在 Pandas 中定义一个函数以更快地执行

问题描述

我观察到，如果没有函数，运行我的数据需要 7-8 秒，但如果我定义一个函数，执行程序几乎不需要一秒钟。

为了优化程序，我选择定义一个函数并将我的所有参数放在该函数中，但它没有打印我的结果并将其保存在 excel 文件中，不确定到底出了什么问题。 虽然它执行没有任何错误，但它既不打印输出也不给我一个 excel 文件。

def data_manipulation(final_list):
  df_ma = pd.read_csv('State.csv')
  df_pa = pd.read_csv('Country.csv')
  final_list = pd.read_excel('Fruits_data.xlsx',sheet_name = 'aaa')

  act = glob.glob('current_*.csv')[0]     
  inact = glob.glob('Total_*.csv')[0]    
  df_dep = glob.glob('vegetables_count_*.csv')[0]       
  df_net = glob.glob('Grains_*.csv')[0]    

  act_list = pd.read_csv(act,sheet_name = 'Fruits')
  inact_list= pd.read_csv(act,sheet_name = 'vegetables')
  df_real= pd.read_csv(act)
  df_fake = pd.read_csv(df_net,sheet_name = 'Grains')
  new_merge = pd.merge(df_real,df_fake,on = 'Type',how = 'left')
  types = to_excel('new_merge.xlsx')
  print(new_merge.head(5))
  
  return data_manipulation

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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