pandas的常见性能优化技巧

  1. 数据读取:使用pandas的read_csv()函数读取数据时,可以指定参数来降低内存使用,如dtype指定列的数据类型,usecols指定需要读取的列等。
import pandas as pd
# 读取指定列,并指定数据类型
df = pd.read_csv('data.csv', usecols=['column1', 'column2'], dtype={'column1': int, 'column2': float})
  1. 数据清洗:在数据清洗过程中,可以使用pandas的内置函数替代循环操作,例如使用apply()函数对某一列进行操作。
import pandas as pd
import numpy as np
# 使用apply函数对某一列进行操作
df['column1'] = df['column1'].apply(lambda x: np.log(x) if x > 0 else 0)
  1. 数据转换:使用astype()函数将数据类型转换为更高效的类型,例如将整数列转换为无符号整数列。
import pandas as pd
import numpy as np
# 将整数列转换为无符号整数列
df['column1'] = df['column1'].astype(np.uint32)
  1. 数据合并:使用merge()函数时,指定on参数以及使用sort=False可以加快合并操作的速度。
import pandas as pd
# 合并两个数据框
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key_column', sort=False)
  1. 数据过滤:使用布尔索引时,可以使用eval()函数来加快过滤操作。
import pandas as pd
# 使用eval函数进行布尔索引
filtered_df = df[df.eval('column1 > 0')]
  1. 数据分组:使用groupby()函数进行数据分组时,使用as_index=False参数可以加快分组操作的速度。
import pandas as pd
# 按column1列进行分组,同时保留索引列
grouped_df = df.groupby('column1', as_index=False).sum()
  1. 数据排序:使用sort_values()函数对数据框进行排序时,指定inplace=True参数可以原地排序,避免创建副本。
import pandas as pd
# 原地排序数据框
df.sort_values('column1', inplace=True)
  1. 数据透视表:使用pivot_table()函数生成数据透视表时,指定margins=True参数可以同时计算行和列的汇总。
import pandas as pd
# 生成数据透视表,并计算行和列的汇总
pivot_df = df.pivot_table(index='column1', columns='column2', values='column3', aggfunc='sum', margins=True)
  1. 缺失值处理:使用fillna()函数对缺失值进行处理时,可以指定method='backfill'使用后向填充。
import pandas as pd
# 使用后向填充处理缺失值
filled_df = df.fillna(method='backfill')
  1. 数据输出:使用to_csv()函数将数据输出到CSV文件时,指定chunksize参数可以分块写入文件,提高性能。
import pandas as pd
# 分块写入CSV文件
df.to_csv('data.csv', chunksize=1000)

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