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Python实战利用Pandas轻松处理千万级数据,提升数据分析效率
处理千万级数据时,应避免链式赋值操作,尽量使用inplace参数减少拷贝;合理使用query方法进行数据筛选;对于合并操作,根据情况选择merge或join并设置合适的索引;定期将处理结果保存为Parquet或Feather格式,这些二进制格式比CSV具有更快的读写速度和更小的存储空间。
Python中的列表推导式提升代码简洁性与效率的实用技巧
列表推导式是体现Python“简洁胜于复杂”哲学思想的典范。通过将常见的循环和条件判断模式压缩为清晰、简洁的一行表达式,它显著提升了代码的简洁性和可读性。同时,其背后的性能优化也使其成为高效编程的有力工具。作为Python开发者,恰当地运用列表推导式、生成器表达式及其在字典和集合上的变体,是编写高质量、高性能Python代码的关键技能。在实际项目中,应在表达清晰和逻辑简洁之间找到平衡,让代码既优雅
到底了







