numpy-dtype

3熱

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Pandas DataFrame - dtype == 'category'の列が集計されているとパフォーマンスが低下する

メモリ使用量の多い大きなデータフレームで作業しています。繰り返し値列のdtypeを変更すると、大量のメモリを節約できます。 私はそれを試してみましたが、実際にはメモリの使用量を25％削減しましたが、その後は理解できないパフォーマンスの低下にぶつかりました。 dtypeの 'category'カラムでgroup-by aggregationを行い、dtypeを変更する前に約1秒かかり、変更後に約1分

python-2.7 pandas dataframe pandas-groupby numpy-dtype 2017-12-31

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2熱

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次のように私はDTYPEを持ってDTYPE

内の重複フィールドでnp.array構築： pose_dtype = np.dtype([('x', np.float64), ('y', np.float64), ('theta', np.float64)]) を今、私が書くことができます： pose = np.array((1, 2, np.pi), dtype=pose_dtype) を私がするxyフィールドを追加したいですこれを使

python numpy structured-array numpy-dtype 2016-04-05

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