1.2apply方法 dataframe是一种列数据，apply对特定的轴计算做了优化,在针对特定轴（行/列）进行运算操作的时候，apply的效率甚至比iterrow更高. def loop_iterrows_test...%time df['iterrow'] = loop_iterrows_test(df) print('func apply test...')...因此，我们在使用pandas进行计算的时候，如果可以使用内置的矢量方法计算最好选用内置方法，其次可以考虑apply方法，如果对于非轴向的循环可以考虑iterrow方法。...在底层的设计中，pandas按照数据类型将列分组形成数据块（blocks）。pandas使用ObjectBlock类来表示包含字符串列的数据块，用FloatBlock类来表示包含浮点型列的数据块。...category类型在底层使用整型数值来表示该列的值，而不是用原值。Pandas用一个字典来构建这些整型数据到原数据的映射关系。当一列只包含有限种值时，这种设计是很不错的。
因此，如果你不知道如何提速，那正常第一想法可能就是用apply方法写一个函数，函数里面写好时间条件的逻辑代码。...但是，还有更多的改进空间，理想情况是可以用pandas内置更快的方法完成。 二、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。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。
自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后… 等待…… 事实证明，处理大型数据集的每一行可能需要一段时间。...矢量化 对于这个用例，我们将把矢量化定义为使用Numpy来表示整个数组而不是它们的元素上的计算。...如果无法进行矢量化，请检查使用Dask进行并行处理还是只使用vanilla pandas apply（仅使用单个核）最有意义。并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。 这一切都很好地显示在上图中。...import pandas as pd import swifter df.swifter.apply(lambda x: x.sum() - x.min()) 如上图所示，只要在应用之前添加一个快速调用...，你就可以用一个单词来运行你的Pandas应用程序了。
标签：Python，Pandas 是否发现pandas库在处理大量数据时速度较慢，并且希望程序运行得更快？当然，有一些使用pandas的最佳实践（如矢量化等）。...不用担心，这些库都具有与pandas类似的语法，因此学习如何使用也非常容易。 pandas为什么慢 由于底层的numpy数组数据结构和C代码，pandas库已经相当快了。...3.modin：使用所有可用的CPU核来运行pandas，基本上是pandas的替代品。...1.polars库在所有测试中都获胜，但apply函数除外，这里modin更快。 2.modin在apply和concat函数中非常快，但在其他函数中非常慢。...结果表明，用polars替换pandas可能会将Python程序的速度提高至少2-3倍。 注：本文学习整理自pythoninoffice.com，供有兴趣的朋友学习参考。
此处我们主要处理一维数组之间的计算，那么矢量化方式可使用Pandas series 的矢量化方式和Numpy arrays的矢量化方式两种。...先来看下Pandas series 的矢量化方式。 Pandas的DataFrame、series基础单元数据结构基于链表，因此可将函数在整个链表上进行矢量化操作，而不用按顺序执行每个值。...Pandas包括了非常丰富的矢量化函数库，我们可把整个series（列）作为参数传递，对整个链表进行计算。...Pandas series 的矢量化方式实现代码如下： #Pandas series 的矢量化方式 df_stockload['signal'] = np.sign(df_stockload['Close...NumPy arrays的矢量化运行速度最快，其次是Pandas series矢量化。
因为一旦Pandas在处理数据时超过一定限制，它们的行为就会很奇怪。 我们用Faker创建了一个100,000行的测试数据。 测试方法 安装： !...%%timeit -r 7 -n 1 -o data['newcol'] = data.job.add(data.company) 使用dataframe.apply %%timeit -r 7...Map %%timeit -r 7 -n 1 -o data['newcol'] = list(map(process, data.job, data.company)) Pandas矢量化 %%...原生的字符串加法C = a+b 从1000行扩展到100,000行所需的时间; 可视化对比： 所有矢量化方法都非常快，而且pandas标准的str.add对numpy数组也进行了矢量化。...2、矢量化操作在字符串操作中也是可以使用的，但是为了安全起见，使用Numpy数组。
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。...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。...这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在Pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算？...以下是一些经验，可以在下次使用Pandas中的大型数据集时应用这些经验法则： 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。
似乎在使用 Pandas 时坚持这个“无循环”规则是加速计算的最佳方法。 函数式编程用递归代替循环。虽然递归也会出现各种问题（这个我们这里不考虑），但是对于科学计算来说使用矢量化是最好的选择！...矢量化是 Pandas 和 NumPy 的核心，它对整个数组而不是单个标量执行数学运算。Pandas 已经拥有一套广泛的矢量化函数，我们无需重新发明轮子，只要关注我们的重点如何计算就好了。...在 Pandas 中进行Python 的大部分算术运算符（+、-、*、/、**）都以矢量化方式工作。此外，在 Pandas 或 NumPy 中看到的任何其他数学函数都已经矢量化了。...最快的迭代器——apply 一起使用： %time tps_october['f1000'] = tps_october.apply( lambda row: big_function(row...但是每当发现需要使用一些循环函数（例如 apply、applymap 或 itertuples）时，花点时间看看想要做的事情是否可以矢量化是一个非常好的习惯。 数据类型，dtypes！
此外，Numba还支持GPU加速、矢量化加速方法，可以进一步达到更高的性能。...、applymap优化 当对于每行执行类似的操作时，用循环逐行处理效率很低。...这时可以用apply或applymap搭配函数操作，其中apply是可用于逐行计算，而applymap可以做更细粒度的逐个元素的计算。...Swifter的优化方法检验计算是否可以矢量化或者并行化处理，以提高性能。如常见的apply就可以通过swifter并行处理。...import pandas as pd import swifter df.swifter.apply(lambda x: x.sum() - x.min()) 7、Modin Modin后端使用dask
Pandas是为一次性处理整个行或列的矢量化操作而设计的，循环遍历每个单元格、行或列并不是它的设计用途。所以，在使用Pandas时，你应该考虑高度可并行化的矩阵运算。...现在让我们建立一个标准线，用Python for循环来测量我们的速度。我们将通过循环遍历每一行来设置要在数据集上执行的计算，然后测量整个操作的速度。...为我们提供此功能的Pandas功能是 .apply() 函数。apply()函数接受另一个函数作为输入，并沿着DataFrame的轴（行、列等）应用它。...在下面的代码中，我们已经完全用.apply()和lambda函数替换了for循环，打包所需的计算。这段代码的平均运行时间是0.0020897秒，比原来的for循环快6.44倍。 ?...Pandas的 .cut() 函数将一组bin定义为输入，这些bin定义了If-Else的每个范围和一组标签。这与我们用 compute_class() 函数手动编写有完全相同的操作。
接下来我们使用一些用例来演示什么是矢量化。...在使用 Pandas DataFrame 时，这种差异将变得更加显著。 数学运算 在数据科学中，在使用 Pandas DataFrame 时，开发人员使用循环通过数学运算创建新的派生列。...在下面的示例中，我们可以看到对于此类用例，用矢量化替换循环是多么容易。 DataFrame 是行和列形式的表格数据。...我们可以轻松地将这些逻辑替换为 python 中的矢量化操作。...在 Python 中运行循环来求解这些方程式非常慢，矢量化是最佳解决方案。 例如，计算以下多元线性回归方程中数百万行的 y 值： 我们可以用矢量化代替循环。
定义 Pandas是基于Numpy的一种工具，目的是解决数据分析任务。...() print('apply:\n', dataFrame.apply(np.median)) # 元素函数应用：applymap() print('map:\n', dataFrame['col1'...()，返回迭代器，产生每个索引值及每行数据的序列 print('iterrow:') dataFramea = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns = [...# 5、split(' ') 用给定的模式拆分每个字符串。 # 6、cat(sep=' ') 使用给定的分隔符连接系列/索引元素。...# 9、replace(a,b) 将值a替换为值b。 # 10、repeat(value) 重复每个元素指定的次数。 # 11、count(pattern) 返回模式中每个元素的出现总数。
() print('apply:\n', dataFrame.apply(np.median)) # 元素函数应用：applymap() print('map:\n', dataFrame['col1'...将值与值作为键和列值迭代为Series对象 print('iteritems:') for key, value in dataFrame.iteritems(): print(key,value) # iterrow...()，返回迭代器，产生每个索引值及每行数据的序列 print('iterrow:') dataFramea = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),columns = [...# 5、split(' ') 用给定的模式拆分每个字符串。 # 6、cat(sep=' ') 使用给定的分隔符连接系列/索引元素。...# 9、replace(a,b) 将值a替换为值b。 # 10、repeat(value) 重复每个元素指定的次数。 # 11、count(pattern) 返回模式中每个元素的出现总数。
import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数 对于Series，它可以迭代每一列的值操作： df = pd.read_csv...(transfor, axis=1)# BMI = # apply Pandas中的axis参数=0时，永远表示的是处理方向而不是聚合方向，当axis='index'或=0时，对列迭代对行聚合，行即为跨列...，axis=1同理 二、⭐️矢量化字符串 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的对每个元素进行操作。...使用分隔符在系列的每个元素中加入字符串 get_dummies() 在分隔符上分割字符串，返回虚拟变量的DataFrame contains() 如果每个字符串都包含pattern / regex，则返回布尔数组 replace() 用其他字符串替换...相当于str.rjust zfill() 等同于str.zfill wrap() 将长长的字符串拆分为长度小于给定宽度的行 slice() 切分Series中的每个字符串 slice_replace() 用传递的值替换每个字符串中的切片
尽量使用基于C构建的Python库，例如Numpy，Scipy和Pandas，并且利用矢量化同时处理来取代程序中编写多次处理数组单个元素的循环，循环可能是程序优化最容易被拿来开刀的地方了。...举例如下：在对数组中每个元素求平方时直接用数组相乘，而不是两个for循环。...#long running function ddata = dd.from_pandas(data, npartitions=30) def apply_my_func(df):...return df.apply( (lambda row: my_time_consuming_function(*row)), axis=1) def dask_apply():...return ddata.map_partitions(apply_my_func).compute(get=get) 09 使用Pandarallel库 Pandarallel可以将pandas操作与多个进程并行化同样
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【钟爱一生】问了一个Pandas数据处理的问题。...问题如下所示： 各位大佬，我是把12个月的表用concat合并成一张大表了，用replace把符号替换了还有报错，我应该怎么改 代码如下： 报错图如下： 二、实现过程 这里【东哥】给了一个指导，如下所示...date_object = datetime.strptime(date_string, date_format) return date_object df['日期'] = df['日期'].apply...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。...实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起，用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值。 2....5.2 替换值 replace可以由一个带替换值组成的列表以及一个替换值 data.replace([-999,-1000],np.nan) 5.3 重命名轴索引 轴标签也可通函数或映射进行转换，从而得到一个新对象轴还可以被就地修改...6.2 正则表达式 描述一个或多个空白符的regex是\s+ 创建可重用的regex对象： regex = re.complie('\s+') regex.split(text) 6.3 pandas中矢量化的字符串函数...实现矢量化的元素获取操作：要么使用str.get，要么使用str属性上使用索引。
2、apply 向量化还允许对列应用自定义函数。...return x ** 2 # Applying the 'square' function to the 'A' column df['A_squared'] = df['A'].apply...(square) print(df['A_squared']) Output: 0 1 1 4 2 9 使用.apply()将平方函数应用于整个'A'列。...3、条件操作 也将矢量化用于条件操作，比如基于列a中的条件创建一个新的列D: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3]} df = pd.DataFrame...0.30273 seconds Traditional Loop-Based Approach: 17.91837 seconds 可以看到NumPy向量化方法对于大数据集的速度要快得多，因为它的矢量化操作是经过优化的
如果你在Python中处理数据，Pandas必然是你最常使用的库之一，因为它具有方便和强大的数据处理功能。...如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据帧中整个列的值，我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列（数据帧中的一列）都可以与 .apply() 一起使用。...df['radius_or_3'] = np.maximum(df['radius'],3) 与 .apply() 相比，这里的 NumPy 函数 max 是一种更好的矢量化函数。...这比对整个数据帧使用的 .apply() 函数快26倍！！ 总结 如果你尝试对Pandas数据帧中的单个列使用 .apply()，请尝试找到更简单的执行方式，例如 df['radius']*2。...如果你想要对Pandas数据帧中的多个列使用 .apply()，请尽量避免使用 .apply(,axis=1) 格式。
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