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12个Pandas/NumPy中的加速函数使用总结

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以下是关于12个Pandas/NumPy中的加速函数使用总结的攻略：

12个Pandas/NumPy中的加速函数使用总结

在Pandas和NumPy中，有许多加速函数帮助我们更快地处理数据。以下是一些常用的加速函数：

1. apply()

apply()函数可以将一个函数应用于一个Pandas DataFrame或Series中的每个元素。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 生成一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 定义一个函数
def add_one(x):
    return x + 1

# 使用apply()函数
df = df.apply(add_one)

# 输出结果
print(df)

输出：

   A  B
0  2  5
1  3  6
2  4  7
`

在这个示例中，我们使用Pandas库中的DataFrame()方法生成了一个DataFrame df。然后我们定义了一个函数add_one()，该函数将每个元素加1。最后，我们使用apply()函数将该函数应用于DataFrame df中的每个元素。

### 2. vectorize()

vectorize()函数可以将一个函数向量化，以便更快地处理NumPy数组。是一个示例：

```python
import numpy as np

# 定义一个函数
def add_one(x):
    return x + 1

# 使用vectorize()函数
add_one_vectorized = np.vectorize(add_one)

# 生成一个数组
a = np.array([1, 2, 3])

# 使用向量化函数
b = add_one_vectorized(a)

# 输出结果
print(b)

输出：

[2 3 4]

在这个示例中，我们定义了一个函数add_one()，该函数将每个元素加1。然后，我们使用vectorize()函数将该函数向量化。最后，我们使用向量化函数将该函数应用于NumPy数组a中的每个元素。

总结

这就是关于12个Pandas/NumPy中的加速函数使用总结的攻略。这些加速函数可以帮助我们更快地处理数据，提高代码的效率。希望这篇文章能够帮助您更好地理解如何使用这些加速函数。

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