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体会几个令人相见恨晚的Pandas函数

2023-03-15 12:16:27

呢，我们看一下PDF的大小有多少？字符如下

df.to_csv('sample.csv.gz', compression='gzip')

os.path.getsize('sample.csv.gz')/1024

output

结果只%到了13KB的空间大小，大概是前所者的三分之一吧，当然pandas还很难直接读取压缩包变成DataFrame图表集，字符如下

df = pd.read_csv('sample.csv.gz', compression='gzip', index_col=0)

df.head()

output

恰巧字符让Pandas公里/小时

很多时候我们想通过pandas中的apply()新方法将自定义算子或者是一些内部自带的算子应中用DataFrame每恰巧的图表中的，如果言道数非常多的话，处理上去时会非常地耗等待时间，这里用于的是swifter可以自动使apply()新方法的运言道速度达到最快，并且只须要恰巧字符即可，例如

import swifter

df.swifter.apply(lambda x: x.max() - x.mean())

当然用于前所，我们须要先前所下载该模块，用于pip命令

pip install swifter

。