熊猫行动中的进度指示器

熊猫行动中的进度指示器

由于需求旺盛，我

pandas

在

tqdm

（

pip install "tqdm>=4.9.0"

）中添加了支持。与其他答案不同，这
不会明显降低熊猫的速度 -这是以下示例

DataframeGroupBy.progress_apply

：

import pandas as pdimport numpy as npfrom tqdm import tqdm# from tqdm.auto import tqdm  # for notebooksdf = pd.Dataframe(np.random.randint(0, int(1e8), (10000, 1000)))# Create and register a new `tqdm` instance with `pandas`# (can use tqdm_gui, optional kwargs, etc.)tqdm.pandas()# Now you can use `progress_apply` instead of `apply`df.groupby(0).progress_apply(lambda x: x**2)

如果您对它的工作方式（以及如何为自己的回调进行修改）感兴趣，请参阅github上的示例，pypi上的完整文档或导入模块并运行

help(tqdm)

。其它支持的功能包括

map

，

applymap

，

aggregate

，和

transform

。

编辑

---

要直接回答原始问题，请替换为：

df_users.groupby(['userID', 'requestDate']).apply(feature_rollup)

与：

from tqdm import tqdmtqdm.pandas()df_users.groupby(['userID', 'requestDate']).progress_apply(feature_rollup)

注意：tqdm <= v4.8：对于低于4.8的tqdm版本，

tqdm.pandas()

您不必执行以下 *** 作：

from tqdm import tqdm, tqdm_pandastqdm_pandas(tqdm())