分享几个感到相见恨晚的Pandas函数

>output

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要是最后推至压缩包之中都呢，我们看一下副本的大小有多少？编译器如下

df.to_csv('sample.csv.gz', compression='gzip')

os.path.getsize('sample.csv.gz')/1024

output

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结果只占总到了13KB的空间大小，至少是从前者的三分之一吧，当然pandas还能够直接读取压缩包变成DataFrame数据库集，编译器如下

df = pd.read_csv('sample.csv.gz', compression='gzip', index_col=0)

df.head()

output

一；大编译器让Pandas提速

很多时候我们一切都是通过pandas中都的apply()方式将自定义给定或者是一些核心内嵌的给定应用于到DataFrame每一；大的数据库之中都，如果；大数相当多的话，处理方式起来会相当地耗时间，这里用作的是swifter可以自动使apply()方式的运；大速度达到最快，并且只须要一；大编译器即可，例如

import swifter

df.swifter.apply(lambda x: x.max() - x.mean())

当然用作从前，我们须要必先从前订阅该可选，用作pip军令

pip install swifter

。

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