Pandas中Apply函数加速百倍的技巧分享

下面我将为您详细讲解“Pandas中Apply函数加速百倍的技巧分享”的完整攻略。

初识Pandas Apply

Pandas中的apply()函数是一个非常实用的函数，它可用于在Pandas中的Series或DataFrame中执行一些函数操作。apply()函数有多种版本，包括apply(),applymap()和map()函数。其中，apply()函数用于DataFrame，applymap()函数用于DataFrame和Series，而map()函数则仅用于Series。

具体地，apply()函数的使用方法如下：

df.apply(func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)

其中，func即为你想要应用到DataFrame中每一列上的函数；axis代表沿着哪个维度应用该函数，axis=0时为每一列上应用该函数，axis=1时为每一行上应用该函数；raw参数用于指定传递给函数的数据是否为原始数据类型，默认为False；result_type参数用于指定apply的返回格式，可以为broadcast，reduce或expand；args参数用于传递额外的参数给函数。

优化Apply函数

由于Pandas的apply函数常常会被批评为“拖慢运行速度的罪魁祸首之一”，因此优化它的使用方法是非常重要的。下面给出两种优化方法：

优化1：使用NumExpr

针对大型和高维度数据集，使用NumExpr可以极大地提高计算速度。NumExpr是一个面向数组的表达式求值器，专为大型数组计算而设计，能够使用尽量少的内存来解决大规模计算问题。使用NumExpr替换原始的apply函数，可以显着提高代码的性能。

示例代码：

import pandas as pd
import numexpr

df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12, 13, 14]})
expr = 'A ** 2 + B ** 2 + C ** 2'
df.eval(expr)

将上述代码与使用apply函数计算同样的数据进行比较，执行时间大大缩短。

优化2：使用Cython

Cython是一种高性能的静态类型编程语言，可用于将Python代码转换为C语言，从而优化其性能。Cython代码通常可以接近原生C代码的速度。

示例代码：

import pandas as pd
%load_ext cython

df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12, 13, 14]})

%%cython
def cy_sum(x, y, z):
    return x + y + z

df['D'] = df.apply(lambda x: cy_sum(x['A'], x['B'], x['C']), axis=1)

其中，使用了%%cython魔法命令来运行Cython代码，将apply函数中的lambda函数替换为Cython函数，进一步提高了代码的性能。

总结

通过以上的示例代码，我们可以看到如何优化Pandas中的apply函数，显著提高代码的执行速度，使代码更符合实际使用需求。除了以上提到的两种优化方法，还有其他方法可以进一步提高代码的性能，这些需要根据实际情况具体分析。