我正在用一个jupyter笔记本中的pandas进行一些分析,因为我的apply函数需要很长时间才能看到进度条.通过这篇文章,我找到了tqdm库,为pandas操作提供了一个简单的进度条.还有一个Jupyter集成提供了一个非常好的进度条,其中条形本身随着时间的推移而变化.
但是,我想将两者结合起来,并不太明白如何做到这一点.让我们采用与文档中相同的示例
import pandas as pd
import numpy as np
from tqdm import tqdm
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (100000, 6)))
# Register `pandas.progress_apply` and `pandas.Series.map_apply` with `tqdm`
# (can use `tqdm_gui`, `tqdm_notebook`, optional kwargs, etc.)
tqdm.pandas(desc="my bar!")
# Now you can use `progress_apply` instead of `apply`
# and `progress_map` instead of `map`
df.progress_apply(lambda x: x**2)
# can also groupby:
# df.groupby(0).progress_apply(lambda x: x**2)
它甚至说"可以使用'tqdm_notebook'",但我找不到怎样的方法.我尝试了一些类似的东西
tqdm_notebook(tqdm.pandas(desc="my bar!"))
要么
tqdm_notebook.pandas
但他们不起作用.在定义中它看起来像我
tqdm.pandas(tqdm_notebook(desc="my bar!"))
应该工作,但酒吧没有正确显示进度,仍然有额外的输出. …