作者：Lemon 来源：Python数据之道 玩转 Pandas 的 Groupby 操作 大家好，我是 Lemon，今天来跟大家分享下 pandas 中 groupby 的用法。...Pandas 的 groupby() 功能很强大，用好了可以方便的解决很多问题，在数据处理以及日常工作中经常能施展拳脚。 今天，我们一起来领略下 groupby() 的魅力吧。...首先，引入相关 package ： import pandas as pd import numpy as np groupby 的基础操作 经常用 groupby 对 pandas 中 dataframe...），获取其他列的均值 df.groupby('A').mean() Out[3]: B C A a 2.0 108.000000...('A').apply(np.mean) ...: # 跟下面的方法的运行结果是一致的 ...: # df.groupby('A').mean() Out[17]:
同一种编程语言之间的数据通信非常简单，因为数据的规范都是相同的，所以输入和输出不需要做任何转换。但是在不同的编程语言之间做数据通信，就比较麻烦了。...对齐一门语言的数据或许还没啥，但是如果对接的语言多了，你就需要写很多份能够与之对应的数据对齐转换代码。编写和维护的成本可想而知，那么目前有没有一种通用，而且各个编程语言都能够支持的数据格式呢？...综上所述，JSON是基于键值对集合以及有序值列表这两种结构的纯文本形式的数据交换格式。大白话讲就是，JSON是一段纯文本，这段纯文本是按照一定的规则组合在一起的，其中的两大主体就是字典和数组。...试想一下，如果将JSON应用到更大的场景时，比如对编程语言的描述或者界面布局的描述，其生成的JSON文件可能会很大，因此对这种大JSON文件解析性能的要求也会更高。...那么，有没有比原生的NSJSONSerialization解析性能更好的JSON解析方法呢？
两个月前向Plumbr公司引进线程死锁的检测之后，我们开始收到一些类似于这样的询问：“棒极了！现在我知道造成程序出现性能问题的原因了，但是接下来该怎么做呢？”...锁不是问题的根源，锁之间的竞争才是 通常在多线程的代码中遇到性能方面的问题时，一般都会抱怨是锁的问题。毕竟锁会降低程序的运行速度和其较低的扩展性是众所周知的。...因此，你不应该因为性能问题抱怨锁，应该抱怨的是锁的竞争。当有了这个认识之后，让我们来看下能做些什么，以降低竞争的可能性或减少竞争的持续时间。...包含对账户余额和牌桌限制检查的锁定块很可能大幅提高调用操作的开销，而这无疑会增加竞争的可能性和持续 时间。 解决的第一步就是确保我们保护的是数据，而不是从方法声明移到方法体中的那段同步声明。...）的可能引起费时操作的代码，被移到了锁控制的范围之外。
如果您还有更多的想法来扩充这个列表，请告诉我，我和所有的读者会受益！您的想法可能帮助别人获得突破。 我把这个列表分成了四个主题： 用数据提高性能 用算法提高性能。 通过调整算法提高性能。...相关资源： 如何定义你的机器学习问题 2.通过算法提高性能 机器学习是关于算法的。 所有的理论和数学都描述了从数据中学习决策过程的不同方法（如果我们限制自己进行预测建模）。...使用表现最好的算法，通过进一步的调整或数据准备来提高性能。 将结果与你选择的深层学习方法排序，它们如何比较？ 也许你可以放弃深度学习模型，并使用更简单，更快速，甚至是容易理解的训练方法。...有关超参数优化的好帖子，请参阅： 如何使用Keras在Python中网格搜索深度学习模型的超参数 1）诊断 如果你知道为什么性能不再提高，你将获得更好的性能。 你的模型是否拟合过度或不足？...通常情况下，使用简单的线性方法（如正则化回归），可以学习如何对来自不同模型的预测进行加权，以得到比预测平均值更好的结果。 基准结果使用子模型的预测均值，但提高了模型学习权重的性能。
对于许多用例，这些都是需要的。但是如果想让你的代码尽可能快速和可扩展，那么这些基本类型并不总是足够好。 在本文中，我们将讨论JS 中 Set对象如何让代码更快— 特别扩展性方便。...set 中的元素按插入顺序是可迭代的，它不能包含任何重复的数据。换句话说， set中的每一项都必须是惟一的。...删除元素:在 Set中，可以根据每项的的 value 来删除该项。在数组中，等价的方法是使用基于元素的索引的 splice()。与前一点一样，依赖于索引的速度很慢。...换句话说，运行时间的增长速度与数据大小的增长速度相同。 相比之下， Set用于搜索、删除和插入元素的方法的时间复杂度都只有 O(1)，这意味着数据的大小实际上与这些方法的运行时间无关。...虽然运行时间可能会有很大差异，具体取决于所使用的系统，所提供数据的大小以及其他变量，但我希望我的测试结果能够让你真实地了解 Set的速度。我将分享三个简单的测试和我得到的结果。
优化.NET的性能1）避免使用ArrayList。 ...因为任何对象添加到ArrayList都 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码 优化 .NET的性能...net 2.0提供了一个新的类型，叫泛型，这是一个强类型，使用泛型集合就可以避免了封箱和拆箱的发生，提高了性能。...如果只是从XML对象读取数据，用只读的XPathDocument代替XMLDocument,可以提高性能 //避免 XmlDocument xmld = new XmlDocument...11) 使用适当的Caching策略来提高性能 本文由来源 21aspnet，由 system_mush 整理编辑，其版权均为 21aspnet 所有，文章内容系作者个人观点，不代表 Java
但是如果想让你的代码尽可能快速和可扩展，那么这些基本类型并不总是足够好。 在本文中，我们将讨论JS 中Set对象如何让代码更快— 特别扩展性方便。 Array 和Set工作方式存在大量的交叉。...set 中的元素按插入顺序是可迭代的，它不能包含任何重复的数据。换句话说，set中的每一项都必须是惟一的。...删除元素:在Set中，可以根据每项的的 value 来删除该项。在数组中，等价的方法是使用基于元素的索引的splice()。与前一点一样，依赖于索引的速度很慢。...换句话说，运行时间的增长速度与数据大小的增长速度相同。 相比之下，Set用于搜索、删除和插入元素的方法的时间复杂度都只有O(1)，这意味着数据的大小实际上与这些方法的运行时间无关。...虽然运行时间可能会有很大差异，具体取决于所使用的系统，所提供数据的大小以及其他变量，但我希望我的测试结果能够让你真实地了解Set的速度。 我将分享三个简单的测试和我得到的结果。
mount nfs参数： mount的参数对存储的性能有很大的影响。 下面是一些基本的mount参数，大家可以参考。...这两个参数的设定对于NFS的执行效能有较大的影响 bg：在执行mount时如果无法顺利mount上时，系统会将mount的操作转移到后台并继续尝试mount，直到mount成功为止。...这个参数也是对性能有很大的影响。没必要的话，可以不要打开。 可以看这个帖子了解更多actimeo的对性能的影响 retry=n：设定当网络传输出现故障的时候，尝试重新连接多少时间后不再尝试。...如何测试nfs存储性能 我们可以用dd命令来向nfs存储中写入一些数据来查看存储的性能。 更多的细节可以参考这个帖子。...如何用dd命令来测试nfs性能 然后我们可以用nfsiostat来查看存储的性能，例如iops，带宽，延迟等等。 具体的可以参考这个帖子。
老孟导读：首先 Flutter 是一个非常高性能的框架，因此大多时候不需要开发者做出特殊的处理，只需要避免常见的性能问题即可获得高性能的应用程序。..._SwitchWidget 和 Switch 组件，提高了性能。...ChildWidget(key: GlobalKey(),), Container(), ], ), ); } } 虽然通过 GlobalKey 提高了上面案例的性能...部分组件一定要谨慎使用，因为这些组件包含一些昂贵的操作，比如 saveLayer() 方法。...255, 0, 0, 0.5)) 比使用 Opacity 组件更快： Opacity(opacity: 0.5, child: Container(color: Colors.red)) 如果对组件的透明度进行动画操作
本文主要介绍如何通过以上方法对系统进行优化，提高项目的性能。代码优化主要涉及代码重构、算法优化、代码维护和更新。...算法优化主要是如何使用更高效的算法和数据结构，以降低计算的复杂度。这就像在解决数学问题时，寻找一种更简便的解法，从而使问题得到更快、更准确的解决。算法优化是为了提高程序的运行速度和节省资源。...通过合理地创建和管理索引，可以显著提升数据库的性能，提高数据检索的效率，降低系统的资源消耗。关于数据表索引的类型、创建方法、区别、如何选择合适的索引、索引的使用方法、分析策略、优化技巧及维护要点。...存储空间的问题表现为数据库需要更多的硬件资源来存储数据，而I/O性能的问题则是因为大量的数据需要读写，而读写操作的效率受到硬件性能的限制。在表结构中，字段数量的增多同样会对效率产生负面影响。...总结通过以上方法的综合系统化的配置，可以提高系统的性能，但每个系统均存在其独特的性能瓶颈与优化关键点，因此在执行性能提升策略时，必须基于实际运行状况进行深入的剖析与调整。
后来出现了Polars，提供了类似Pandas的结构和功能，Polars对CPU的利用更彻底，可以进行并行处理，而且支持惰性计算，性能可达Pandas速度的10倍之多，这样就大大加快了数据处理的速度。...如果你想对现成的Pandas或者Polars项目进行GPU加速，也不用更改任何的代码，cuDF能无缝集成，一键实现，这真的非常方便。 如何使用RAPIDS cuDF实现 GPU 加速的数据科学?...下面通过cuDF和Pandas的对比，来看看它们分别在数据input、groupby、join、apply等常规数据操作上的速度差异。 测试的数据集大概1GB，几百万行。...接下来再来看看cuDF如何加速Polars GPU Engine，英伟达将RAPIDS cuDF中的能力迁移到了Polars之中。...可以带来更高性能的加速），对于Polars来说这样的效率提升还是非常难得的。
不好的原因有三个： 200不可能是理想的分区数，而分区数是影响性能的关键因素之一； 如果将第二阶段的输出写入磁盘，则可能会得到200个小文件。...： 在每次查询之前都要设置此属性 这些值将随着数据的发展而过时 此设置将应用于查询中的所有Shuffle操作 在上一个示例的第一阶段之前，数据的分布和数量是已知的，Spark可以得出合理的分区数量值。...有一些，但它们很小： 执行在Spark的每个阶段边界处停止，以查看其计划，但这被性能提升所抵消。...在那种情况下，Spark会估计DPP过滤器是否真正提高了查询性能。 DPP可以极大地提高高度选择性查询的性能，例如，如果您的查询从5年的数据中的一个月中筛选出来。...并非所有查询的性能都有如此显着的提高，但是在99个TPC-DS查询中，有72个受到DPP的积极影响。 结论 Spark距其最初的核心范例还有很长的路要走：在静态数据集上懒惰地执行优化的静态计划。
如何才能提高监控软件的性能呢？其实，咱们可以通过模糊算法从各个角度着手，让监控系统变得更聪明更高效。模糊逻辑就是那种对付那些有点儿模糊不太确定信息的法宝，它在解决一些莫名其妙的情况时可是大显身手。...这些规则可以描述不同情况下的性能状态，如“如果CPU利用率高且内存占用低，那么性能为良好”。...性能优化和控制：基于去模糊化后的性能度量，可以采取相应的优化和控制策略。这可能包括调整监控参数、资源分配、报警阈值等，以提高软件性能和稳定性。...模糊规则的优化：随着时间推移，随着获取更多的性能数据，可以根据实际情况优化现有的模糊规则。这将有助于提高模糊算法的准确性和适应性，使其更加符合实际应用需求。...性能监控和反馈：持续监控软件的性能表现，将实际性能数据反馈回模糊算法中。这种反馈机制有助于不断优化和改进模糊算法，以适应不断变化的环境。
前言 Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发，它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。...原生Python代码确实比编译后的代码要慢。不过，像Pandas这样的库提供了一个用于编译代码的python接口，并且知道如何正确使用这个接口。...向量化操作 与底层库Numpy一样，pandas执行向量化操作的效率比执行循环更高。这些效率是由于向量化操作是通过C编译代码执行的，而不是通过本机python代码执行的。...另一个因素是向量化操作的能力，它可以对整个数据集进行操作，而不只是对一个子数据集进行操作。...应用接口允许通过使用CPython接口进行循环来获得一些效率: df.apply(lambda x: x['col_a'] * x['col_b'], axis=1) 但是，大部分性能收益可以通过使用向量化操作本身获得
一、提高调度器性能所做的优化 在 Flink 1.12 中调度大规模作业时，需要大量的时间来初始化作业和部署任务。调度器还需要大量的堆内存来存储执行拓扑和主机临时部署描述符。...为了提高大规模作业调度器的性能，我们在 Flink 1.13 和 1.14 中实施了多项优化： 引入消费组的概念来优化与拓扑复杂性相关的过程，包括初始化、调度、故障转移和分区释放。...因此，对于正在运行大规模生产作业并希望获得更好调度性能的用户，请考虑将 Flink 升级到 1.14。 二、优化细节 上一部分简要介绍了我们为提高调度器性能所做的优化。...与 Flink 1.12 相比，Flink 1.14 中调度大规模作业的时间成本和内存使用量显着降低。在第二部分，我们将详细阐述这些优化的细节。 分发模式描述了消费者任务如何连接到生产者任务。...总而言之，我们在 Flink 1.13 和 1.14 中做了一些优化来提高调度器在大规模作业中的性能。优化涉及的过程包括作业初始化、调度、任务部署和故障转移。
Kafka 在执行消息的写入和读取这么快的原因，其中的一个原因是零拷贝（Zero-copy）技术，下面我们来了解一下这么高效的原因。...它是现代电脑的重要特征之一，允许不同速度的硬件之间直接交互，而不需要占用CPU的中断负载。...DMA传输将一个地址空间复制到另一个地址空间，当CPU 初始化这个传输之后，实际的数据传输是有DMA设备之间完成，这样可以大大的减少CPU的消耗。我们常见的硬件设备都支持DMA，如下图所示： ?...实际数据是由DMA 设备直接发送给对应的协议引擎，从而又减少了一次数据复制。 零拷贝的Java实现 JDK 中的 FileChannel 提供了外部 channel 交互的传输方法。...transferTo() 方法底层是基于操作系统的 sendfile 这个系统调用来实现的，map 是对 Channel 做 mmap 映射。
在Linux kernel2.2 版本之后出现了一种叫做 "零拷贝(zero-copy)" 系统调用机制，目前很多应用服务器如 apache、nginx都支持，此机制很好的提高了服务器的性能 "零拷贝"...-> 用户层 多次读写系统来完成文件数据的复制传输 从内核层用 read系统调用 读到用户层，再从用户层用 write系统调用 写到内核层，每一次用户层到内核层都进行一次上下文转换，这种代价是非常昂贵的...，如果web服务器接受大量并发请求，这种系统调用就会非常频繁，服务器的性能就会下降 ?...而"零拷贝" 跳过“用户缓冲区”的拷贝，建立一个磁盘空间和内存的直接映射，数据不再复制到“用户态缓冲区” ?...Web服务器在支持了sendfile系统调用后，避免了内核层与用户层的上线文切换（content swith）工作，大大减少了系统性能的开销，这种方式，不仅节省了内存，而且还有CPU的开销
本文主要讲解怎么提高展开运算的性能，在此之前先简单说说展开运算在数组中的工作原理。...4]; // => [0, 1, 2, 3, 4] [...numbers, 4]; // => [1, 2, 3, 4] 现在有一个有趣的问题，展开运算符在数组中的位置是否可以提高性能?...要在Chrome中提高展开运算符的性能，只需要将展开操作放到数组的开头就哦了。 const result = [...array, item]; 但这又是为啥，为什么会发生这种情况？...简单说，它的工作原理如下： 如果没有这种优化，当引擎遇到一个展开操作符[...iterable, item]，它调用iterable对象的iterator (iterator.next())方法。...然后，引擎读取扩展数组的长度，只为结果数组分配一次内存。然后传递展开数组的索引，将每个元素添加到结果数组中。 快速路径优化会跳过迭代对象的创建，只为结果分配一次内存，从而性能提高。
◆ 简介 一个有趣的面试问题，我已经听到并问过很多次了。 "你将如何提高数据库的性能？" 这个问题可能有很多答案，因为我想深入了解每个答案，所以我将分别写三篇文章，每篇都针对某一类答案。...第三组答案将更注重于数据库和操作系统的配置。 请记住，这是一个非常广泛的话题，这是我对如何回答这个问题的看法，我将提供进一步阅读的链接，并尽可能多地提供实际的例子。...◆ 问题 问题是，"我的数据库越来越慢，你将如何提高数据库的性能？".在这篇文章中，我假设是一个SQL数据库，特别是Postgres，但这些解决方案是通用的，应该主要适用于任何其他数据库。...你甚至可以在同一个数据库中添加多个读副本，以服务于更多的数据库读。 那么，这如何提高性能呢？...一个非常重要的因素可以推动你的决策，就是有关数据库的读写性能如何。有些解决方案可能会提高读取性能（如添加读取副本），有些可能会提高写入性能。
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