pandas与bottleneck

pandas是一个用于数据分析和处理的Python库，而bottleneck是一个用于加速pandas运算的库。通过安装和使用bottleneck库，可以显著提高pandas在处理大数据集时的运算速度。

bottleneck库通过使用Cython编写的高效算法，针对pandas中的一些常见操作进行了优化，例如聚合、排序、统计等。它可以替代pandas中的一些内置函数，从而提供更快的计算速度。

下面是一个使用pandas和bottleneck库的示例：

import pandas as pd
import bottleneck as bn

# 创建一个包含大量数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 使用bottleneck库中的函数计算列的和
sum_result = bn.nansum(df['A'])

# 使用pandas内置函数计算列的和
sum_result_pandas = df['A'].sum()

print("Sum using bottleneck: ", sum_result)
print("Sum using pandas: ", sum_result_pandas)

通过使用bottleneck库中的`nansum`函数，我们可以计算DataFrame中列'A'的和。与使用pandas内置函数相比，使用bottleneck库可以获得更快的计算速度。

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(python39) D:\23101\yolov5-tf-android>python models/tf.py --weight weights/yolov5s.pt --cfg models/yolov5s.yaml --img 320 2023-05-24 11:06:59.896764: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll Traceback (most recent call last): File "D:\23101\yolov5-tf-android\models\tf.py", line 19, in <module> from models.common import Conv, Bottleneck, SPP, DWConv, Focus, BottleneckCSP, Concat, autopad, C3 File ".\models\common.py", line 8, in <module> import pandas as pd File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 22, in <module> from pandas.compat import is_numpy_dev as _is_numpy_dev # pyright: ignore # noqa:F401 File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\pandas\compat\__init__.py", line 25, in <module> from pandas.compat.numpy import ( File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\pandas\compat\numpy\__init__.py", line 24, in <module> raise ImportError( ImportError: this version of pandas is incompatible with numpy < 1.20.3 your numpy version is 1.19.5. Please upgrade numpy to >= 1.20.3 to use this pandas version

这个错误提示是因为你的 pandas 版本与 numpy 版本不兼容。你的 numpy 版本是 1.19.5，而要使用这个 pandas 版本，需要 numpy 版本大于等于 1.20.3。你需要升级 numpy 版本到 1.20.3 或更高版本。你可以使用以下命令来升级 numpy：

pip install numpy --upgrade

注意，你需要在你的 Python 虚拟环境下运行这个命令。升级完成后，再次运行你的代码。

pandas加速运行

要加速pandas运行，可以使用Legate Pandas和numexpr库以及bottleneck库。 Legate Pandas是一个可以在多个GPU系统上实现高性能、可扩展的数据帧程序执行的库。它通过将运行时与GPU加速数据帧内核结合在一起，可以处理那些单个GPU无法满足的数据处理要求。

另外，使用numexpr库和bottleneck库也可以加速pandas的运算。numexpr库是一个快速评估数值表达式的库，可以通过并行计算和内存开销较小的方式来加速运算。而bottleneck库则提供了一些高效的聚合操作函数，可以在处理大数据集时提高性能。

在Jupyter中安装这些库可以通过以下命令进行：!pip install -y bottleneck,numexpr 或 !conda install -y bottleneck,numexpr。使用这些库可以显著提高pandas的运行速度，特别是在处理大数据集时。