У меня есть следующий фрейм данных.
In [12]: dfFinal
Out[12]:
module vectime vecvalue
1906 client1.tcp [1.1007512, 1.1015024, 1.1022536, 1.1030048, 1... [0.0007512, 0.0007512, 0.0007512, 0.0007512, 0...
1912 client2.tcp [1.10079784, 1.10159568, 1.10239352, 1.1031913... [0.00079784, 0.00079784, 0.00079784, 0.0007978...
1918 client3.tcp [1.10084448, 1.10168896, 1.10258008, 1.1036111... [0.00084448, 0.00084448, 0.00089112, 0.0010310...
Я хочу построить график timeSeries vecvalue против vectime для каждого модуля.
Результат следующий:
Для этого я могу сделать следующее:
1) Matplotlib
start = datetime.datetime.now()
for row in dfFinal.itertuples():
t = row.vectime
x = row.vecvalue
x = runningAvg(x)
plot(t,x)
total = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()
print("Total time: ",total)
Для этого требуется 0.07005 секунд.
2) Сиборн
start = datetime.datetime.now()
for row in dfFinal.itertuples():
t = row.vectime
x = row.vecvalue
x = runningAvg(x)
DF = pd.DataFrame({'x':x, 't':t})
sns.lineplot(x='t', y='x', data=DF)
total = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()
print("Total time: ",total)
Для этого требуется 19.157463 секунд.
Почему такая огромная разница? Что я делаю так неправильно, что так долго обрабатывается довольно маленький DF?