


Tipps zur Verbesserung der Anwendungseffizienz häufig verwendeter Funktionen in der Pandas-Bibliothek
Die Pandas-Bibliothek ist eines der wichtigen Tools in Python für die Datenverarbeitung und -analyse. Es bietet eine Fülle von Funktionen und Methoden zur Datenverarbeitung. Bei der Arbeit mit großen Datensätzen müssen wir jedoch auch auf einige effiziente Anwendungstechniken achten. In diesem Artikel werden einige effiziente Anwendungstechniken gängiger Funktionen vorgestellt und spezifische Codebeispiele gegeben.
- Laden und Speichern von Daten
Das Laden und Speichern von Daten ist der erste Schritt in der Datenanalyse. Pandas bietet eine Vielzahl von Funktionen zum Lesen und Speichern von Daten in verschiedenen Formaten wie CSV, Excel, SQL usw. Um die Effizienz beim Laden und Speichern von Daten zu verbessern, können Sie die folgenden Techniken verwenden:
# 加载数据时,指定数据类型,减少内存占用 df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'column1': 'int32', 'column2': 'float64'}) # 使用.to_csv()方法时,指定压缩格式,减小文件大小 df.to_csv('data.csv.gz', compression='gzip')
- Datenbereinigung und -verarbeitung
Datenbereinigung und -verarbeitung sind die Kernschritte der Datenanalyse. Bei der Verarbeitung großer Datenmengen sollten Sie versuchen, Schleifeniterationen zu vermeiden und stattdessen vektorisierte Operationen zu verwenden, die von der Pandas-Bibliothek bereitgestellt werden. Im Folgenden finden Sie einige gängige und effiziente Anwendungstipps:
# 使用.isin()方法,替代多个“or”条件的筛选操作 df_filtered = df[df['column'].isin(['value1', 'value2', 'value3'])] # 使用.str.contains()方法,替代多个“or”条件的字符串匹配操作 df_match = df[df['column'].str.contains('keyword1|keyword2|keyword3')]
- Datenaggregations- und Gruppierungsberechnungen
Datenaggregations- und Gruppierungsberechnungen sind gängige Datenverarbeitungsvorgänge. Bei der Durchführung von Aggregationsberechnungen für große Datensätze können Sie die folgenden Techniken verwenden, um die Effizienz zu verbessern:
# 使用.groupby()方法,结合聚合函数一次性计算多个指标 df_grouped = df.groupby(['group_col'])['value_col'].agg(['sum', 'mean', 'max']) # 使用transform()方法,一次性计算多个指标,并将结果作为新的一列添加到原数据框中 df['sum_col'] = df.groupby(['group_col'])['value_col'].transform('sum')
- Datenvisualisierung
Datenvisualisierung ist ein wichtiger Bestandteil der Datenanalyse und -präsentation. Beim Zeichnen großer Datendiagramme sollte auf die Verwendung effizienter Visualisierungsfunktionen geachtet werden, um die Zeicheneffizienz zu verbessern.
# 使用seaborn库提供的高级绘图函数,如sns.histplot()替代Pandas的.hist()方法 import seaborn as sns sns.histplot(df['column'], kde=True, bins=10)
- Paralleles Computing
Bei der Verarbeitung großer Datenmengen kann der Einsatz von Parallel Computing die Leistung von Multi-Core-Prozessoren voll ausnutzen und die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erhöhen. Es gibt einige Funktionen in der Pandas-Bibliothek, die paralleles Rechnen unterstützen, beispielsweise die Methoden apply() und map().
import multiprocessing # 定义并行计算函数 def parallel_func(row): # 并行计算逻辑 # 使用multiprocessing库创建并行处理池 with multiprocessing.Pool() as pool: # 使用apply()方法进行并行计算 df['new_column'] = pool.map(parallel_func, df['column'])
Zusammenfassend muss bei allgemeinen Funktionen in der Pandas-Bibliothek bei der Verarbeitung großer Datenmengen auf einige effiziente Anwendungstechniken geachtet werden. Durch angemessenes Laden und Speichern von Daten, Vektorisierungsverarbeitung, paralleles Rechnen und den Einsatz effizienter Visualisierungsfunktionen kann die Effizienz der Datenverarbeitung verbessert und Datenanalyseaufgaben schnell erledigt werden. Ich hoffe, dass die in diesem Artikel vorgestellten Techniken den Lesern bei der praktischen Anwendung hilfreich sein werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTipps zur Verbesserung der Anwendungseffizienz häufig verwendeter Funktionen in der Pandas-Bibliothek. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Golang verbessert die Effizienz der Datenverarbeitung durch Parallelität, effiziente Speicherverwaltung, native Datenstrukturen und umfangreiche Bibliotheken von Drittanbietern. Zu den spezifischen Vorteilen gehören: Parallelverarbeitung: Coroutinen unterstützen die Ausführung mehrerer Aufgaben gleichzeitig. Effiziente Speicherverwaltung: Der Garbage-Collection-Mechanismus verwaltet den Speicher automatisch. Effiziente Datenstrukturen: Datenstrukturen wie Slices, Karten und Kanäle greifen schnell auf Daten zu und verarbeiten sie. Bibliotheken von Drittanbietern: Abdeckung verschiedener Datenverarbeitungsbibliotheken wie fasthttp und x/text.

Verwenden Sie Redis, um die Datenverarbeitungseffizienz von Laravel-Anwendungen zu verbessern. Mit der kontinuierlichen Entwicklung von Internetanwendungen ist die Datenverarbeitungseffizienz zu einem Schwerpunkt der Entwickler geworden. Bei der Entwicklung von Anwendungen, die auf dem Laravel-Framework basieren, können wir Redis verwenden, um die Effizienz der Datenverarbeitung zu verbessern und einen schnellen Zugriff und ein schnelles Zwischenspeichern von Daten zu erreichen. In diesem Artikel wird die Verwendung von Redis für die Datenverarbeitung in Laravel-Anwendungen vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt. 1. Einführung in Redis Redis ist ein Hochleistungsspeicher für Daten

Vergleichen Sie die Datenverarbeitungsfunktionen von Laravel und CodeIgniter: ORM: Laravel verwendet EloquentORM, das eine relationale Klassen-Objekt-Zuordnung bereitstellt, während CodeIgniter ActiveRecord verwendet, um das Datenbankmodell als Unterklasse von PHP-Klassen darzustellen. Abfrage-Builder: Laravel verfügt über eine flexible verkettete Abfrage-API, während der Abfrage-Builder von CodeIgniter einfacher und Array-basiert ist. Datenvalidierung: Laravel bietet eine Validator-Klasse, die benutzerdefinierte Validierungsregeln unterstützt, während CodeIgniter über weniger integrierte Validierungsfunktionen verfügt und eine manuelle Codierung benutzerdefinierter Regeln erfordert. Praxisfall: Beispiel einer Benutzerregistrierung zeigt Lar

Eingehende Untersuchung der Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen Golang-Crawlern und Python-Crawlern: Anti-Crawling-Reaktion, Datenverarbeitung und Framework-Auswahl Einführung: In den letzten Jahren hat sich mit der rasanten Entwicklung des Internets die Datenmenge im Netzwerk explosionsartig gezeigt Wachstum. Als technisches Mittel zum Abrufen von Internetdaten haben Crawler die Aufmerksamkeit von Entwicklern auf sich gezogen. Die beiden Mainstream-Sprachen Golang und Python haben jeweils ihre eigenen Vorteile und Eigenschaften. In diesem Artikel werden die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Golang-Crawlern und Python-Crawlern untersucht, einschließlich Anti-Crawling-Antworten und Datenverarbeitung.

Empfohlen: 1. Wirtschaftsforum des Volkskongresses – Bereich Ökonometrie und Statistik; 4. Forum für Datenanalyse; . Datenanalyse; 8. Data Mining Research Institute; 9. S-PLUS, R Statistikforum.

Als Open-Source-Programmiersprache hat die Go-Sprache in den letzten Jahren nach und nach große Aufmerksamkeit und Verwendung gefunden. Es wird von Programmierern wegen seiner Einfachheit, Effizienz und leistungsstarken Funktionen zur gleichzeitigen Verarbeitung bevorzugt. Auch im Bereich der Big-Data-Verarbeitung verfügt die Go-Sprache über großes Potenzial. Sie kann zur Verarbeitung großer Datenmengen, zur Leistungsoptimierung und zur guten Integration in verschiedene Big-Data-Verarbeitungstools und Frameworks eingesetzt werden. In diesem Artikel stellen wir einige grundlegende Konzepte und Techniken der Big-Data-Verarbeitung in der Go-Sprache vor und zeigen anhand spezifischer Codebeispiele, wie die Go-Sprache verwendet wird.

1. In dieser Lektion erklären wir die integrierte Excel-Datenanalyse. Wir vervollständigen sie anhand eines Falls. Öffnen Sie das Kursmaterial und klicken Sie auf Zelle E2, um die Formel einzugeben. 2. Anschließend wählen wir Zelle E53 aus, um alle folgenden Daten zu berechnen. 3. Dann klicken wir auf Zelle F2 und geben dann die Formel ein, um sie zu berechnen. Ebenso können wir durch Ziehen nach unten den gewünschten Wert berechnen. 4. Wir wählen Zelle G2 aus, klicken auf die Registerkarte „Daten“, klicken auf „Datenvalidierung“, wählen aus und bestätigen. 5. Verwenden wir dieselbe Methode, um die unten stehenden Zellen, die berechnet werden müssen, automatisch auszufüllen. 6. Als nächstes berechnen wir den tatsächlichen Lohn und wählen Zelle H2 aus, um die Formel einzugeben. 7. Dann klicken wir auf das Wert-Dropdown-Menü, um auf andere Zahlen zu klicken.

Die Go-Sprache bietet ein breites Anwendungsspektrum in der Datenanalyse, darunter: Gleichzeitige Datenverarbeitung: Die Parallelität von Go ermöglicht die parallele Verarbeitung großer Datenmengen, wodurch die Verarbeitungszeit verkürzt wird. Modelltraining für maschinelles Lernen: Go bietet Bibliotheken zum parallelen Erstellen und Trainieren von Modellen wie neuronalen Netzen, um die Trainingsgeschwindigkeit zu verbessern. Datenvisualisierung: Go verfügt über Bibliotheken zum Generieren interaktiver Diagramme und Dashboards zur visuellen Darstellung von Analyseergebnissen.
