numpy-dtype

3熱

1答えて

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

2熱

1答えて

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