AK
Переслано от pavel kovtun
всегда когда всплывает вопрос про скорость пандас, универсальный совет - конвертируй в numpy
Size: a a a
2019 February 06
AK
AK
AK
AK
Переслано от pavel kovtun
навскидку - убираешь из таблицы все == 0, потом оперируешь разницей в индексах значений
AK
Моя функция через sum().searchsorted(0,side='right') обсчитывается неприлично долго, думаю поиграться с вариантом
"убираешь из таблицы все == 0, потом оперируешь разницей в индексах значений"
"убираешь из таблицы все == 0, потом оперируешь разницей в индексах значений"
АМ
@koletvin Получилось через stack, а потом несколько разных кумулятивных функций
АМ
Решение не очень элегантное
АМ
Но работает
АМ
Сейчас кину
AK
Спасибо, посмотрю как сработает для 150 тысяч строк)
АМ
Отпишитесь потом)
АМ
Интересный кейс получился, думаю даже сделаю позже в блог пост с объяснением решения задачи
АМ
Там у меня в предыдущем файле небольшая ошибочка, где stacked_df['activity'] = stacked_df['day'].astype(int)
АМ
Там вместо day должен быть activity
AK
Учту, спасибо
АМ
Привет народ, подскажите ,а есть на питоне чтото удобное и хорошо работающее для выделения ключевых слов в коротких текстах ?
Есть вот такая штука https://github.com/igor-shevchenko/rutermextract
AK
Да, быстро и круто работает, спасибо, хотя странно, что для такой задачи вроде не самой необычной сложно придумать более простой способ.
В том же голом питоне такое сделать (со списком списков например) не проблема, но к большим датасетам конечно такой подход не особо применим)
В том же голом питоне такое сделать (со списком списков например) не проблема, но к большим датасетам конечно такой подход не особо применим)