还在抱怨Pandas运行速度慢？这几个方法会颠覆你的看法

虽然.itertuples往往会更快一些，但是在这个例子中使用.iterrows，我们看看这使用iterrows后效果如何。

>>> @timeit(repeat=3, number=100) 
... def apply_tariff_iterrows(df): 
...     energy_cost_list = [] 
...     for index, row in df.iterrows(): 
...         # 获取用电量和时间（小时） 
...         energy_used = row['energy_kwh'] 
...         hour = row['date_time'].hour 
...         # 添加cost列表 
...         energy_cost = apply_tariff(energy_used, hour) 
...         energy_cost_list.append(energy_cost) 
...     df['cost_cents'] = energy_cost_list 
... 
>>> apply_tariff_iterrows(df) 
Best of 3 trials with 100 function calls per trial: 
Function `apply_tariff_iterrows` ran in average of 0.713 seconds. 

语法方面：这样的语法更明确，并且行值引用中的混乱更少，因此它更具可读性。

在时间收益方面：快了近5倍! 但是，还有更多的改进空间。我们仍然在使用某种形式的Python for循环，，这意味着每个函数调用都是在Python中完成的，理想情况是它可以用Pandas内部架构中内置的更快的语言完成。

Pandas的 .apply()方法

我们可以使用.apply方法而不是.iterrows进一步改进此操作。Pandas的.apply方法接受函数(callables)并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用它们。在此示例中，lambda函数将帮助你将两列数据传递给apply_tariff()：

>>> @timeit(repeat=3, number=100) 
... def apply_tariff_withapply(df): 
...     df['cost_cents'] = df.apply( 
...         lambda row: apply_tariff( 
...             kwh=row['energy_kwh'], 
...             hour=row['date_time'].hour), 
...         axis=1) 
... 
>>> apply_tariff_withapply(df) 
Best of 3 trials with 100 function calls per trial: 
Function `apply_tariff_withapply` ran in average of 0.272 seconds. 

.apply的语法优点很明显，行数少，代码可读性高。在这种情况下，所花费的时间大约是.iterrows方法的一半。

但是，这还不是“非常快”。一个原因是.apply()将在内部尝试循环遍历Cython迭代器。但是在这种情况下，传递的lambda不是可以在Cython中处理的东西，因此它在Python中调用，因此并不是那么快。

如果你使用.apply()获取10年的小时数据，那么你将需要大约15分钟的处理时间。如果这个计算只是大型模型的一小部分，那么你真的应该加快速度。这也就是矢量化操作派上用场的地方。

矢量化操作：使用.isin()选择数据

什么是矢量化操作?如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格(df ['energy_kwh'] * 28)，类似这种。这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在Pandas中执行的最快方法。

但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算?一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。在执行此操作之前，如果将date_time列设置为DataFrame的索引，则会使事情更方便：

df.set_index('date_time', inplace=True) 
 
@timeit(repeat=3, number=100) 
def apply_tariff_isin(df): 
    # 定义小时范围Boolean数组 
    peak_hours = df.index.hour.isin(range(17, 24)) 
    shoulder_hours = df.index.hour.isin(range(7, 17)) 
    off_peak_hours = df.index.hour.isin(range(0, 7)) 
 
    # 使用上面的定义 
    df.loc[peak_hours, 'cost_cents'] = df.loc[peak_hours, 'energy_kwh'] * 28 
    df.loc[shoulder_hours,'cost_cents'] = df.loc[shoulder_hours, 'energy_kwh'] * 20 
    df.loc[off_peak_hours,'cost_cents'] = df.loc[off_peak_hours, 'energy_kwh'] * 12 

（编辑：宜春站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!