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Pandas优化
1 迭代器使用itertuples() 和iterrows() 循环
Pandas优化
1 迭代器使用itertuples() 和iterrows() 循环
实际上可以通过pandas引入itertuples和iterrows方法可以使效率更快。这些都是一次产生一行的生成器方法，类似scrapy中使用的yield用法。
.itertuples为每一行产生一个namedtuple，并且行的索引值作为元组的第一个元素。nametuple是Python的collections模块中的一种数据结构，其行为类似于Python元组，但具有可通过属性查找访问的字段。
.iterrows为DataFrame中的每一行产生（index，series）这样的元组。
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。
使用Numpy继续加速
Pandas Series和DataFrames是在NumPy库之上设计的。这为你提供了更多的计算灵活性，因为Pandas可以与NumPy阵列和操作无缝衔接。
NumPy的 digitize() 函数类似于Pandas的cut()，因为数据将被分箱，但这次它将由一个索引数组表示，这些索引表示每小时所属的bin。然后将这些索引应用于价格数组：
@timeit(repeat=3, number=100)
def apply_tariff_digitize(df):prices = np.array([12, 20, 28])bins = np.digitize(df.index.hour.values, bins=[7, 17, 24])df['cost_cents'] = prices[bins] * df['energy_kwh'].values>>> apply_tariff_digitize(df)
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
Function `apply_tariff_digitize` ran in average of 0.002 seconds.- 尝试尽可能使用矢量化操作，而不是在df 中解决for x的问题。如果你的代码是许多for循环，那么它可能更适合使用本机Python数据结构，因为Pandas会带来很多开销。
- 如果你有更复杂的操作，其中矢量化根本不可能或太难以有效地解决，请使用.apply方法。
- 如果必须循环遍历数组（确实发生了这种情况），请使用.iterrows()或.itertuples()来提高速度和语法。
- Pandas有很多可选性，几乎总有几种方法可以从A到B。请注意这一点，比较不同方法的执行方式，并选择在项目环境中效果最佳的路线。
- 一旦建立了数据清理脚本，就可以通过使用HDFStore存储中间结果来避免重新处理。
- 将NumPy集成到Pandas操作中通常可以提高速度并简化语法。