小编and*_*rew的帖子

在构建庞大的数据帧块时,我对Pandas的性能感到困惑.在Numpy中,我们(几乎)总是通过预先分配一个大的空数组然后填充值来看到更好的性能.据我所知,这是因为Numpy立刻抓住了所需的所有内存,而不必为每次append操作重新分配内存.

在Pandas中,我似乎通过使用df = df.append(temp)模式获得了更好的性能.

这是一个时间示例.Timer该类的定义如下.正如您所见,我发现预分配比使用速度慢大约10倍append!使用np.empty适当的dtype值预分配数据帧有很大帮助,但该append方法仍然是最快的.

import numpy as np
from numpy.random import rand
import pandas as pd

from timer import Timer

# Some constants
num_dfs = 10  # Number of random dataframes to generate
n_rows = 2500
n_cols = 40
n_reps = 100  # Number of repetitions for timing

# Generate a list of num_dfs dataframes of random values
df_list = [pd.DataFrame(rand(n_rows*n_cols).reshape((n_rows, n_cols)), columns=np.arange(n_cols)) for i in np.arange(num_dfs)] …

我的数据以Python 3 pickle文件集的形式提供.其中大多数是熊猫的序列化DataFrames.

我想开始使用Spark,因为我需要一台计算机可以拥有的更多内存和CPU.此外,我将使用HDFS进行分布式存储.

作为初学者,我没有找到解释如何使用pickle文件作为输入文件的相关信息.

它存在吗？如果没有,有任何解决方法吗？

非常感谢

我已将Github无密码登录设置如下.

ssh-keygen -t rsa  -P ''  
cat .ssh/id_rsa.pub  |xclip 

我将公钥粘贴到Github网站上的ssh和gpg密钥中.

git init  
git config --global user.name "someone"  
git config --global user.email  "sbd@gmail.com"  
git config remote.origin.url git+ssh://git@github.com/someone/newstart.git  
ssh -T git@github.com  
git clone  git+ssh://git@github.com/someone/newstart.git   /tmp/newstart

以上工作.

现在我想为Github使用不同的键名,而不是默认名称id_rsa.

ssh-keygen -t rsa  -P ''  -f  .ssh/id_rsa.github
cat .ssh/id_rsa.github.pub  |xclip 

我将新的pub密钥粘贴到Github网站上的ssh和gpg密钥中.

git init  
git config --global user.name "someone"  
git config --global user.email  "sbd@gmail.com"  
git config remote.origin.url git+ssh://git@github.com/someone/newstart.git  
ssh -T git@github.com 

以上不起作用.

git clone  git+ssh://git@github.com/someone/newstart.git   /tmp/newstart

以上也行不通.

ssh -i .ssh/id_rsa.github …

有没有一种简约的方法来创建一个pairs只将一个变量与其他变量进行比较的情节？换句话说,我可以在pairs不使用循环的情况下仅绘制标准散点图矩阵的一行或一列吗？

来自Python 的十亿次相对导入：

• 为了使from .. import模块正常工作，模块名称的点数必须至少与语句中的点数一样多import。
• ...如果您以交互方式运行解释器...该交互式会话的名称是__main__
• 因此，您不能直接从交互式会话中进行相对导入

我喜欢在编写生产代码之前使用交互式 Jupyter Notebook 会话来探索数据和测试模块。为了让事情变得清晰易懂，让队友可以理解，我喜欢将笔记本放在一个interactive包中，与我正在测试的包和模块并排放置。

package/

    __init__.py

    subpackage1/

        __init__.py

        moduleX.py

        moduleY.py

        moduleZ.py

    subpackage2/

        __init__.py

        moduleZ.py

    interactive/
        __init__.py
        my_notebook.ipynb

在交互式会话期间interactive.my_notebook.ipynb，您将如何导入其他模块，例如subpackage1.moduleX和subpackage2.moduleZ？

我在不同的列表中有两组数据。每个列表元素的值从 0:100 开始，并且元素重复。

例如：
first_data = [10,20,40,100,...,100,10,50]
second_data = [20,50,50,10,...,70,10,100]

我可以使用以下方法在直方图中绘制其中之一：

import plotly.graph_objects as go
.
.
.

fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Histogram(histfunc='count', x=first_data))
fig.show()

通过设置histfunc为'count'，我的直方图由从 0 到 100 的 x 轴和表示 中重复元素数量的条形组成first_data。

我的问题是：如何使用相同的“计数”直方图将第二组数据叠加在同一轴上？