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pAnDAs.DAtAFrAmE.loC好慢,怎么遍历访问DAtAFrAmE...

如果用for来遍历,pandas比普通的python程序还要慢. 试试Series.apply函数来调用do_some_things_with_time,自然就得到了一个新的处理过的time列. df.time2=df.time.apply(do_some_things_with_time) 或者直接赋值给df.time也行

首先既要画残差(residual)qqplot 定要先做归 没说明归自变量变量都假设第二列变量pressure[2]第三列自变量pressure[3] 1.归 >lm.fitqqnorm(lm.fit$res) >qqliine(lm.fit$res) 提取直接write.tabl..

如果你要添加一千条记录,不要一条一条的concate。 可以试着每一百条组成一个小的dataframe,分十次粘上去,会快一点

首先,既然你要画残差(residual)的qqplot 那一定要先做回归。 你没说明回归自变量和因变量都是什么, 假设第二列是因变量pressure[2],第三列是自变量pressure[3] 1.回归 >lm.fitqqnorm(lm.fit$res) >qqliine(lm.fit$res) 提取?就直接write.tab...

首先,既然你要画残差(residual)的qqplot 那一定要先做回归。 你没说明回归自变量和因变量都是什么,假设第二列是因变量pressure[2],第三列是自变量pressure[3] 1.回归 >lm.fitqqnorm(lm.fit$res) >qqliine(lm.fit$res) 提取?就直接write.tabl...

如果你要添加一千条记录,不要一条一条的concate。 可以试着每一百条组成一个小的dataframe,分十次粘上去,会快一点

In [129]: s = pd.Series(range(-3, 4)) In [130]: s Out[130]: 0 -3 1 -2 2 -1 3 0 4 1 5 2 6 3 dtype: int64

首先是引入pandas和numpy,这是经常配合使用的两个包,pandas依赖于numpy,引入以后我们可以直接使用np/pd来表示这个两个模块先创建一个时间索引,所谓的索引(index)就是每一行数据的id,可以标识每一行的唯一值为了快速入门,我们看一下如何创...

如果用for来遍历,pandas比普通的python程序还要慢. 试试Series.apply函数来调用do_some_things_with_time,自然就得到了一个新的处理过的time列. df.time2=df.time.apply(do_some_things_with_time) 或者直接赋值给df.time也行

pandas.DataFrame.iterrows DataFrame.iterrows() 迭代(iterate)覆盖整个DataFrame的行中,返回(index, Series)对。 import numpy as npimport pandas as pddef _map(data, exp): for index, row in data.iterrows(): # 获取每行的index、row fo...

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