 | Escapist367V2EX 第 397488 号会员，加入于 2019-04-01 19:24:57 +08:00 |
Escapist367 最近回复了
2022-06-12 10:10:19 +08:00 回复了 DavidLeeMr 创建的主题 生活 吐嘈一个奇葩的一天 |
@byron 不拘小节的人的正常思路是干脆不收了
2021-03-20 12:25:22 +08:00 回复了 zhuangzhuang1988 创建的主题 知乎 什么是生产力？ |
就是 money/hours
2021-03-01 11:12:14 +08:00 回复了 ttgo 创建的主题 问与答 远程桌面 RDP 无法用 GPU 么？ |
应该没这个问题，我天天 RDP 回去训模型……
2021-02-22 16:53:44 +08:00 回复了 hk1810 创建的主题 职场话题 今年开工，大家来说说今年的 Flag 是什么吧，可以的话添加年龄哦，哈哈哈哈... |
45 岁，从未来穿越回 28 岁那年阻止第三次世界大战的发生
2021-02-17 12:41:58 +08:00 回复了 gowk 创建的主题 程序员 替表妹求助各位大佬， Excel 文件貌似损坏打不开，一个月的工作白费了，咋办？ |
打开看了看二进制，肯定不是 xls 格式的，但是也连 xlsx 基本的字段都没了
真的是微软都还原不了了
真的是微软都还原不了了
2021-02-12 14:29:40 +08:00 回复了 Osk 创建的主题 问与答 CPU 1 比 CPU 0 温度高 10 度，长期下来会不会炸？ |
愚蠢的碳基生物无法理解硅的耐操能力！
2021-02-10 13:46:40 +08:00 回复了 BerlinUang 创建的主题 问与答 普通人家庭，花 30 万读复旦全日制金融硕士值得吗？ |
@BerlinUang
我就是金融转的计算机，我太懂了。
我现在觉得想转行做金融最优解是去 HK 读个 HKU 或者 HKUST 的金融数学之类的一年硕，原地找工作留 HK，混两年回来这个简历就好看了。
我就是金融转的计算机，我太懂了。
我现在觉得想转行做金融最优解是去 HK 读个 HKU 或者 HKUST 的金融数学之类的一年硕，原地找工作留 HK，混两年回来这个简历就好看了。
2021-02-10 13:43:01 +08:00 回复了 BerlinUang 创建的主题 问与答 普通人家庭，花 30 万读复旦全日制金融硕士值得吗？ |
@BerlinUang
哈哈，我就是你复旦的同学的一员
哈哈，我就是你复旦的同学的一员
2021-02-10 13:41:45 +08:00 回复了 yaleyu 创建的主题 Python pandas 花了 7 分 32 秒生成一张[45639 rows x 7 columns]的表，实在是太太太慢了，求更快的方法 |
df_list=[]
i = 0
for fund in funds:
fund_code = list(fund.keys())[0]
fund_company = list(fund.values())[0]['company']
if list(fund.values())[0]['hold_stocks']:
for hold_stock in list(fund.values())[0]['hold_stocks']:
stock_code = hold_stock['code'].strip()
stock_name = hold_stock['name'].strip()
stock_percentage = float(hold_stock['percentage'].strip('%'))
stock_volume = hold_stock['volume']
stock_value = hold_stock['value']
df_list.append([fund_code, fund_company, stock_code, stock_name, stock_percentage, stock_volume, stock_value])
i += 1
else:
df_list.append([fund_code, fund_company, '', '', 0, 0, 0]) # 不持仓任何股票则仅记录基金代码和基金公司
i += 1
df = pd.DataFrame(df_list,columns=['fund_code', 'fund_company', 'stock_ode', 'stock_name', 'stock_percentage', 'stock_volume', 'stock_value'])
==================
在你基础上最小改动。
你先用一个 list 存放每行结果，再一次性转 df 就行了，大概只要 1s
i = 0
for fund in funds:
fund_code = list(fund.keys())[0]
fund_company = list(fund.values())[0]['company']
if list(fund.values())[0]['hold_stocks']:
for hold_stock in list(fund.values())[0]['hold_stocks']:
stock_code = hold_stock['code'].strip()
stock_name = hold_stock['name'].strip()
stock_percentage = float(hold_stock['percentage'].strip('%'))
stock_volume = hold_stock['volume']
stock_value = hold_stock['value']
df_list.append([fund_code, fund_company, stock_code, stock_name, stock_percentage, stock_volume, stock_value])
i += 1
else:
df_list.append([fund_code, fund_company, '', '', 0, 0, 0]) # 不持仓任何股票则仅记录基金代码和基金公司
i += 1
df = pd.DataFrame(df_list,columns=['fund_code', 'fund_company', 'stock_ode', 'stock_name', 'stock_percentage', 'stock_volume', 'stock_value'])
==================
在你基础上最小改动。
你先用一个 list 存放每行结果，再一次性转 df 就行了，大概只要 1s
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