У тебя DataFrame с 5M строк. Нужно для каждого user_id найти MAX(amount). df.groupby("user_id")["amount"].max() работает, но что быстрее на больших данных?

Варианты ответа

• df.groupby("user_id", sort=False)["amount"].max() — отключение сортировки даёт 2-5× ускорение, особенно когда групп много
• df.apply(lambda x: x["amount"].max(), axis=1) — apply работает векторизованно над строками и обходит group-by накладные
• df.set_index("user_id")["amount"].max(level=0) — индекс позволяет hash-lookup без полного скана
• df.sort_values("amount", ascending=False).drop_duplicates("user_id", keep="first") — сортировка + drop_duplicates быстрее groupby на больших данных

Разбор ответа

Получить доступ к ответам — все вопросы →

Похожие вопросы из категории «Python»

• Чем отличаются списки и кортежи в Python?
• Как работает list comprehension и чем лучше цикла?
• Что такое генератор и чем он отличается от списка?
• Как работает менеджер контекста и зачем нужен?
• Объясните разницу между deepcopy и copy.