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编辑:Python 2.7.6， Pandas 0.13.1
最佳答案
Pandas documentation表明 read_sql()/read_sql_query() 读取文件的时间是 read_hdf() 的 10 倍和 3 倍的 read_csv()。
read_sql() 现在有一个 block 大小参数(参见 documentation)
关于python - pandas.read_sql 处理速度，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22874420/
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我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
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我有以下两个时间列，“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列，即 (Time2-Time1): Time1 Time2
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！