Pandas常见的性能优化方法
Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库，我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。
1 数据读取与存取
在Pandas中内置了众多的数据读取函数，可以读取众多的数据格式，最常见的就是read_csv函数从csv文件读取数据了。但read_csv在读取大文件时并不快，所以建议你使用read_csv读取一次原始文件，将dataframe存储为HDF或者feather格式。一般情况下HDF的读取比读取csv文件快几十倍，但HDF文件在大小上会稍微大一些。
建议1：尽可能的避免读取原始csv，使用hdf、feather或h5py格式文件加快文件读取；
在某些定长的字符数据的读取情况下，read_csv读取速度比codecs.readlines慢很多倍。同时如果你想要表格尽量占用较小的内存，可以在read_csv时就设置好每类的类型。
2 itertuples与iterrows
itertuples和iterrows都能实现按行进行迭代的操作，但在任何情况下itertuples都比iterrows快很多倍。
建议2：如果必须要要用iterrows，可以用itertuples来进行替换。
3 apply、transform和agg时尽量使用内置函数
在很多情况下会遇到groupby之后做一些统计值计算，而如果用内置函数的写法会快很多。
这一部分的统计数据来源
4 第三方库并行库
由于Pandas的一些操作都是单核的，往往浪费其他核的计算时间，因此有一些第三方库对此进行了改进：
modin：对读取和常见的操作进行并行；
swifter：对apply函数进行并行操作；
建议4：如果能并行就并行，用第三方库或者自己手写多核计算。
5 代码优化思路
在优化Pandas时可以参考如下操作的时间对比：
建议5：在优化的过程中可以按照自己需求进行优化代码，写代码尽量避免循环，尽量写能够向量化计算的代码，尽量写多核计算的代码。
Pandas官方也写了一篇性能优化的文章，非常值得阅读：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/enhancingperf.html