M
Size: a a a
2021 November 15
M
слышал что компрехеншены сильно оптимизированы в питоне)
M
забавно что со строками быстрее даже, я думал будет медленнее
M
если дальше масштабировать — только распараллеливать
I
data = {'A':['X','Y','Z'], 'B':'Xadaf', 'C':['X','Y']}
pd.DataFrame.from_records(
[(key,value) for key in data for value in (data[key] if type(data[key])==list else [d[key]])],
)
pd.DataFrame.from_records(
[(key,value) for key in data for value in (data[key] if type(data[key])==list else [d[key]])],
)
IS
KM
так без разницы строка или нет, ключ в словаре хешируется. Именно поэтому он immutable
IS
спасибо, надо поглядеть
I
with open('./nested_data.txt', 'r') as f:
data = f.readlines()
pd.DataFrame.from_records([(x.split('=')[0], y) for x in data for y in x.split('=')[1].split(';')])
data = f.readlines()
pd.DataFrame.from_records([(x.split('=')[0], y) for x in data for y in x.split('=')[1].split(';')])
I
до 3 с
IS
спасибо
IS
Нет, достаточно.
Михаил, спасибо.
Михаил, спасибо.
AD
суммарно около 2-х секунд
ну и предсказуемо конвертация в пандас-объекты занимает больше всего времени
ну и предсказуемо конвертация в пандас-объекты занимает больше всего времени
IS
Всем спасибо. Ответы прекрасные и исчерпывающие
AD
шота ты слабовато сегодня
я ждал ответа в стиле "смарите лахи, а в чюдоязыке РРР есть функция искаропки которая делает такое за 0.00000001 пикосекунду"
я разочарован
я ждал ответа в стиле "смарите лахи, а в чюдоязыке РРР есть функция искаропки которая делает такое за 0.00000001 пикосекунду"
я разочарован
IS
Зря так…
AD
да я пошутил
надеюсь никого не обидел )))
надеюсь никого не обидел )))
IS
FYI
На R получил быстрее раз в 5-7, но надо было на питоне — фрагмент унаследованных модулей.
Но это неважно… время поджимало с экспериментами. Ответы были очень хорошие. Для разочарований нет ни одного повода
На R получил быстрее раз в 5-7, но надо было на питоне — фрагмент унаследованных модулей.
Но это неважно… время поджимало с экспериментами. Ответы были очень хорошие. Для разочарований нет ни одного повода
h
Так?