AT
Сдаётся мне у тебя 0 мае, и ты только классифицируешь
Size: a a a
2021 March 02
ДС
Знать бы еще, как мае 0 получить.
AT
А с валидацией то бьётся у тебя?
ДС
Вроде да.
ДС
У тебя какой скор?
AT
Я не буду же
AT
У меня отрицательный бейзлайн
ДС
Ееее. Ну ладно.
2021 March 03
RY
есть 2 фрейма df1, df2 (с разной структурой, но есть один общий столбик, пусть там и там он имеет одно и тоже название -"col1"). нужно получить значения в df1 которых нету в df2 по столбику "col1"(разность множеств). можно решать 2я способами: 1.
df1.merge(df2,indicator = True, how='left').loc[lambda x : x['_merge']!='both']. 2. 1 строка) df1.merge(df2,indicator = True, how='left') 2 строка) df1 = df1[df1['_merge'] != 'both']
Вопрос: Какой метод работает быстрее? за счет чего быстрее?AK
есть 2 фрейма df1, df2 (с разной структурой, но есть один общий столбик, пусть там и там он имеет одно и тоже название -"col1"). нужно получить значения в df1 которых нету в df2 по столбику "col1"(разность множеств). можно решать 2я способами: 1.
df1.merge(df2,indicator = True, how='left').loc[lambda x : x['_merge']!='both']. 2. 1 строка) df1.merge(df2,indicator = True, how='left') 2 строка) df1 = df1[df1['_merge'] != 'both']
Вопрос: Какой метод работает быстрее? за счет чего быстрее?Типа того
df1.loc[~df1["col"].isin(set(df2["col"]))]
df1.loc[~df1["col"].isin(set(df2["col"]))]
RY
Типа того
df1.loc[~df1["col"].isin(set(df2["col"]))]
df1.loc[~df1["col"].isin(set(df2["col"]))]
данная команда будет бысрее работать?
AK
Здесь только lookup по множеству + создание этого множества
Должно быть сильно быстрее, чем join
Должно быть сильно быстрее, чем join
RY
ок. спасибоЁ
2021 March 06
ДВ
так что топ-50 получат футболки полюбас
А футболки кстати были уже за последний буткамп или это я чтото пропустил?)
DS
не было
DS
апрелем отправим
DS
включая RAIC
ab
а здесь чат Highload'a?
DS