Python機器學習（九十六）Pandas apply函數
與Python中的列表類似，可以使用for循環遍歷DataFrame或Series，但是這樣做(尤其是在大型數據集上)非常慢。 Pandas中提供了一個高效的替代方案：apply()方法。 語法 func – 要對數據集中所有元素執行的函數 下面的例子 ...
原文：Python學習筆記：Pandas Apply函數加速技巧
一 前沿技術 Dask包 數據量大 內存不足 復雜並行處理 計算圖 並行 擴展分布式節點 利用GPU計算 類似 TensorFlow 對神經網絡模型的處理 CUDF包 CUDF在GPU加速Pandas 缺點：GPU貴 二 原始Apply 三 Swift並行加速 安全Swifit包，並執行。 三 向量化 使用 Pandas 和 Numpy 最快方法是將函數向量化。 避免：for循環 列表處理 app ...
2021-08-31 15:26 0 269 推薦指數：
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