PandasNumPy的哪些加速函数使用技巧总结最全面？

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Numpy 的 6 种高效函数：`argpartition()`, `allclose()`, `clip()`, `extract()`, `where()`, `percentile()`Pandas 数据库统计包的 6 种高效函数：`read_csv(nrows=n)`, `map()`, `apply()`, `isin()`, `copy()`, `select_dtypes()`

目录

• Numpy 的 6 种高效函数
• argpartition()
• allclose()
• clip()
• extract()
• where()
• percentile()
• Pandas 数据统计包的 6 种高效函数
• read_csv(nrows=n)
• map()
• apply()
• isin()
• copy()
• select_dtypes()

我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。