在我们使用Pandas的代码中的许多地方，我们都有一些Python函数process(row)。该函数在DataFrame.iterrows()上使用，获取每个row，并进行一些处理，然后返回一个值，我们最终将其收集到一个新的Series中。我意识到这种使用模式规避了numpy/Pandas堆栈的大部分性能优势。使这种使用模式高效的最佳方法是什么尽可能？我们能否在不重写大部分代码的情况下做到这一点？这个问题的另一个方面:所有这些函数都可以转换为numpy高效的表示吗？关于numpy/scipy/Pandas堆栈，我还有很多要了解的，但似乎对于真正的任意逻辑，您有时可能只需要使用像上面那
我想知道并行文件写入是否有效。实际上，硬盘一次只有一个可用的读头。因此HDD可以一次完成一项任务。但是下面的测试(在python中)与我的预期相矛盾:要复制的文件大约为1Gb脚本1(//任务逐行读写同一个文件10次):#!/usr/bin/envpythonfrommultiprocessingimportPooldefread_and_write(copy_filename):withopen("/env/cns/bigtmp1/ERR000916_2.fastq","r")asfori:withopen("/env/cns/bigtmp1/{}.fastq".format(copy
我想用Dask提交具有大(千兆字节级)参数的函数。做这个的最好方式是什么？我想使用不同的(小的)参数多次运行这个函数。例子(坏)这使用了concurrent.futures接口(interface)。我们可以同样轻松地使用dask.delayed接口(interface)。x=np.random.random(size=100000000)#800MBarrayparams=list(range(100))#100smallparametersdeff(x,param):passfromdask.distributedimportClientc=Client()futures=[c.s
我有许多(4000+)个CSV股票数据(日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价)，我将它们导入到各个Pandas数据框中以执行分析。我是python的新手，想为每只股票计算12个月的滚动beta，我找到了一个计算滚动beta(Pythonpandascalculaterollingstockbetausingrollingapplytogroupbyobjectinvectorizedfashion)的帖子，但是在我下面的代码中使用时需要超过2.5小时!考虑到我可以在3分钟内在SQL表中运行完全相同的计算，这太慢了。如何提高下面代码的性能以匹配SQL的性能？我知道Pandas/pytho
有一些Django分页的代码示例，我之前用过。我可能是错的，但在查看代码时，它看起来浪费了大量内存。我一直在寻找更好的解决方案，这里是代码:#inviews.pyfromdjango.core.paginatorimportPaginator,EmptyPage,PageNotAnInteger......defsomeView():models=Model.objects.order_by('-timestamp')paginator=Paginator(models,7)pageNumber=request.GET.get('page')try:paginatedPage=pagi
给定索引和大小，是否有更有效的方法来生成standardbasisvector:importnumpyasnpnp.array([1.0ifi==indexelse0.0foriinrange(size)]) 最佳答案 In[2]:importnumpyasnpIn[9]:size=5In[10]:index=2In[11]:np.eye(1,size,index)Out[11]:array([[0.,0.,1.,0.,0.]])嗯，不幸的是，为此使用np.eye相当慢:In[12]:%timeitnp.eye(1,size,ind
我正在尝试使用NLTK和pandas创建术语文档矩阵。我写了以下函数:deffnDTM_Corpus(xCorpus):importpandasaspd'''tocreateaTermDocumentMatrixfromaNLTKCorpus'''fd_list=[]forxinrange(0,len(xCorpus.fileids())):fd_list.append(nltk.FreqDist(xCorpus.words(xCorpus.fileids()[x])))DTM=pd.DataFrame(fd_list,index=xCorpus.fileids())DTM.filln
struct.pack()函数允许将最多64位的整数转换为字节字符串。打包更大整数的最有效方法是什么？我宁愿不添加对PyCrypto(提供num_to_bytes())等非标准模块的依赖。 最佳答案 遇到了同样的问题。从python3.2开始，你可以使用int.to_bytes:>>>(2**100).to_bytes(16,byteorder='big')b'\x00\x00\x00\x10\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00'
我在二维空间中有一组点，需要计算每个点到其他点的距离。我的点数相对较少，可能最多100个。但由于我需要经常快速地进行操作以确定这些移动点之间的关系，而且我知道遍历这些点可能与O(n^2)复杂度一样糟糕，我正在寻找利用numpy矩阵魔法(或scipy)的方法。在我的代码中，每个对象的坐标都存储在它的类中。但是，当我更新类坐标时，我也可以在一个numpy数组中更新它们。classCell(object):"""Representsoneobjectinthefield."""def__init__(self,id,x=0,y=0):self.m_id=idself.m_x=xself.m_
在Python中查找字符串中是否存在一组字符的最有效方法是什么？例如，如果我有string="helloworld"和子字符串"roll"，该函数将返回true，因为中的所有4个字母>“roll”存在于“helloworld”中。有明显的暴力方法，但我想知道是否有一种有效的Python特定方法来实现这一点。编辑:字母数很重要。因此，例如rollll不包含在helloworld中(只有三个l)。 最佳答案 你可以使用collections.Counter:fromcollectionsimportCountersubstring_co
