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Pandas性能优化:进阶篇

在这里介绍一些更高级的pandas优化方法。

1 numpy

我们先来回顾一下上节说过的一个例子

import pandas as pd
import numpy as np
import time
row_number=100000
df = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(row_number),
                     'b': np.random.randn(row_number),
                    'N': np.random.randint(100, 1000, (row_number)),
                   'x':  np.random.randint(1, 10, (row_number))})

我们要计算a列与b列的乘积

方法1,采用apply

%timeit df.apply( lambda row: row['a']*row['b'],axis=1)

方法2,直接对series做乘法

%timeit df['a']*df['b']

方法3,使用numpy函数

%timeit  np.multiply(df['a'].values,df['b'].values)
方法 运行时间 运行速度
方法1 1.45s 1
方法2 254µs 5708

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