


Apakah Cara Paling Cekap untuk Mencipta Pandas DataFrame?
Mencipta DataFrame Kosong: Perbandingan Pendekatan
Kaedah tradisional untuk mencipta DataFrame panda kosong dan mengisinya secara beransur-ansur boleh menjadi tidak cekap dan ingatan -intensif. Pendekatan yang lebih optimum ialah mengumpul data dalam senarai dan menukarnya menjadi DataFrame apabila perlu.
Kelebihan Pengumpulan Senarai:
- Kecekapan memori: Senarai ialah struktur data ringan yang menggunakan kurang memori berbanding dengan DataFrames.
- Prestasi: Melampirkan pada senarai adalah jauh lebih pantas daripada menambahkan berulang kali pada DataFrame.
- Inferens jenis data automatik: Apabila senarai ditukar kepada DataFrame, panda akan secara automatik menentukan data yang sesuai jenis.
- Penciptaan indeks automatik: RangeIndex dicipta secara automatik untuk data, menghapuskan keperluan untuk penetapan indeks manual.
Kod Contoh untuk Pengumpulan Senarai:
data = [] for row in some_function_that_yields_data(): data.append(row) df = pd.DataFrame(data)
Pendekatan Berhati-hati untuk Elakkan:
- Pelampiran Berulang pada DataFrame: Elakkan menggunakan df.append atau pd.concat dalam gelung atas sebab prestasi. Pendekatan ini membawa kepada operasi kerumitan kuadratik.
- Menggunakan loc dalam Gelung: Menambah menggunakan df.loc[len(df)] juga mengakibatkan peruntukan memori yang tidak cekap.
- DataFrame Kosong NaNs: Mencipta DataFrame yang diisi dengan NaNs boleh mencipta lajur objek, yang boleh menghalang prestasi.
Keputusan Penanda Aras:
Hasil penanda aras menunjukkan bahawa pengumpulan senarai adalah lebih cepat daripada kaedah lelaran tradisional melampirkan. Apabila DataFrame semakin besar, perbezaan masa menjadi lebih ketara.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah Cara Paling Cekap untuk Mencipta Pandas DataFrame?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
