小编ADE*_*ANI的帖子

假设我有以下数据框：

我想对其执行以下操作：

df.groupby("code").aggregate({
    "price": "sum"
})

我尝试使用 Pandas 2.0 中引入的新 pyarrow dtypes，并创建了 3 个副本，对于每个副本，我测量了上述操作的执行时间（5 次执行的平均值）。

谁能解释为什么与标准 numpy float64 dtype 相比，在具有 double pyarrow dtype 的列上应用聚合函数如此慢？

我使用以下命令创建了一个符号链接：

php artisan storage:link

然后我在storage/app/public. 按照文档，我可以通过以下方式获得此文件的链接：

asset('storage/file.txt')

在 html 代码中返回：

http://127.0.0.1:8000/storage/psps.txt

但我收到 404 错误。有什么帮助吗？