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我在Python中有一个命令行程序需要一段时间才能完成.我想知道完成跑步所需的确切时间.

我看过这个timeit模块,但它似乎只适用于小代码片段.我想要整个计划的时间.

这是一个自我回答的QnA,旨在指导用户应用的缺陷和好处.

我已经看到很多关于Stack Overflow问题的答案涉及使用apply.我也看到用户评论他们说" apply很慢",应该避免".

我已经阅读了很多关于性能主题的文章,解释apply很慢.我还在文档中看到了一个关于如何apply简单地传递UDF的便利函数的免责声明(现在似乎无法找到).因此,普遍的共识是,apply如果可能,应该避免.但是,这引发了以下问题:

1. 如果apply是如此糟糕,那为什么它在API中呢？
2. 我应该如何以及何时制作我的代码apply- 免费？
3. 是否有过任何地方的情况apply是不错的(比其他可能的解决方案更好)？

我有一个数据帧，其中包含一个由 0 和 1 组成的热编码列，其类型为 dtype int32。

a     b      h1      h2     h3
xy    za      0       0      1
ab    cd      1       0      0
pq    rs      0       1      0  

我想将 h1、h2 和 h3 列转换为布尔值，所以这就是我所做的..

df[df.columns[2:]].astype(bool)

但这将 h1-h3 的所有值更改为TRUE。

我也尝试过

df[df.columns[2:]].map({0:False, 1:True})

但这也不起作用。（属性错误：“DataFrame”对象没有属性“map”）

int32将数据帧的特定列从0 和 1 转换为布尔值 ( True/ )的最佳方法是什么False？