padding

Pandas DataFrame 적용() 모든 코어 사용? 2017년 8월 현재 Pandas DataFame.apply()는 안타깝게도 여전히 단일 코어로 작업하는 것으로 제한되어 있습니다. 즉, 다중 코어 시스템은 실행 시 대부분의 컴퓨팅 시간을 낭비하게 됩니다.df.apply(myfunc, axis=1). 데이터 프레임에서 애플리케이션을 병렬로 실행하기 위해 어떻게 코어를 모두 사용할 수 있습니까?패키지를 사용할 수 있습니다. pip install swifter 설치된 종속성과의 버전 충돌을 피하기 위해 가상 환경에서 이 기능을 사용할 수도 있습니다. 할 수 .apply함수: import swifter def some_function(data): return data * 10 data['out'] = ..

Jupyter 노트북에는 두마리의 판다 테이블이 나란히 전시되어 있습니다. 팬더 데이터 프레임이 두 개 있는데 주피터 노트북에 전시하고 싶습니다. 다음과 같은 작업을 수행합니다. display(df1) display(df2) 아래에 표시됩니다. 첫 번째 데이터 프레임 오른쪽에 있는 두 번째 데이터 프레임을 갖고 싶습니다.비슷한 질문이 있지만, 그들 사이의 차이를 보여주는 하나의 데이터 프레임에 그것들을 병합하는 것에 만족하는 사람이 있는 것 같습니다. 이것은 저에게 효과가 없을 것입니다.제 경우에는 데이터 프레임이 완전히 다른(비교 불가능한 요소) 요소를 나타낼 수 있고 크기도 다를 수 있습니다.그래서 저의 주된 목표는 공간을 절약하는 것입니다.나는 결국 이것을 할 수 있는 함수를 작성했습니다: [upd..