Pandas数据处理加速技巧汇总

在处理大量数据时，很容易因为算法效率低下而导致程序运行缓慢。本篇文章将介绍一些针对Pandas数据处理的加速技巧，帮助你更快地完成数据处理任务。

1. 使用eval()

eval() 函数是 Pandas 用于高效解析 Pandas 表达式的函数。例如，要在 Pandas DataFrame 中选择 x > 1的行，可以使用：

df[df.x > 1]

但是对于大型 DataFrame，这样的操作效率不高。使用 eval() 可以提高运行速度。例如，上述代码可以改写为：

df.query('x > 1')  # 或者 df.eval('x > 1')

使用 eval() 函数时，还可以使用 Python 表达式。例如，计算每个元素的平方：

df.eval('x**2')

2. 使用pandas.Series.map()

在 Pandas 中，map() 函数用于将一组值映射到另一组值。当需要对一个列中的值进行计算时，可以使用 map() 函数而不是在循环中逐个进行计算。这样可以提高计算速度。例如，将列表中的所有元素加1：

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
pd.Series(lst).map(lambda x: x + 1)

3. 使用pandas.concat()

当需要将许多小 DataFrame 连接成一个大 DataFrame 时，使用 pandas.concat() 可以提高运行速度。例如：

df_list = [df1, df2, df3, df4]
pd.concat(df_list)

4. 使用Pandas中的Categorical类型

当需要对一个拥有有限数量的值的列进行分析时，可以将其转换为 Pandas 中的 Categorical 类型。这样可以提高运行速度，同时减少内存使用。例如，对于一个拥有10个不同值的列，可以使用以下代码将其转换为 Categorical 类型：

df['column'] = pd.Categorical(df['column'])

5. 使用numexpr

numexpr 模块是一个用于高性能数值计算的Python库。它使用了多线程技术和高效的编译算法，以最大限度地加快表达式计算速度。在 Pandas 数据处理中，可以使用 numexpr 来提高运行速度。例如：

import numexpr as ne
df['result'] = ne.evaluate('(x + y) / z')

6. 使用Pandas内置函数

Pandas 提供了很多内置函数，可以用于快速的数据处理。例如，apply() 函数可以对 DataFrame 的每一行或每一列进行操作。groupby() 函数可以用于按照某一列对 DataFrame 进行分组。rolling() 函数可以对 DataFrame 的滑动窗口进行操作等等。了解并使用这些内置函数，可以提高数据处理的效率。

总结

本文介绍了用于加快 Pandas 数据处理速度的 6 种技巧。使用这些技巧可以提高数据处理的效率，特别是处理大量数据时。同时注意数据处理中的其他优化细节，如减少数据变化，使用合适的数据类型等等，可以使数据处理更快速、更高效。

示例 1：使用Pandas中的Categorical类型

假设我们有一个包含了“品牌”和“价格”两列的 DataFrame，在使用groupby()进行分组操作时，将“品牌”转换为 Categorical 类型，可以提高运行速度。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'brand': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] * 10000, 
                   'price': list(range(50000))})

df['brand'] = pd.Categorical(df['brand'])

df.groupby('brand').mean()

示例 2：使用Pandas内置函数

假设我们有一个包含“用户编号”、“产品ID”和“销售额”的 DataFrame。使用groupby()函数根据“产品ID”对其进行分组，并计算每个产品的平均销售额，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'user_id': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B'] * 10000,
                   'product_id': ['P1', 'P2', 'P1', 'P2', 'P3'] * 10000,
                   'sales': list(range(50000))})

df.groupby('product_id')['sales'].mean()