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利用query()与eval()优化pandas代码

Python大数据分析记录分享成长 ❝本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1...简介利用pandas进行数据分析的过程，不仅仅是计算出结果那么简单，很多初学者喜欢在计算过程中创建一堆命名「随心所欲」的中间变量，一方面使得代码读起来费劲，另一方面越多的不必要的中间变量意味着越高的内存占用...因此很多时候为了提升整个数据分析工作流的「执行效率」以及代码的「简洁性」，需要配合一些pandas中的高级特性。...目前pandas中的query()已经进化得非常好用（笔者目前使用的pandas版本为1.1.0）。...，亦可像query()那样直接执行Python语句。

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python pandas dataframe函数_Python Pandas dataframe.ne()用法及代码示例

参考链接：带有Pandas的Python：带有示例的DataFrame教程 Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。...Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 Pandas dataframe.ne()函数使用常量，序列或其他按元素排列的 DataFrame 检查 DataFrame 元素的不等式。...# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the first dataframe df1=pd.DataFrame({"A":...as pd import pandas as pd # create series sr = pd.Series([3, 2, 4, 5, 6]) # Print series sr 让我们使用...# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the first dataframe df1=pd.DataFrame({"A":

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Cython优化Python代码

使用 Cython 优化 Python 代码是一种常见的方式，通过将 Python 代码转译为 C 并编译，可以显著提高性能。...解决方案将Python代码转换为Cython代码。为了做到这一点，你可以使用Cython编译器，它可以将Python代码转换为C代码。C代码可以使用C编译器进行编译，生成一个可执行文件。...这个可执行文件可以比原始的Python代码运行得更快。使用Cython优化器。Cython优化器可以对Cython代码进行优化，以使其运行得更快。...以下是用Cython优化Python代码的代码示例：import numpy as npcimport numpy as npdef r(x,y): #distance between particles...然后，可以使用Cython优化器对Cython代码进行优化。最后，可以使用Cython并行化来在多核计算机上运行代码。

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Python代码性能优化

Python使用非常方便、灵活，因此很受欢迎。但正因为如此，导致实现同一功能时，Python代码有很多写法，但不同的写法有不同的性能。因此写Python代码要有良好的习惯，多写高性能的代码。...作者原来平常写Python代码也很随意，直到某天处理大量数据时半天看不到结果，究其原因，是Python代码的性能问题导致的。 1. 列表解析与列表重建 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import time fr = open('words.txt') t1 = time.time() word_list...3. range与xrange range python中range会直接生成一个list对象。...测试代码： #!

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Python 代码优化实践

最近在用 Python 写一个一键替换文件的脚本文件，大概的功能是，向程序传递一个本地或 SFTP 目录的参数，程序可以把指定目录所有文件替换到特定应用程序的对应目录。...从目前的代码中能发现至少有 2 个地方可以优化：函数之间需要传递的参数太多了，可以看看是否全部必要，考虑下如何精简；部分业务逻辑太细化，有重复的代码实现，导致实现看起来比较臃肿。...对于第 2 点，优化的思路是：合并同类项，对于重复代码的部分，尽可能提取到共用逻辑中实现。...下面是优化后的代码： #执行本地文件替换的具体操作 def ReplaceLocalFiles(filepath, bydir): if (":" not in filepath) or (not...优化后的结果看起来有没有清爽很多？以上，如果觉得有用，请帮忙转发分享，不甚感激。

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Python代码性能优化

Python性能优化的一般步骤：步骤1：找到性能瓶颈步骤2：优化性能瓶颈步骤3：goto 『步骤1』找出瓶颈不要相信直觉，使用专业工具使用专业工具：...中，已经用xrange来代替range了，所以在python3里面，不存在这种性能问题。...result.append(i) return result 列表迭代式相对与一般的for循环或while循环迭代方式拥有更好的性能，所以可以用列表迭代式进行代替，但是这样会大大降低代码的可读性...，所以在性能和代码可读性方面要认真权衡。...return item in s 例五： def function1(): l = [] for i in xrange(10000): l.insert(0, i) 这段代码的功能是往列表里面插入

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Python 代码优化技巧(一)

代码优化Part1 分享最近看到的关于代码优化的一些技巧。...""" print timeit.timeit(stmt=s1, number=1000) print timeit.timeit(stmt=s2, number=1000) 运行结果如下： ➜ python...在python3.x里， True 变成了关键字参数，所以上述两种情况就一样了。 cProfile, cStringIO 和 cPickle 使用C语言的版本写的扩展要比原生的要快。...xrange 在python2.x里xrange 是纯C实现的生成器，相对于range来说，它不会一次性计算出所有值在内存中。但它的限制是只能和整型一起工作：你不能使用long或者float。...import 语句的开销 import语句有时候为了限制它们的作用范围或者节省初始化时间，被卸载函数内部，虽然python的解释器不会重复import同一个模块不会出错，但重复导入会影响部分性能。

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常见 Python 代码优化技巧

参考链接： Python代码的优化技巧源 / Python那些事代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、...优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。改进算法，选择合适的数据结构一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能改进的首要点是对算法的改进。...定位程序性能瓶颈对代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方，程序运行的主要时间是消耗在哪里，对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位，python 内置了丰富的性能分析工具，如 profile,cProfile...Python 性能优化工具 Python 性能优化除了改进算法，选用合适的数据结构之外，还有几种关键的技术，比如将关键 python 代码部分重写成 C 扩展模块，或者选用在性能上更为优化的解释器等，...实现的 Python"，但实际上它是使用一个称为 RPython 的 Python 子集实现的，能够将 Python 代码转成 C， .NET， Java 等语言和平台的代码。

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常见 Python 代码优化技巧

源 / Python那些事代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80%...优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。改进算法，选择合适的数据结构一个良好的算法能够对性能起到关键作用，因此性能改进的首要点是对算法的改进。...定位程序性能瓶颈对代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方，程序运行的主要时间是消耗在哪里，对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位，python 内置了丰富的性能分析工具，如 profile,cProfile...Python 性能优化工具 Python 性能优化除了改进算法，选用合适的数据结构之外，还有几种关键的技术，比如将关键 python 代码部分重写成 C 扩展模块，或者选用在性能上更为优化的解释器等，这些在本文中统称为优化工具...实现的 Python"，但实际上它是使用一个称为 RPython 的 Python 子集实现的，能够将 Python 代码转成 C， .NET， Java 等语言和平台的代码。

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Python 代码性能优化技巧

10 个 Python IDE 和代码编辑器 1. Vim 2. Eclipse with PyDev 3. Sublime Text 4. Emacs 5. Komodo Edit 6. ...The Eric Python IDE 10. Interactive Editor for Python 获取帮助你可以很容易的通过Python解释器获取帮助。...__doc__会显示其文档：语法 Python中没有强制的语句终止字符，且代码块是通过缩进来指示的。缩进表示一个代码块的开始，逆缩进则表示一个代码块的结束。...具有列表（list）、元组（tuple）和字典（dictionaries）三种基本的数据结构，而集合(sets)则包含在集合库中(但从Python2.5版本开始正式成为Python内建类型)。...流程控制 Python中可以使用if、for和while来实现流程控制。Python中并没有select，取而代之使用if来实现。使用for来枚举列表中的元素。

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Python 代码精简和优化

Python很简单，容易使用，开发效率很高，移植性很好，代码资源也很丰富，被广泛使用。但是Python代码编出来的动态库比较大，python库很全，缺点就是库比较大。...在内存占用方法，随着py库的引入，内存也成倍的增加，这里来讨论下如何来给Python瘦身，以及如何优化内存的占用。一、如何给Python的动态库瘦身。...Python的代码还是很精练的，所以要减小小代码的大小比较困难，但是仍然有一些思路来减小Python库的大小。 1、strip python动态库。...2、使用代码优化选项：-O3，该参数会对代码进行最大程度的优化，包括优化生成的二进制代码的大小，缺点是优化后会对调试带来困难。 3、去除代码中的Doc String....Python的扩展库放在lib目录下，可以在lib目录下执行下面的命令来编译Python代码： python -OO -m compileall .

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Python collections助你优化代码

这些容器嵌入在 Python 中，可以实现开箱即用。collections 模块提供了额外的高性能数据类型，它们可以优化代码，让一些任务变得更加简洁。...这与从标准的 Python dictionary 中获取元素的方法完全相同。...下面的代码就是一个例子。相反，它会使用默认值初始化这个键。默认值是根据在创建 defaultdict 对象时作为参数输入的数据类型自动设置的。下面的代码就是一个例子。...collections 库中的 deque 对该功能进行了优化。...namedtuple 官方文档：https://docs.python.org/2/library/collections.html#collections.namedtuple 当你使用 python

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Python 代码性能优化技巧

Python 语言虽然能做很多事情，但是有一个不足之处，那就是执行效率和性能不够理想。因此，更有必要进行一定的代码优化来提高 Python 程序的执行效率。...本文章主要是输出自己在 Python 程序优化的经验。 01 尽量使用内置函数 Python 的标准库中有很多内置函数，它们的运行效率都很高。因为很多标准库是使用 C 语言编写的。...在 Python 中，字符串变量在内存中是不可变的。如果使用 "+" 拼接字符串，内存会先创建一个新字符串，然后将两个旧字符串拼接，再复制到新字符串。...fir = 'hello' sec = 'monkey' result = '{}, {}'.format(fir, sec) print(result) 上述代码使用隐式的位置参数，format()...# 将 a 和 b 两个值互换 temp = a a = b b = temp Python 素有优雅的名声，所以有一个更加优雅又快速的方法，那就是多重赋值。

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python代码优化案例分析

优化思路： 1、减少函数调用的次数在第一版代码中，每次判断会调用两次type()。...优化方式： import types if type(num)==types.IntType... 2、对象值比较 VS 对象身份比较 type(0),type(42)等都是同一个对象“优化方式： if type(num) is types.IntType... ...优化方式： from types import IntType if type(num) is IntType 4、惯例和代码风格 isinstance()函数让if语句更方便，并具有更好的可读性。...优化方式： if isinstance(num,int)... 摘选自《python核心编程（第二版）》第四章P68

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实用Python代码优化技巧

毕竟谁也不想让人将自己的代码称为"屎山",这里将日常开发中需要注意的点进行总结。适用于 Python 初学者希望编写更高效代码的学习者，也适用于经验丰富的开发者优化现有项目的实践者。...希望通过本指南，让开发者能够掌握 Python 代码优化的核心技巧，提升代码质量，减少运行时间，并增强代码的可扩展性和可维护性。...二、可优化点 2.1 注释注释放在开头的原因是因为注释在开发中重要,最基本的需要在每个方法中标出该方法的功能,传递的参数、返回值的类型和解释.在Python中推荐使用"""进行标记注释...三、总结在 Python 开发中，良好的代码风格和优化技巧能提高代码的可读性、可维护性，并减少潜在错误。...以上是我在日常开发中的一些总结,如果你有更好的优化,或其它方面的对代码规范、可读性改进的方法,欢迎在评论区留言(虚心学习)。

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python 代码检查，实现行级代码优化

哪个函数占用内存比较多，是否需要优化对内存的使用？哪个占用cpu时间比较长？等... 这些都需要考虑，python有几个库可以帮助你解决这些问题～废话不多说，切入主题。...首先测试该代码运行时间：它是一个外部的python测量。 ? real 表明了执行脚本花费的总时间。 user 表明了执行脚本花费在cpu的时间。...$python -m memory_profiler + 要执行的代码文件 ? 看上面的输出，注意内存使用率的单位是MiB,这代表的是兆字节(1MiB = 1.05MB)....： $ python c9.py ?...通过以上几个模块，可以更加清晰的了解python代码的执行过程以及对资源的占用情况。对代码优化有很大的帮助

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Python编码规范与代码优化

Python编码规范 Python的程序由包、模块（即一个Python文件）、函数、类和语句组成 (1) 命名规则变量名、包名、模块名通常采用小写字母开头，如果名称中包含多个单词，一般采用第一个单词全部小写...getName()；get_name() (2) 代码缩进使用Tab键和空格来进行代码缩进，但是不要混用Tab和空格来缩进。...Python中的缩进代表程序块的作用域，如果采用了错误的代码缩进，会导致程序抛出异常。 (3) 空格/空行函数或者语句块之间使用空格行来分隔，以分开两段不同功能的代码块，增强可读性。...(6) 如果一行语句太长，可以在行尾使用续行符“\” ，在下一行继续写代码。 (7) 适当使用异常处理结构提高程序的容错性和健壮性。

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用Python和Pandas优化数据清洗脚本的实践

选择Python和Pandas是因为它擅长数据处理，但大文件容易爆内存，想通过这次实践优化性能，记录我的思路和过程。...技术环境:Ubuntu22.04,Python3.10.12,Pandas2.2.2.核心思路与操作步骤明确需求:清洗CSV中的空值和负销量，按产品ID汇总总销量，输出到新CSV。...初始实现:用Pandas一次加载整个文件，验证清洗逻辑。性能优化:改用分块读取，减少内存占用。验证结果:检查输出准确性，优化处理速度。...步骤2：分块优化为了优化内存，我改用Pandas的chunksize分块读取：importpandasaspdchunk_size=100000summary=pd.DataFrame()forchunkinpd.read_csv...内存优化:占用稳定在300MB，远低于1GB。代码健壮性:清洗逻辑准确，输出无误。学习收获:掌握了Pandas分块处理和字典优化的技巧。思考与总结Pandas的局限:一次加载大文件不可取，分块是关键。

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使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

其中调用的Python函数需要使用pandas.Series作为输入并返回一个具有相同长度的pandas.Series。...要使用groupBy().apply()，需要定义以下内容：定义每个分组的Python计算函数，这里可以使用pandas包或者Python自带方法。...需要注意的是，StructType对象中的Dataframe特征顺序需要与分组中的Python计算函数返回特征顺序保持一致。...如果在pandas_dfs()中使用了pandas的reset_index()方法，且保存index，那么需要在schema变量中第一个字段处添加'index'字段及对应类型（下段代码注释内容） import...优化Pandas_UDF代码在上一小节中，我们是通过Spark方法进行特征的处理，然后对处理好的数据应用@pandas_udf装饰器调用自定义函数。

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Python练手，pandas

''' http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html numpy的主要数据结构是ndarry pandas的主要数据结构是...Series、DataFrame ''' import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df1

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