Jupyter笔记本电脑要花2天时间（例如...多天）才能运行一个单元。我正在使用xarray和pandas处理netCDF4元数据。我的代码，数据量（80000+）或笔记本电脑是否有问题？
我已经在数据集中排除了不需要的变量，但这并没有使它变快，更新我的代码使用的所有库也不起作用。我正在通过macOS Mojave的MacBook上的12英寸MacBook上的conda在jupyter笔记本上运行所有这些程序。
这是需要几天运行的代码。我笔记本中的其他所有内容均能及时运行：
#resample to make time = 1 hr increments
dshr=ds.resample(time='1h', skipna=True, label='left').mean()
dshr
我也尝试使用groupby来做到这一点：
df = df.set_index('datetime').groupby(pd.Grouper(freq='60S')).first()
但这似乎要花同样的时间。
笔记本仅运行了几个小时，单元格旁边的[*]结束了。我知道它是可行的，因为当我仅对一个变量进行重采样时，它会在大约45分钟内运行，并且得到预期的结果。