我有冗长的计算，我重复了很多次。因此，我想使用记忆（诸如jug http://packages.python.org/Jug and joblib http://packages.python.org/joblib/memory.html），与Pandas http://pandas.pydata.org。问题是该包是否能够很好地记忆 Pandas DataFrames 作为方法参数。
有人尝试过吗？还有其他推荐的包/方法可以做到这一点吗？
jug 的作者在这里：jug 工作正常。我刚刚尝试了以下方法并且有效：
from jug import TaskGenerator
import pandas as pd
import numpy as np
@TaskGenerator
def gendata():
return pd.DataFrame(np.arange(343440).reshape((10,-1)))
@TaskGenerator
def compute(x):
return x.mean()
y = compute(gendata())
它并不像它应该的那样有效，因为它只是使用pickle内部为DataFrame（尽管它会动态压缩它，所以在内存使用方面并不可怕；只是比它可能的速度慢）。
我愿意接受一项更改，将它们保存为特殊情况，就像 jug 目前对 numpy 数组所做的那样：https://github.com/luispedro/jug/blob/master/jug/backends/file_store.py#L102 https://github.com/luispedro/jug/blob/master/jug/backends/file_store.py#L102
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