如果你使用 python 和 pandas 進行數(shù)據(jù)分析，那么不久你就會第一次使用循環(huán)了。然而，即使是對小型數(shù)據(jù)集，使用標準循環(huán)也很費時，你很快就會意識到大型數(shù)據(jù)幀可能需要很長的時間。當我第一次等了半個多小時來執(zhí)行代碼時，我找到了接下來想與你共享的替代方案。

標準循環(huán)

數(shù)據(jù)幀是具有行和列的 pandas 對象。如果使用循環(huán)，則將遍歷整個對象。python 不能用任何內(nèi)置函數(shù)，而且速度非常慢。在我們的示例中，我們得到了一個具有 65 列和 1140 行的數(shù)據(jù)幀，它包含 2016-2019 賽季的足球比賽結(jié)果。我們要創(chuàng)建一個新的列來指示某個特定的隊是否打過平局。我們可以這樣開始：

leaguedf['Draws'] = 99999    


for row in range(0, len(leaguedf)):    


if ((leaguedf['HomeTeam'].iloc[row] == TEAM) & (leaguedf['FTR'].iloc[row] == 'D')) | \    


((leaguedf['AwayTeam'].iloc[row] == TEAM) & (leaguedf['FTR'].iloc[row] == 'D')):    


leaguedf['Draws'].iloc[row] = 'Draw'    


elif ((leaguedf['HomeTeam'].iloc[row] == TEAM) & (leaguedf['FTR'].iloc[row] != 'D')) | \    


((leaguedf['AwayTeam'].iloc[row] == TEAM) & (leaguedf['FTR'].iloc[row] != 'D')):    


leaguedf['Draws'].iloc[row] = 'No_Draw'    


else:    


leaguedf['Draws'].iloc[row] = 'No_Game'
def soc_loop(leaguedf,TEAM,):    
 

因為我們的數(shù)據(jù)框架中包含了英超的每一場比賽，所以我們必須檢查我們感興趣的球隊（阿森納）是否參加過比賽，是否適用，他們是主隊還是客隊。如你所見，這個循環(huán)非常慢，需要 207 秒才能執(zhí)行。讓我們看看如何提高效率。

pandas 內(nèi)置函數(shù)：iterrow（）——快 321 倍

在第一個示例中，我們循環(huán)訪問了整個數(shù)據(jù)幀。iterrows（）為每行返回一個序列，因此它以一對索引的形式在數(shù)據(jù)幀上迭代，而感興趣的列以序列的形式迭代。這使得它比標準循環(huán)更快：

def soc_iter(TEAM,home,away,ftr):

        #team, row['HomeTeam'], row['AwayTeam'], row['FTR']    

        if [((home == TEAM) & (ftr == 'D')) | ((away == TEAM) & (ftr == 'D'))]:    

                result = 'Draw'    

       elif [((home == TEAM) & (ftr != 'D')) | ((away == TEAM) & (ftr != 'D'))]:    

              result = 'No_Draw'    

       else:    

              result = 'No_Game'    

       return result

代碼運行需要 68 毫秒，比標準循環(huán)快 321 倍。但是，許多人建議不要使用它，因為仍然有更快的方法，并且 iterrows() 不保留跨行的數(shù)據(jù)類型。這意味著，如果在數(shù)據(jù)幀上使用 iterrow（），則可以更改數(shù)據(jù)類型，這會導(dǎo)致很多問題。要保留數(shù)據(jù)類型，還可以使用 itertuples()。我們不會在這里詳細討論，因為我們要關(guān)注效率。你可以在這里找到官方文件：



https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.itertuples.html?source=post_page-----805030df4f06----------------------

apply（）方法——快 811 倍

apply 本身并不快，但與數(shù)據(jù)幀結(jié)合使用時具有優(yōu)勢。這取決于應(yīng)用表達式的內(nèi)容。如果可以在 Cython 空間中執(zhí)行，則速度會更快（在這里就是這種情況）。

我們可以將 apply 與 Lambda 函數(shù)一起使用。我們要做的就是指定軸。在這種情況下，我們必須使用 axis=1，因為我們要執(zhí)行一個列操作：



此代碼甚至比以前的方法更快，只需要 27 毫秒就能完成。

pandas 矢量化——快 9280 倍

現(xiàn)在我們可以討論一個新話題了。我們利用矢量化的優(yōu)點來創(chuàng)建真正快速的代碼。重點是避免像前面的例子 [1] 中那樣的 Python 級循環(huán)，并使用優(yōu)化的 C 代碼，這個代碼使用內(nèi)存的效率更高。我們只需要稍微修改函數(shù)： 

df['Draws'] = 'No_Game'    

        df.loc[((home == TEAM) & (ftr == 'D')) | ((away == TEAM) & (ftr == 'D')), 'Draws'] = 'Draw'    

       df.loc[((home == TEAM) & (ftr != 'D')) | ((away == TEAM) & (ftr != 'D')), 'Draws'] = 'No_Draw'
       def soc_iter(TEAM,home,away,ftr):    
 

現(xiàn)在我們可以用 pandas series 作為輸入創(chuàng)建新列： 



在這種情況下，我們甚至不需要循環(huán)。我們要做的就是調(diào)整函數(shù)的內(nèi)容。現(xiàn)在我們可以直接將 pandas series 傳遞給我們的函數(shù)，這會導(dǎo)致巨大的速度增益。

Numpy 矢量化——速度快 71.803 倍

在前面的示例中，我們將 pandas series 傳遞給了函數(shù)。通過添加.values，我們收到一個 Numpy 數(shù)組：



Numpy 數(shù)組非常快，我們的代碼運行時間為 0305 毫秒，比開始使用的標準循環(huán)快 71803 倍。

結(jié)論

如果您使用 python、pandas 和 Numpy 進行數(shù)據(jù)分析，那么代碼總會有一些改進空間。我們比較了五種不同的方法，在計算的基礎(chǔ)上增加了一個新的列到我們的數(shù)據(jù)框架中。我們注意到在速度方面存在巨大差異：



如果你從這篇文章中選擇兩條規(guī)則，我會很高興：

• 如果確定需要使用循環(huán)，則應(yīng)始終選擇 apply 方法
• 否則，矢量化總是更好的，因為它更快
   

via：https://towardsdatascience.com/how-to-make-your-pandas-loop-71-803-times-faster-805030df4f06

來源 | 雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
作者 | skura