人工智能之数据分析 Pandas
第九章 性能优化
文章目录
- 人工智能之数据分析 Pandas
- 前言
- 1. 使用合适的数据类型
- 2. 避免链式赋值
- 3. 向量化操作
- 4. 利用 `apply()` 函数
- 5. 分块读取大文件
- 6. 使用 `eval()` 和 `query()`
- 7. 删除不必要的列和行
- 8. 设置适当的索引
- 9. 并行处理
- 结论
- 后续
- 资料关注
前言
Pandas 是一个功能强大的 Python 数据分析库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。然而，在处理大规模数据集时，Pandas 的性能可能成为瓶颈。为了优化 Pandas 的性能，本文提供了一些关键策略和技术：
1. 使用合适的数据类型
选择更有效的数据类型：例如，将整数类型的列转换为
Int8,Int16,Int32, 或Int64类型（取决于你的数据范围），可以减少内存使用。同样，对于分类数据，使用category类型而不是object。df['column'] = df['column'].astype('category')日期时间数据：确保日期时间数据被正确解析为
datetime类型，这样可以利用 Pandas 对日期时间的内置优化。
2. 避免链式赋值
链式赋值（chained assignment）可能导致意想不到的行为，并且通常比直接赋值慢。尽量避免使用如下方式：
df['column']['subcolumn'] = value # 不推荐取而代之的是直接访问或使用 .loc / .iloc：
df.loc[row_index, 'column'] = value # 推荐3. 向量化操作
尽可能使用向量化操作代替循环。Pandas 和 NumPy 库针对向量操作进行了优化，使得它们比纯 Python 循环更快。
# 不推荐
for i in range(len(df)):
df.iloc[i]['A'] = df.iloc[i]['B'] + df.iloc[i]['C']
# 推荐
df['A'] = df['B'] + df['C']4. 利用 apply() 函数
虽然 apply() 比纯循环快，但它仍不如向量化操作高效。当必须使用自定义函数时，优先考虑 apply() 而非循环。
df['new_column'] = df.apply(lambda row: some_function(row['A'], row['B']), axis=1)5. 分块读取大文件
如果需要处理非常大的 CSV 文件，可以使用 chunksize 参数分块读取文件。
chunksize = 10 ** 6
for chunk in pd.read_csv('filename.csv', chunksize=chunksize):
process(chunk)6. 使用 eval() 和 query()
Pandas 提供了 eval() 和 query() 方法，它们能够对 DataFrame 进行快速的字符串表达式求值。这些方法在内部使用了优化过的计算引擎。
df.query('A > B') # 查询
pd.eval('df.A + df.B') # 计算7. 删除不必要的列和行
处理大型数据集时，尽早删除不必要的列和行可以节省大量内存并加快运算速度。
df.drop(['unnecessary_column'], axis=1, inplace=True)8. 设置适当的索引
合理设置索引（Index）可以加速查找和过滤操作。例如，如果你频繁基于某一列进行查询，可以将其设为索引。
df.set_index('column_name', inplace=True)9. 并行处理
虽然 Pandas 本身不支持并行处理，但你可以结合其他库如 Dask 或 Modin 来实现这一点。Dask 提供了与 Pandas 相似的 API，但是支持并行计算和分布式存储。
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('filename.csv')结论
通过上述技术，在许多情况下可以显著提高 Pandas 的性能。重要的是要理解业务数据以及需要执行的操作，以便选择最适合的技术。
后续
python过渡项目部分代码已经上传至gitee，后续会逐步更新。
资料关注
公众号：咚咚王
gitee：https://gitee.com/wy18585051844/ai_learning
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