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哪种缓存 pandas DataFrame 对象的方法将提供最高性能？通过使用 pickle 将其存储到磁盘上的平面文件，或者通过将其存储在像 Redis 这样的键值存储中？
最佳答案
我有大约 1 GB 纯文本数据的 DF。假设转储到磁盘总是比读取慢，我将 HDF5 写入性能与 pickle 进行了比较。HDF5 花费了 35 秒，而 pickle 花费了 190 秒。所以，你可以考虑使用 HDF5 而不是 pickle
关于python - 通过序列化或内存中 KV 存储缓存 Pandas Dataframe，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33150684/
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假设我有 3 个 DataFrame。其中一个 DataFrame 的列名不在其他两个中。 using DataFrames df1 = DataFrame([['a', 'b', 'c'], [1,
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我遇到了以下问题，并有一个想法来解决它，但没有成功:我有一个月内每个交易日的 DAX 看涨期权和看跌期权数据。经过转换和一些计算后，我有以下 DataFrame: DaxOpt 。现在的目标是消除没有
我正在尝试做一些我认为应该是单行的事情，但我正在努力把它做好。 我有一个大数据框，我们称之为lg，还有一个小数据框，我们称之为sm。每个数据帧都有一个 start 和一个 end 列，以及多个其他列所
我有一个像这样的系列数据帧的数据帧: state1 state2 state3 ... sym1 sym
我有一个大约有 9k 行和 57 列的数据框，这是“df”。 我需要一个新的数据框:'df_final'- 对于“df”的每一行，我必须将每一行复制“x”次，并将每一行中的日期逐一增加，也就是“x”次
假设有一个 csv 文件如下: # data.csv 0,1,2,3,4 a,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0 b,3.0,3.0,3.0,3.0,3.0 c,3.0,3.0,3.0,3.0,3
我只想知道是否有人对以下问题有更优雅的解决方案: 我有两个 Pandas DataFrame: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [
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我有一个包含 3 列的 DataFrame，名为 :x :y 和 :z，它们是 Float64 类型。 :x 和 "y 在 (0,1) 上是 iid uniform 并且 z 是 x 和 y 的总和。
这个问题在这里已经有了答案: pyspark dataframe filter or include based on list (3 个答案) 关闭 2 年前。 只是想知道是否有任何有效的方法来过
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！