Pandas循环提速7万多倍！Python数据分析攻略
发布时间：2019-09-03 02:16:20 所属栏目：教程 来源：乾明
导读：本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 用Python和Pandas进行数据分析，很快就会用到循环。 但在这其中，就算是较小的DataFrame，使用标准循环也比较耗时。 遇到较大的DataFrame时，需要的时间会更长，会让人更加头疼。 现在
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在上面的示例中，将将Pandas 列传递给函数。通过添加.values，可以得到一个Numpy数组： 
因为引用了局部性的好处，Numpy数组的速度非常快，代码运行时间仅为0.305毫秒，比一开始使用的标准循环快71803倍。 谁更强一目了然 最后，Benedikt Droste对上述方案进行了总结。 他说，如果你使用Python、Pandas和Numpy进行数据分析，总会有改进代码的空间。 在对上述五种方法进行比较之后，哪个更快一目了然： 
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