Python Pandas的性能在mac和linux之间有所不同

我有一个简单的函数

数据帧具有

1713078

行。以下简单功能：

self.df = self.df[~self.df['RR'].str.contains(":c", na=False)]
self.df.fillna('', inplace=True)

与mac 16 gb ram等相比，通过jenkins使用16 gb ram和16 CPU在centos6.4上花费了

2x

时间。我不确定是什么原因造成的。

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这可能是因为

jenkins

？因为rest都是一样的。我甚至不知道我可以在这里给出更多的细节。

你可以直接从shell而不是通过jenkins运行相同的代码吗？不可以，除非运行jenkins的用户有一些限制（cpu使用率/内存等），我认为如果没有直接从shell运行代码，很难找到原因。检查这里：它可能会给您提供更多信息。另一个问题-您确定在两台服务器上运行完全相同的python版本吗？python2.7.X？32位/64位？同一个版本？df.info（）中df的内存使用情况如何？可以直接从shell而不是通过jenkins运行相同的代码吗？不可以，除非运行jenkins的用户有一些限制（cpu使用率/内存/等等），我认为如果没有直接从shell运行代码，很难找到原因。检查这里：它可能会给您提供更多信息。另一个问题-您确定在两台服务器上运行完全相同的python版本吗？python2.7.X？32位/64位？同一版本？df.info（）中df的内存使用情况如何？