Python机器学习（九十六）Pandas apply函数
与Python中的列表类似，可以使用for循环遍历DataFrame或Series，但是这样做(尤其是在大型数据集上)非常慢。 Pandas中提供了一个高效的替代方案：apply()方法。 语法 func – 要对数据集中所有元素执行的函数 下面的例子 ...
原文：Python学习笔记：Pandas Apply函数加速技巧
一 前沿技术 Dask包 数据量大 内存不足 复杂并行处理 计算图 并行 扩展分布式节点 利用GPU计算 类似 TensorFlow 对神经网络模型的处理 CUDF包 CUDF在GPU加速Pandas 缺点：GPU贵 二 原始Apply 三 Swift并行加速 安全Swifit包，并执行。 三 向量化 使用 Pandas 和 Numpy 最快方法是将函数向量化。 避免：for循环 列表处理 app ...
2021-08-31 15:26 0 269 推荐指数：
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