我使用pandasql包对Pandas进行了一些数据操作。我的数据量很大,所以我一直在寻找加速计算的方法。一个博客(发现了)声称pysqldf包要快得多。具体地说,我有以下几点:sqldf = SQLDF(globals()) #also tried with locals(), doesn't makefrom data where blah")
在这里,data是一个我知道存在的</e
我有一个类似于的数据帧。 AnimalCatMouse 我列出的SQL是。"SELECT * FROM df WHERE Animal LIKE '%og'“、"SELECT * FROM df WHERE Animal LIKE '%at'”、"SELECT * FROMdf WHERE Animal LIKE '%ous'“ 我想要的结果是。from pan
我已经创建了一个函数,它将CSV文件中的值转换为Python中的dataframe。我已经自动化了代码,这样它就可以生成所有国家的图表,并保存在一个文件夹中。如果我只通过一个国家,图表显示的很好。这是我的代码:import numpy as npimport pandasql as pdsql
importpandasql as psql