การเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิภาพ

Pandas ประสิทธิภาพสูง: ความเร็วและหน่วยความจำ

Pandas ใจกว้างกับ dtypes ตามค่าเริ่มต้น: จำนวนเต็มมักจะเป็น int64 แม้ว่าช่วงจะน้อยก็ตาม บนแถวนับล้านแถวที่เปลืองกิกะไบต์ การเพิ่มประสิทธิภาพหมายถึงการเลือก dtypes แบบกะทัดรัด (category, int8, float32) และการดำเนินการ vectorized แทน Python loop และ .apply() ที่ไม่จำเป็น

Full content is available with a subscription.

Get full access to all courses on the platform for one year with a single payment.

Unlike other platforms that charge per course, here you get everything for one price, and after one year of use there will be no automatic charge for the following year.