


Leere DataFrames erstellen: Ein Vergleich der Ansätze
Die traditionelle Methode, einen leeren Pandas-DataFrame zu erstellen und ihn schrittweise zu füllen, kann ineffizient und speicherintensiv sein -intensiv. Ein optimalerer Ansatz besteht darin, Daten in einer Liste zu sammeln und sie bei Bedarf in einen DataFrame umzuwandeln.
Vorteile der Listenakkumulation:
- Speichereffizienz: Listen sind leichte Datenstrukturen, die im Vergleich zu weniger Speicher verbrauchen DataFrames.
- Leistung: Das Anhängen an eine Liste ist deutlich schneller als das wiederholte Anhängen an einen DataFrame.
- Automatische Datentypinferenz: Wenn die Liste in einen DataFrame konvertiert wird, ermittelt Pandas automatisch die entsprechenden Datentypen.
- Automatischer Index Erstellung:Ein RangeIndex wird automatisch für die Daten erstellt, sodass keine manuelle Indexzuweisung erforderlich ist.
Beispielcode für die Listenakkumulation:
data = [] for row in some_function_that_yields_data(): data.append(row) df = pd.DataFrame(data)
Vorsichtsmaßnahmen für Vermeiden Sie:
- Iteratives Anhängen an einen DataFrame: Vermeiden Sie aus Leistungsgründen die Verwendung von df.append oder pd.concat innerhalb einer Schleife. Dieser Ansatz führt zu Operationen mit quadratischer Komplexität.
- Verwendung von loc innerhalb einer Schleife: Das Anhängen mit df.loc[len(df)] führt auch zu einer ineffizienten Speicherzuweisung.
- Leerer DataFrame aus NaNs: Durch das Erstellen eines mit NaNs gefüllten DataFrame können Objektspalten entstehen, die behindern können Leistung.
Benchmark-Ergebnisse:
Benchmark-Ergebnisse zeigen, dass die Listenakkumulation deutlich schneller erfolgt als die herkömmliche Methode des iterativen Anhängens. Je größer der DataFrame wird, desto ausgeprägter wird der Zeitunterschied.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist der effizienteste Weg, einen Pandas-DataFrame zu erstellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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