我正在 jupyter notebook 中使用 pandas 进行一些分析,由于我的应用函数需要很长时间,所以我希望看到一个进度条。 通过这个帖子here我找到了为 pandas operations 提供简单进度条的 tqdm 库. 还有一个Jupyter integration它提供了一个非常好的进度条,进度条本身会随着时间的推移而变化。
但是,我想将两者结合起来,但不太了解如何做到这一点。 让我们以文档中的相同示例为例
import pandas as pd
import numpy as np
from tqdm import tqdm
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (100000, 6)))
# Register `pandas.progress_apply` and `pandas.Series.map_apply` with `tqdm`
# (can use `tqdm_gui`, `tqdm_notebook`, optional kwargs, etc.)
tqdm.pandas(desc="my bar!")
# Now you can use `progress_apply` instead of `apply`
# and `progress_map` instead of `map`
df.progress_apply(lambda x: x**2)
# can also groupby:
# df.groupby(0).progress_apply(lambda x: x**2)
它甚至说“可以使用‘tqdm_notebook’”,但我找不到方法。 我试过一些东西,比如
tqdm_notebook(tqdm.pandas(desc="my bar!"))
或
tqdm_notebook.pandas
但它们不起作用。 在definition在我看来
tqdm.pandas(tqdm_notebook(desc="my bar!"))
应该可以,但是进度条没有正确显示进度,仍然有额外的输出。
还有其他想法吗?
最佳答案
我的工作解决方案(从 documentation 复制):
from tqdm.auto import tqdm
tqdm.pandas()
关于python - 如何在 jupyter notebook 中将 tqdm 与 pandas 一起使用?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40476680/
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