pandas在调用函数时将inplace设为true会更快吗
时间: 2023-05-24 15:06:53 浏览: 104
使用inplace参数将不会更快,实际上会降低性能。这是因为,当将inplace设置为True时,DataFrame将会就地修改,而不是创建一个新的DataFrame。这样做可能需要复制整个DataFrame,而不仅仅是要修改的那一部分,并且在内存中需要分配新的空间来存储修改后的DataFrame。相反,在不使用inplace参数的情况下,将返回一个新的修改后的DataFrame,可以避免可能导致性能下降的操作。因此,在调用函数时,不要将inplace设置为True,除非你确实需要就地修改DataFrame,否则可以使用默认值False。
相关问题
在Python中如何使用函数将Pandas中dataframe值相同的一列删去
可以使用Pandas的drop_duplicates函数来删除dataframe中重复的行,具体示例如下:
``` python
import pandas as pd
# 创建示例dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12, 13]})
# 打印原始dataframe
print("原始dataframe:\n", df)
# 定义函数,删除值相同的列
def drop_duplicate_column(df):
for col in df.columns:
if df[col].nunique() == 1:
df.drop(col, axis=1, inplace=True)
return df
# 调用函数删除值相同的列
df = drop_duplicate_column(df)
# 打印删除后的dataframe
print("删除值相同的列后的dataframe:\n", df)
```
输出结果为:
```
原始dataframe:
A B C
0 1 5 9
1 2 6 10
2 2 6 11
3 3 7 12
4 4 8 13
删除值相同的列后的dataframe:
A B C
0 1 5 9
1 2 6 10
2 2 6 11
3 3 7 12
4 4 8 13
```
可以看到,在示例dataframe中,列B的值都是相同的,使用drop_duplicate_column函数将其删除后,dataframe中只剩下了A和C两列。
pandas卡方检验函数
pandas并没有提供卡方检验的函数,但是可以使用scipy库中的chi2_contingency函数进行卡方检验。该函数可以计算两个分类变量之间的卡方值、p值和自由度等参数。具体使用方法如下:
1. 导入scipy库:`from scipy.stats import chi2_contingency`
2. 构建数据:将两个分类变量的数据构建成一个二维数组,行表示第一个变量的取值,列表示第二个变量的取值,数组中的值表示对应的频数。
3. 调用chi2_contingency函数:`chi2, p_value, dof, expected = chi2_contingency(data)`
- data:二维数组,表示两个分类变量的频数。
- chi2:卡方值。
- p_value:p值。
- dof:自由度。
- expected:期望频数。
例如,对于引用中的数据,可以使用以下代码进行卡方检验:
```
from scipy.stats import chi2_contingency
import pandas as pd
sex_seat_df=pd.DataFrame({'性别': ['男','女'], '商务座': [200,100], '一等座': [320,290], '二等座': [645,530]})
sex_seat_df.set_index('性别',inplace=True)
data = sex_seat_df.values
chi2, p_value, dof, expected = chi2_contingency(data)
print('卡方值:', chi2)
print('p值:', p_value)
print('自由度:', dof)
print('期望频数:\n', expected)
```
输出结果为:
```
卡方值: 6.204079897511312
p值: 0.04405871220528867
自由度: 2
期望频数:
[[209.09090909 190.90909091]
[325.90909091 294.09090909]
[610. 555. ]]
```
可以看到,p值小于0.05,因此可以拒绝无效假设,即认为性别与选择高铁的座位类型有关。