知道该怎么做。非常感谢您的帮助! 最佳答案 我不知道这是不是伪代码但是你不能像这样删除一行，你可以drop它:In[425]:df=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(
我需要Python中的内存高效int-intdict，它可以在O(logn)时间内支持以下操作:d[k]=v#replaceifpresentv=d[k]#Noneoranegativenumberifnotpresent我需要容纳约2.5亿对，所以它真的必须很紧。您碰巧知道合适的实现(Python2.7)吗？编辑删除了不可能的要求和其他废话。谢谢，Craig和Kylotan!改写。这是一个包含1M对的普通int-int字典:>>>importrandom,sys>>>fromguppyimporthpy>>>h=hpy()>>>h.setrelheap()>>>d={}>>>for_
我有一个整数列表。我想知道数字13是否出现在其中，如果出现，出现在哪里。我是否必须像下面的代码一样搜索列表两次？if13inintList:i=intList.index(13)对于字典，有一个get函数可以确定成员资格并使用相同的搜索执行查找。列表有类似的东西吗？ 最佳答案 你自己用index()方法回答了。如果找不到索引，这将抛出异常，所以只需捕获:defgetIndexOrMinusOne(a,x):try:returna.index(x)exceptValueError:return-1
问题:>>>a=dict(a=1,b=2)>>>b=dict(b=3,c=2)>>>c=???c={'a':1,'b':5,'c':2}所以，这个想法是以最短的形式通过int/float值将两个添加到字典中。这是我设计的一种解决方案，但我不喜欢它，因为它很长:c=dict([(i,a.get(i,0)+b.get(i,0))foriinset(a.keys()+b.keys())])我认为必须有一个更短/简洁的解决方案(也许与reduce和运算符模块有关？itertools？)...有什么想法吗？更新:我真的希望找到更优雅的东西，比如“reduce(operator.add,key=i
我在python字典中有数据，例如:data={u'01-01-201722:34:43:871':[u'88.49197',u'valid'],u'01-01-201711:23:43:803':[u'88.49486',u'valid'],u'02-01-201703:11:43:898':[u'88.49773',u'valid'],u'01-01-201713:54:43:819':[u'88.50205',u'valid']}我可以将它转换为pandasDataframe:data=pandas.DataFrame.from_dict(data,orient='index')
编辑2:有人建议这是一个类似问题的副本。我不同意，因为我的问题集中在速度上，而另一个问题询问什么更“可读”或“更好”(没有定义更好)。虽然问题相似，但给出的讨论/答案却有很大差异。EDIT:IrealisefromthequestionsthatIcouldhavebeenclearer.Sorryforcodetypos,yesitshouldbeusingtheproperpythonoperatorforaddition.Regardingtheinputdata,Ijustchosealistofrandomnumberssincethat'sacommonsample.Inm
如果在某个开源库中发现如下代码:message.get('title',None)orNone有什么理由这样做而不是message.get('title',None)？ 最佳答案 这将保证任何虚假值(例如None、''、0、False、[],...)将变成None。即如果你有d={'title':False}然后d.get('title',None)#Falsed.get('title',None)orNone#None这是否有一个实际用例是值得商榷的，但肯定存在细微差别......另请注意，您可以将其简化为:d.get('titl
我有一个如下的字典:{'activity_count':[10,11,12],'type':['all','paper','fpy']}我想把这个字典转换成这样的形式:{'all':{'activity_count':10},'paper':{'activity_count':11},'fpy':{'activity_count':12}}我该如何解决这个问题？到目前为止，我尝试了这个解决方案，dic={"activity_count":[10,11,12],"type":["all","paper","fpy"]}in={}i=0forvalindic['type']:forvind
我对Python中的字典有疑问。这里是:我有一个像dict={'abc':'a','cdf':'b','gh':'a','fh':'g','hfz':'g'}现在我想通过相同的值获取所有关键元素并将其保存在一个新的字典中。新的Dict应该是这样的:new_dict={'b':('cdf'),'a':('abc','gh'),'g':('fh','hfz')} 最佳答案 如果您对新字典中的列表而不是元组没意见，您可以使用fromcollectionsimportdefaultdictsome_dict={'abc':'a','cdf'
