【Python笔记】Pandas性能优化，速度起飞

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Reference：提速百倍的Pandas性能优化方法，让你的Pandas飞起来！

1 数据读取の优化

读取数据是进行数据分析前的一个必经环节，pandas中也内置了许多数据读取的函数，最常见的就是用pd.read_csv()函数从csv文件读取数据，那不同格式的文件读取起来有什么区别呢？哪种方式速度更快呢？我们做个实验对比一下。

这里采用的数据共59万行，分别保存为xlsx、csv、hdf以及pkl格式，每种格式进行10次读取测试，得到下面的结果。

可以看到，对同一份数据，pkl格式的数据的读取速度最快，是读取csv格式数据的近6倍，其次是hdf格式的数据，速度最惨不忍睹的是读取xlsx格式的数据（这仅仅是一份只有15M左右大小的数据集呀）。

所以对于日常的数据集（大多为csv格式），可以先用pandas读入，然后将数据转存为pkl或者hdf格式，之后每次读取数据时候，便可以节省一些时间：

 import pandas as pd
 #读取csv
 df = pd.read_csv('xxx.csv')
 
 #pkl格式
 df.to_pickle('xxx.pkl') #格式另存
 df = pd.read_pickle('xxx.pkl') #读取
 
 #hdf格式
df.to_hdf('xxx.hdf','df') #格式另存
df = pd.read_hdf('xxx.pkl','df') #读取

2 数据聚合の优化

在使用 agg 和 transform进行操作时，尽量使用Python的内置函数，能够提高运行效率。

• 对 agg 方法，使用内置函数时运行效率提升了60%。
• 对 transform方法而言，使用内置函数时运行效率提升了200%。

1. agg+Python内置函数
   

2. agg+非内置函数
   

3. transform+Python内置函数
   

4. transform+非内置函数
   

其他：

%%timeit # 应该放第一行
def get_oldest_staff(group):
    return group.sort_values(by='age',ascending=True)[-1:]

data.groupby('company',as_index=False).apply(get_oldest_staff)

3 数据逐行操作の优化

假设我们现在有这样一个电力消耗数据集，以及对应时段的电费价格，如下图所示：


数据集记录着每小时的电力消耗，如第一行代表2001年1月13日零点消耗了0.586kwh的电。不同使用时段的电费价格不一样，我们现在的目的是求出总的电费，那么就需要将对应时段的单位电费×消耗电量。下面给出了三种写法，我们分别测试这三种处理方式，对比一下这三种写法有什么不同，代码效率上有什么差异。

#编写求得相应结果的函数
def get_cost(kwh, hour):
    if 0 <= hour < 7:
        rate = 0.6
    elif 7 <= hour < 17:
        rate = 0.68
    elif 17 <= hour < 24:
        rate = 0.75
    else:
        raise ValueError(f'Invalid hour: {hour}')
    return rate * kwh

#方法一：简单循环
def loop(df):
    cost_list = []
    for i in range(len(df)):
        energy_used = df.iloc[i]['energy_kwh']
        hour = df.iloc[i]['date_time'].hour
        energy_cost = get_cost(energy_used, hour)
        cost_list.append(energy_cost)
    df['cost'] = cost_list

#方法二：apply方法
def apply_method(df):
     df['cost'] = df.apply(
         lambda row: get_cost(
             kwh=row['energy_kwh'],
             hour=row['date_time'].hour),
         axis=1)

#方法三：采用isin筛选出各时段，分段处理
df.set_index('date_time', inplace=True)
def isin_method(df):
    peak_hours = df.index.hour.isin(range(17, 24))
    simple_hours = df.index.hour.isin(range(7, 17))
    off_peak_hours = df.index.hour.isin(range(0, 7))

    df.loc[peak_hours, 'cost'] = df.loc[peak_hours, 'energy_kwh'] * 0.75
    df.loc[simple_hours,'cost'] = df.loc[simple_hours, 'energy_kwh'] * 0.68
    df.loc[off_peak_hours,'cost'] = df.loc[off_peak_hours, 'energy_kwh'] * 0.6

可以看到，采用 isin() 筛选出对应数据后分开计算的速度是简单循环的近606倍，这并不是说 isin() 有多厉害，方法三速度快是因为它采用了向量化的数据处理方式（这里的isin() 是其中一种方式，还有其他方式，大家可以尝试一下） ，这才是重点。什么意思呢？

这里简单画了个图，大家可以结合这个图和代码好好体会是一个一个处理快，还是把能进行相同操作的分开然后批量处理快。

4 使用numba进行数值计算

如果在你的数据处理过程涉及到了大量的数值计算，那么使用numba可以大大加快代码的运行效率，numba使用起来也很简单，下面给大家演示一下。（代码处理不具有实际意义，只是展示一下效果）

首先需要安装numba模块

pip install numba

我们用一个简单的例子测试一下numba的提速效果

import numba

@numba.vectorize
def f_with_numba(x): 
    return x * 2

def f_without_numba(x): 
    return x * 2

#方法一：apply逐行操作
df["double_energy"] = df.energy_kwh.apply(f_without_numba)

#方法二：向量化运行
df["double_energy"] = df.energy_kwh*2

#方法三：运用numba加速
#需要以numpy数组的形式传入
#否则会报错
df["double_energy"] = f_with_numba(df.energy_kwh.to_numpy())

从测试结果来看，再次凸显出向量化处理的优势，同时numba对原本速度已经很快的向量化处理也能提高一倍多的效率。更多numba的使用方法请参考numba的使用文档。