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使用 pandas.read_csv() 的 chunksize 参数分块加载大型文件。 考虑使用 dask 等工具进行并行加载,以提高速度。 加速数据预处理 使用 numpy 的 vectorize 函数将 python 函数转换
加速数据预处理
numpy
的 vectorize
函数将 python 函数转换为 NumPy 数组操作。pandas
的 .apply()
和 .map()
方法并行执行操作。pandas.to_numeric()
将对象转换为数字。提升计算性能
优化数据可视化
matplotlib
的 pyplot.show(block=False)
选项在后台绘制图形。plotly
等交互式可视化库,以实现更丰富的可视化效果。seaborn
等高级可视化库,以创建复杂的和信息丰富的图表。利用现成资源
scikit-learn
、statsmodels
和 scipy
等库中的机器学习和统计算法。PyData
生态系统中的工具,例如 pandas
、NumPy
和 Jupyter Notebook
,以访问广泛的分析功能和社区支持。自动化任务
其他提示
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本文标题: Python 数据分析的捷径:节省时间和精力
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