使用Pandas跨数据帧进行条件替换
Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理、清洗、转换和分析。在数据分析过程中，经常需要对数据进行条件替换，而Pandas提供了跨数据帧进行条件替换的功能。
跨数据帧进行条件替换是指在多个数据帧之间根据条件进行数据替换的操作。下面是一个完善且全面的答案：
概念： 跨数据帧进行条件替换是指在多个数据帧之间根据条件进行数据替换的操作。通常情况下，我们需要根据某个数据帧中的条件，对另一个或多个数据帧中的数据进行替换。
分类： 跨数据帧进行条件替换可以分为以下两种情况：
- 单条件替换：根据一个数据帧中的条件，对另一个数据帧中的数据进行替换。
- 多条件替换：根据多个数据帧中的条件，对另一个数据帧中的数据进行替换。
优势： 使用Pandas进行跨数据帧的条件替换具有以下优势：
- 灵活性：Pandas提供了丰富的数据处理和操作方法，可以根据不同的条件进行灵活的数据替换操作。
- 效率高：Pandas使用了向量化的计算方式，能够高效地处理大规模数据，提高数据处理的效率。
- 易于使用：Pandas提供了简洁的API和丰富的文档，使得跨数据帧的条件替换操作变得简单易懂。
应用场景： 跨数据帧进行条件替换在数据分析和数据清洗过程中经常会用到，常见的应用场景包括：
- 数据清洗：根据某个数据帧中的条件，对另一个数据帧中的数据进行清洗和修正。
- 数据合并：根据某个数据帧中的条件，将另一个数据帧中的数据合并到一起。
- 数据转换：根据某个数据帧中的条件，对另一个数据帧中的数据进行转换和映射。
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总结： 使用Pandas进行跨数据帧的条件替换可以方便地进行数据处理和转换操作。通过灵活运用Pandas提供的方法，可以根据不同的条件对多个数据帧中的数据进行替换，实现数据清洗、合并和转换等操作。腾讯云提供了多个与云计算相关的产品，如云服务器、云数据库和云存储等，可以满足不同场景下的数据处理和存储需求。
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假设我有一个名为'df‘的Pandas数据帧，如下所示：
X Y Z
0 -3 6 -7
1 -4 -10 -1
2 9 -10 -9
3 5 0 -8
4 -2 1 -8
我想在df中的一些行之外创建一个新的框架：
new_df = df.loc[(df['X'] == -3) & (df['X'] == 9)]
然后我修改新的数据框：
new_df.Y = 150
有没有一种简单的方法可以将我的新数据帧重新插入到旧帧中，只替换我在新帧中修改的那些值？
所以最后，我会得到原始的'df‘，它看起来像这样：
浏览 0提问于2016-12-10得票数 1
我试图使用pandas.where()从数据帧中的列中删除负值。
删除负值的最明显方法是在列上运行pandas.abs()。所以：
import pandas as pd
frame = pd.DataFrame([-1,-1,-3,-4,-5],columns=["amount"])
frame.amount = frame.amount.abs()
但是我想使用pandas.where()来尝试同样的方法。因此，我尝试了以下几点：
frame.amount = frame["amount"].where(frame["amount"] &
浏览 0提问于2019-05-27得票数 2
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2回答
如何在一个命令中过滤Pandas数据帧中的行并仅获取pandas数据帧中的列的子集。
我正在试着应用像这样的东西...
frame[(frame.DESIGN_VALUE > 20) & (frame['mycol3','mycol6']))]
谢谢。
浏览 0提问于2015-10-02得票数 17
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我有一个数据帧，为了创建一些分区，我必须从中检索唯一的值。我有这个部分，我可以得到一个小的数据帧，每一行都是一个特定的分区。我遇到的挑战是，我需要将原始数据帧过滤到适当的数据(不修改原始帧，以便我可以过滤所有值)，以便可以将其发送到S3。
根据小数据帧中的序列过滤数据帧时遇到问题。
下面是我的代码：
df_partitions = df.groupby(['grid_id', 'case_id', 'snapshot_year', 'snapshot_month', 'snapshot_day'])
浏览 10提问于2020-02-22得票数 0
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2回答
我的Pandas数据帧中有两列。我想用列a除以b，再用值来表示，如下所示：
import pandas as pd
csv1=pd.read_csv('auto$0$0.csv')
csv2=pd.read_csv('auto$0$8.csv')
df1 = pd.DataFrame(csv1, columns = ['Column A','Column B'])
df2 = pd.DataFrame(csv2, columns = ['Column A','Column B'])
dfnew
浏览 2提问于2016-04-14得票数 35
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我有两个pandas数据帧：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'Counterparty':['Bank','Client','Bank','Bank'],
'Maturity':[200, 400, 200, 400],
'Amount':[100, 100, 100, 100],
'Factor':[0,0,0,0]})
df2 = pd.Da
浏览 3提问于2018-02-18得票数 2
我有一台dataframe。我想要将某些行的所有列的值替换为默认值。有没有办法通过pandas apply函数做到这一点？
这是数据帧
import pandas as pd
temp=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6],'b':[2,3,4,5,6,7],'c':['p','q','r','s','t','u']})
mylist=['p','t']
如何将列a和b中的值替换为默认值0，其中
浏览 13提问于2016-07-21得票数 2
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2回答
我正在尝试加载一个arff文件，并将数据转换为pandas数据帧。然而，当我这样做时，数据可以在上获得：
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.io import arff
dataframe, meta = arff.loadarff('chronic_kidney_disease.arff')
dataframe = pd.DataFrame(dataframe)
dataframe.head()
我得到以下错误：
ValueError: yes value not in ('yes',
浏览 7提问于2020-06-30得票数 0
我需要根据一些标准拆分整个数据帧(Pandas)。例如：
import pandas as pd
import numpy as np
a = np.random.random(size=(1,10))
b = np.random.randint(100,size=a.shape)
df = pd.DataFrame(array((a,b)).T,columns=['a','b'])
现在，如果我想将数据帧分成两部分，其中df'a‘>= 30和df'a’< 30
df_two = [df[df['a'] < 3
浏览 4提问于2017-02-28得票数 2
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当使用pandas数据帧进行方法链接时，通常需要屏蔽一个特定的列，而不是整个数据帧。 pandas的文档包含用于整个dataframe或series的mask或where。 是否有某种方法可以将mask传递给整个数据帧，但只更改一列？ 举个例子，假设我们有数据： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A' : [0,1,2], 'B' : [3,4,5]}) 现在我们可以执行df.mask(df > 0, 2)，整个数据帧将是： |A | B |
|--|---|
|0 | 2 |
|2 | 2 |
|2 |
浏览 28提问于2020-04-13得票数 1
让我们假设这个数据帧有三列'ABC‘包含随机数。用户可以选择他想要对此数据帧进行切片的阈值条件。如果其中一个条件为'None‘，则表示没有限制条件。如何跳过按阈值为None的条件进行切片？ import pandas as pd
import numpy as np
condition_A = [75,66,None]
condition_B = [50,14,30]
condition_C = [66,None,37]
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 3)), columns=list('
浏览 29提问于2021-06-29得票数 0
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2回答
.csv文件如下所示
col1, col2, col3
"a, b, c"
"d, e, f"
我想解开引号中的行以正确读取pandas/Python中的文件。如R中的重复问题所述，可以读取.csv数据两次: 1)展开辅助数据帧的第一列中的数据，以及2)调用辅助数据帧的第一列上的读取函数。
对熊猫来说，最优雅的方式是什么？
浏览 0提问于2018-12-15得票数 1
我正在尝试使用MysqlDB向mysql数据库中写入一个Pandas数据帧(或者可以使用numpy数组)。MysqlDB似乎不理解' nan‘，我的数据库抛出一个错误，说nan不在字段列表中。我需要找到一种方法将'nan‘转换为NoneType。
有什么想法吗？
浏览 1提问于2013-01-05得票数 206
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我已经加载了一个包含json文件的s3存储桶，并将其解析/平整成一个pandas数据帧。现在我有了一个175列的数据帧，其中有4列包含个人身份信息。
我正在寻找一个快速解决方案匿名这些列(名称和地址)。我需要保持信息的倍数，以便如果同一个人的姓名或地址出现多次具有相同的哈希。
pandas或其他包中是否有我可以利用的现有功能？
浏览 4提问于2017-12-28得票数 7
1回答
我试图通过从不同的数据帧中选择仅满足特定条件的行来创建数据帧。 技术人员只能使用下拉菜单为第一列选择几个字段中的一个，因此我希望指定特定的字段。但是，第2列是一个自由文本条目，因此我正在寻找两个具有任意拼写/大小写类型的特定关键字。 我想要新数据帧中行中的所有列。 任何帮助或见解都将不胜感激。 import pandas as pd
df = pd.read_excel (r'File.xlsx, sheet_name = 'Sheet1')
filter = ['x', 'y']
columns=df.columns
data
浏览 11提问于2020-06-23得票数 2
我有一个包含90列的pandas数据框，我想对每一列应用一种格式。每一列都有自己的格式，并且具有该格式的函数具有与该列的名称相同的名称。我想将格式应用于数据框上的每一列。 例如，假设dv，dw是我的数据帧df的两列： dv
1
2
1
1
5
5
dw
2
2
1
3
2
3
def dv(dv):
if dv==1:
return 1
else:
return 0
def dw(dw):
if dw==2:
return 1
else:
return 0 我正在使用下面的命令： df
浏览 10提问于2020-10-11得票数 0
我尝试使用pandas dataframe来检索结果，以获得相同的结果
这是我的SQL查询：
SELECT strftime('%m', date_report) as month, count(*) as total_infector
from cases
where has_travel_history = 't' and age >= '50'
group by month
order by total_infector desc limit 2
使用pandas数据帧：
import pandas as pd
df = pd
浏览 4提问于2020-09-01得票数 0
2回答
我有一个PostgreSQL数据库。Pandas有一个“to_sql”函数，可以将数据帧的记录写入数据库。但我还没有找到任何文档，说明在我使用完dataframe时如何使用pandas更新现有的数据库行。
目前，我可以使用pandas read_sql_table将数据库表读取到数据帧中。然后，我会根据需要处理数据。但是，我还不能弄清楚如何将该数据帧写回数据库以更新原始行。
我不想覆盖整个表。我只需要更新最初选择的行。
浏览 73提问于2015-04-13得票数 25
我正在尝试跳过在加载到pandas数据帧时产生比预期更多的列的行。
就像这个Pandas选项:当error_bad_lines = False时，pandas将跳过这些行。
如何使用to-pandas-dataframe()实现这一点？
谢谢。
浏览 24提问于2020-11-17得票数 1
1回答
首先，我需要说明我的代码运行时没有任何错误消息，但是我不理解一些结果。
我在networkx中从一个pandas数据帧创建了一个图，它有398595个整数ID。
# Create Graph
G = nx.Graph()
G.name = "Graph from Pandas"
# Add Nodes to Graph
G.add_nodes_from(test_df['ID'].tolist())
print(nx.info(G))
nx.info(G)的输出如下所示，这也是正确的，这是我所期望的：
Type: Graph
Number of nodes:
浏览 0提问于2020-09-28得票数 0
1回答
火花数据帧
、、
星火数据帧和Pandas数据帧的区别是什么？我的理解是，Pandas数据框架主要用于将CSV数据读入DF，在DF中，Spark数据帧用于将弹性分布式数据( RDD )加载到数据帧中，并且可以操作数据帧。请分享你的反馈
浏览 6提问于2020-09-01得票数 0
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2回答
我的熊猫数据帧中有一堆零。我想用函数返回的值替换它们。我正在使用fillna做类似的事情。以下是我的代码的一个简化版本，以实现可重复性：
import pandas as pd
import numpy as np
def replace(x):
v = x * 2
return v
df = pd.DataFrame({'col1': [1,np.nan,0],
'col2': [1,2,3]
})
df['col1'].replace(0, valu
浏览 1提问于2021-11-15得票数 0
1回答
从菜单中，我调用了一个函数，该函数将csv文件加载为Pandas数据帧。我想让数据帧可以从其他函数访问和更改。其他函数可以做一些事情，比如，drop na等。
如何确保正在访问和更改global df中的数据帧
浏览 2提问于2020-09-26得票数 1
3回答
我在python pandas中有两个数据帧
数据帧1
User_id zipcode
1 12345
2 23456
3 34567
数据帧2
ZipCodeLowerBound ZipCodeUpperBound Region
10000 19999 1
20000 29999 2
30000 39999 3
如何使用pandas merge将区域中的数据映射到条件为if(df1.zipcod
浏览 3提问于2016-10-29得票数 3
我在我的全局环境中有一堆数据帧，每个数据帧有5列，我想过滤掉它们中只有第4列和第5列中包含零的行。我尝试列出所有数据帧，并使用以下代码运行for循环： all_frames <- list(aa,bb,cc,dd,ee,ff,gg,hh,ii,jj)
for (i in all_frames) {
i <- i[apply(i[,-c(1:3)], 1, function(x) !all(x==0)),]
} 不幸的是，这不起作用，任何建议都将不胜感激，谢谢！
浏览 14提问于2021-03-25得票数 0
我有一个数据帧，其中包含一个带有日期的列。一些日期丢失(空)，一些日期在1500年。 我只想获取日期在过去10年内或缺少日期的那些行。 由于Pandas的时间范围是584年，我这样做是为了避免引发错误： import arrow as ar
import pandas as pd
df[(pd.to_datetime(df['date'], errors = 'coerce') >= ar.utcnow().shift(days=-3650).date())] 但是，这也删除了缺少日期的行，而我不希望这样。是否有一种方法可以排除超过10年的日期，但不排
浏览 17提问于2019-02-28得票数 0
回答已采纳
我知道如何使用apply或np.where基于另一列的值创建新列，但是我想不起一种选择性地更改现有列的值的方法；我怀疑其中是否涉及df.ix？我说得对吗？
例如，下面是一个简单的dataframe (我的数据帧有数万行)。如果名称以字母‘e’结尾，我想更改'flag‘列中的值(假设为'Blue')：
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'name':['Mick', 'John', 'Christine',
浏览 0提问于2014-05-01得票数 9
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我将csv文件读入pandas数据帧，并希望将具有二进制答案的列从yes/no字符串转换为1/0整数。下面，我展示了其中一列("sampleDF“是pandas数据帧)。
In [13]: sampleDF.housing[0:10]
Out[13]:
0 no
1 no
2 yes
3 no
4 no
5 no
6 no
7 no
8 yes
9 yes
Name: housing, dtype: object
非常感谢您的帮助！
浏览 18提问于2016-12-01得票数 53
我有一个数据帧，它包含各种不同的值来指示缺失。我修改了它，现在它们都应该被指定为'NaN‘，如下所示： import numpy as np
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'Name':['Tom', 'nick', '-', 'jack'],
'Age':['20', '0', '19', ''],
'color'
浏览 6提问于2021-04-27得票数 0
假设有一个形状为(4000,13)的数据帧。假设数据帧“str_labels”中可能有"|“值。如何通过删除所有包含字符串值"|“的行(全部13列)来对pandas数据帧进行排序。示例： list(dataframe["str_labels"])=["abcd","aaa","op|gg","iku | gv"]
filtered_out = ["abcd", "aaa"] ## example code
dataframe["|" not in d
浏览 13提问于2020-10-28得票数 0
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1回答
我刚接触Python，并且使用pandas数据帧来存储和处理大型数据集。
我想知道是否可以比较名称相似的列的数据帧之间的值。例如，我所追求的功能类似于比较此数据帧中的列'A‘：
A
0 9
1 9
2 5
3 8
4 7
5 9
6 2
7 2
8 5
9 7
此列中的“A”列：
A
0 6
1 3
2 7
3 8
4 2
5 5
6 1
7 8
8 4
9 9
然后，对于每一行，我将确定两个'A‘值中哪一个较小，并将其添加到第一个数据帧中名为’B‘的新列中：
A B
0 9 6
1 9 3
2 5 5
3
浏览 2提问于2016-11-15得票数 2
基于一系列条件，我正在尝试从Pandas数据帧中删除不需要的行。我对每组条件都有一个drop语句-总共有10个条件。但是，行是随机删除的。每次我在不应删除任何行的测试用例上运行代码时，都会删除不同数量的行。我尝试使用inplace=True删除，但仍然会随机删除行。我尝试注释掉除第一个语句之外的所有drop语句--只使用一个drop语句仍然会导致随机删除的行。 当我在我的PC上本地运行时，这段代码似乎运行得很好。但是，我需要在服务器上运行它。服务器上安装了更新版本的Python和Pandas。我尝试在服务器上使用与我在PC上使用的相同版本的Python和Pandas，但仍然收到随机丢弃的行。
浏览 250提问于2021-11-12得票数 0
我想创建一个函数来处理我在处理文本数据时遇到的问题。我熟悉Python和pandas数据帧，我通常认为解决问题的过程是使用一个函数，然后使用pandas apply方法将该函数应用于列中的所有元素。然而，我不知道从哪里开始实现这一点。 因此，我创建了两个函数来处理替换。问题是我不知道如何在这个方法中放入多个替换。我需要对三个独立的数据帧进行大约20次替换，所以用这种方法解决这个问题需要60行代码。有没有一种方法可以在一个函数中进行所有替换，然后将其应用于scala中数据帧列中的所有元素？ def removeSpecials: String => String = _.replaceA
浏览 9提问于2019-12-26得票数 0
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我正在从Pandas切换到Dask，并希望在数据帧上执行条件选择。我想提供一个条件列表，最好是布尔数组/序列，然后得到一个应用了所有这些条件的数据帧。 在Pandas中，我只是做了np.all(BoolSeries1，BoolSeries2，...)并将结果应用于数据帧。 import dask.array as da
import dask.dataframe as dd
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A' : np.random.rand(1000) , 'B':
浏览 10提问于2019-06-27得票数 2
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2回答
我一直在尝试将特定键的值存储到pandas数据帧中，该数据帧来自具有字典列表的另一个数据帧。有人能教我怎么做吗？？ source data frame result data frame
浏览 11提问于2021-02-08得票数 0
我有一本熊猫词典DataFrames。我想组合这个字典中的数据帧，以创建一个包含较少键的字典，但使用较大的数据帧作为值。
例如，在下面的示例中，我希望从d创建d_new。
d = {1: pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[3,4]}),
2: pd.DataFrame({'a':[3,4],'b':[5,6]}),
3: pd.DataFrame({'a':[10,11],'b':[12,13]}),
4: pd.DataFrame({
浏览 0提问于2021-10-14得票数 0
2回答
我需要找出pyspark dataframe中所有列中0的百分比。如何在数据帧中找到每一列的零计数？
附言:我尝试过将数据帧转换为pandas数据帧，并使用了value_counts。但是，对于大型数据集来说，推断它的观察值是不可能的。
浏览 0提问于2018-08-20得票数 4
我想在Pandas中将一个数据帧除以另一个数据帧，以最终表示百分比变化。两个数据帧值都包含NaN和0。现在，当我将一个数据帧除以另一个数据帧时，两个数据帧的值都为零的结果是NaN。我知道为什么0/0设置为np.nan，但从百分比变化的角度来看，我需要0/0为0。 实现这一目标的最干净的方法是什么？ 重现问题： import pandas as pd
import numpy as np
data_with_zeros = pd.DataFrame({'a': [2, np.nan, 0, 3], 'b': [np.nan, 2, 0, 6]})
data_
浏览 108提问于2016-12-29得票数 3
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我有一个像这样的pd数据帧，需要转换为无命名空间的字典和嵌套的数据帧？ pandas dataframe data = {None: {
'Periods': {None: 8759},
'Years': {None: 20},
'Scenarios': {None: 1},
'Scenario_Weight': {1: 1},
}}
浏览 9提问于2020-09-13得票数 3
1回答
我有一个大约50列、>100行的pandas数据帧。我想选择列'col_x'，'col_y' where 'col_z' < m。有没有一种简单的方法可以做到这一点，类似于df[df['col3'] < m]和df[['colx','coly']]，但组合在一起？
浏览 2提问于2017-12-30得票数 3
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columns=['NAME', 'AB', 'H']
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Harper', '10', '5'], ['Trout', '10', '5'], ['Ohtani', '10', '5'], ['TOTAL', '30', '15']], columns=columns)
df1
浏览 1提问于2018-05-14得票数 2
因此，我正在尝试创建一个python脚本，该脚本允许我在使用pandas创建的数据帧(masterfile)上执行SQL操作。数据帧从特定文件夹中找到的csv文件中提取其内容。 我能够成功地创建其他所有内容，但我在SQL操作部分遇到了麻烦。我正在尝试使用数据帧作为“数据库”，在这里我将使用我的SQL查询来拉取数据，但是我得到了一个"AttributeError：' dataframe‘object has no attribute 'cursor’“错误。 我没有看到很多pandas.read_sql_query()的例子，所以我很难理解我将如何在其中使用我的数据帧。
浏览 12提问于2020-06-28得票数 0
我尝试通过pandas数据帧运行for循环，并将逻辑表达式应用于该数据帧的每个元素中的一列。我的代码编译时没有错误，但没有输出。
示例代码：
for i in df:
if df['value'].all() >= 0.0 and df['value'].all() < 0.05:
print df['value']
任何帮助都将不胜感激！谢谢
浏览 4提问于2016-08-11得票数 1
2回答
我有Dask系列的Dask数据帧。
我想在本系列中建立索引，以获取dask数据帧以供后续工作使用。
但是，使用loc[0]会导致另一个dask系列。使用to_frame也不起作用，因为结果是"Dask系列Dask数据帧的Dask数据帧“。
下面是一个使用Dask系列Pandas数据帧的最小示例(不完全相同，但说明了问题)：
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
pdf1 = pd.DataFrame({'a': [1,2,3,4], 'b': [4,3,2,1]})
pdf2 = pd.Data
浏览 3提问于2020-02-03得票数 1
我在pandas data frame中有一个专栏，如下所示。列名为'ingredients_text‘ ? 现在，我希望在所有数据帧中替换此列中的所有值，如5.5%到5.5%。
浏览 9提问于2021-04-08得票数 0
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3回答
我有一个非常大的数据帧另存为gzip文件。在保存数据之前，还需要对其进行大量操作。
您可以尝试将整个gzip数据帧转换为文本格式，将其保存到变量中，解析/清理数据，然后通过pandas.read_csv()保存为.csv文件。然而，这是非常耗费内存的。
我想逐行读取/解压缩这个文件(我认为这将是最节省内存的解决方案)，解析它(例如，使用正则表达式re或pandas解决方案)，然后将每一行保存到pandas数据帧中。
Python有一个gzip库来实现这一点：
with gzip.open('filename.gzip', 'rb') as input_file:
浏览 0提问于2016-08-12得票数 0
1回答
我正在尝试将一些pandas代码转换为Deedle和C#。 首先，数据帧是，因为它是按日期编制索引的。 Frame.FromRecords(fetchOhlcVsResults).IndexRows<DateTime>("datetime").SortRowsByKey() 接下来，我成功地在框架中添加了其他几个计算列。我被困在翻译的部分是来自pandas的这段代码： tr = df[['high-low', 'high-pc', 'low-pc']].max(axis=1) 它只取三列中的最大值。这是我尝试过的：
浏览 17提问于2021-11-15得票数 0
回答已采纳
假设我的Pandas数据帧如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
dict(ID = [1, 2, 3],
xz = [0, 1, 1],
yz = [4, 5, 6],
yx = [7, 11, 18],
xy = [10, 10, 11])
)
如果我想选择名称中包含x的所有列，我可以执行以下操作：
df.filter(regex = 'x', axis=1)
如果我还想按列名进行选择，我会执行以下操作，但这将不起作用。
df.filter(ite
浏览 0提问于2020-05-23得票数 0
假设我有一个pandas数据帧，其列值为df.age = {25，35，76，21，23，30}
我想像这样做一个就地替换：
if df.age >=25 and df.age <= 35:将该值替换为1否则:将该值替换为0
我试过这个dfdf.age >= 7.35和df.age <= 7.45，'age‘=0，但似乎不起作用。
浏览 0提问于2015-10-22得票数 5
我们目前使用了大量的MongoDB聚合管道来做一些数据处理。然而，我们经常遇到一些性能问题。我正在考虑将数据从MongoDB读取到Pandas数据帧中，并使用Pandas数据帧聚合来处理数据。有谁有比较这两种方法的经验吗？另外，MongoDB聚合管道是否利用了内部的某种并行性？
浏览 0提问于2020-05-15得票数 2
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