感觉还是我大阿里云还有亚马逊云最好用

一列数据是类似 1234,2345,3122,3442 这样的一个字符串，我要把这列数据分割成四列数据，分完后再进另一个去查找，之前写的逻辑代码类似如下：
for u in range(0,products.shape[0]):
start=time.time()
cat1=products.catIds[u].split(',')[0]
#print(categories[categories['catId']==int(cat1)].index[0])
category1=categories['category'][categories[categories['catId']==int(cat1)].index[0]]
cat2=products.catIds[u].split(',')[1]
category2=categories['category'][categories[categories['catId']==int(cat2)].index[0]]
cat3=products.catIds[u].split(',')[-1]
category3=categories['category'][categories[categories['catId']==int(cat3)].index[0]]
df=df.append({"catIds":products.catIds[u],"cat1":category1,"cat2":category2,"cat3":category3})
end=time.time()
print(end-start)
ndf = pd.merge(products,df,how='left',on='catIds'),

@dongxiao 这个是建立了一个新 dataframe，出来的是裁剪处理后的，可以直接 concat 到原 dataframe 上吗，还要到另一个几十万行的文件中把"1234, 2341, 3412, 3123"这些转换成对应中文

@qianc1990 这个数据中列向量还有中文，中文中也有各种逗号，pd 直接读进来会把中文中的逗号也切片进来占用其他数据列

@AX5N 实际遍历了 54 万次，但是对每一行都要进行一次裁剪拼加 dataframe 的操作，就很耗时

@ipwx 主要是时间太长了，c++时间也没减下来

想过把这些数据导入数据库处理，但是类似 1234,2345,3122,3442 的数据找不到一个好的对应的数据格式

这个市场前景怎麽样。现在坐标海口，在一家创业公司做游戏平台开发

boss+1

必须用过，挺好的，也是两年多以前使用的

linux 没办法转代，sslocal 之后设置了

能说清楚就好啦！

openerp 现在改名 odoo 了，功能很强大

还是乱码

一同进步，顶一下。

homebrew 第一，如果非要使用 macport，或者其他才会使用，如果可以用 brew 代替就用 brew 替代。

第一份的工作还是一家互联网公司的实习生，后面父母家人（政府事业单位的居多）全部反对，就进入了体制内，现在在一家国企这里工作了两年多了，待遇还可以，在这个省里面是待遇最好的一家，但是，才发现自己怎么也不能融进去，不能学会待人接物这些细节，所以积极学习考证准备跳槽了，希望今年可以找到有创新的，需要不断学习更新自己技能树的工作。虽然现在父母也不支持，但是他们为国家工作快三十年了月薪也就四千多样子，隐形福利比起高工资来说也不算什么。

想考南大计算机，大学关系最铁最好的哥们儿 16 年去南京大学读计算机人工智能方面的研究生了，我大学的班长去年也辞职今年准备考南大计算机了，他说复习的挺好，状态感觉不错，就我一个还窝在这国企为了每个月七千多的工资苟且偷生，我在这里再干十年，混到科级干部到手门面工资也就一万四的样子，还要面对和维护负责的人际关系，还要准备面对各种各样的设备维护的枯燥无味的工作。但是就是对自己的能力不自信，之前和我一起工作的一个研究生请了三个多月的病假考上了同济大学，他的计算机实现能力不强，但是理论很厉害，他说想去东北大学，一所老家的高校。

@Mirage09 我是第一次脱落不严重，换了之后不到半年就很严重了。