如何用Numba正确加速Python Pandas类的__init__方法？

我有一个循环执行各类数学计算的类，想借助Numba提升处理速度，尝试将Numba应用到该类的__init__方法时多次报错。类及其__init__方法代码如下：

class Generic(object):
    #@numba.vectorize
    def __init__(self, N, N1, S1, S2):
        A = [['Time'],['Time','Price'], ["Time", 'Qty'], ['Time', 'Open_interest'], ['Time','Operation','Quantity']] 
        self.table = pd.DataFrame(pd.read_csv('Datasets\\RobotMath\\table_OI.csv'))
        self.Reader()
        for a in A:
            if 'Time' in a:
                self.df = pd.DataFrame(pd.read_csv(Ex2_Csv, usecols=a, parse_dates=[0]))
                self.df['Time'] = self.df['Time'].dt.floor("S", 0)
                self.df['Time'] = pd.to_datetime(self.df['Time']).dt.time
                if a == ['Time']:
                    self.Tik()
                elif a == ['Time','Price']:
                    self.Poc()
                    self.Pmm()
                    self.SredPrice()
                    self.Delta_Ema(N, N1)
                    self.Comulative(S1, S2)
                    self.M()
                elif a == ["Time", 'Qty']:
                    self.Volume()
                elif a == ['Time', 'Open_interest']:
                    self.Open_intrest()
                elif a == ['Time','Operation','Quantity']:
                    self.D()
                    #self.Dataset()  
                else:
                    print('Something went wrong', f"Set Error: {0} ".format(a))

该类的所有方法均为基于Pandas的常规列计算，以下是两个示例方法：

def Tik(self):
        df2 = self.df.groupby('Time').value_counts(ascending=False)
        df2.to_csv('Datasets\\RobotMath\\Tik.csv', )

    def Poc(self):
        g = self.df.groupby('Time', sort=False)
        out = (g.last()-g.first()).reset_index()
        out.to_csv('Datasets\\RobotMath\\Poc.csv', index=False)

请问是否可以直接加速该__init__方法？还是必须通过重写类才能实现性能优化？

1. 无法直接用Numba加速__init__方法

   • Numba的核心优化场景是纯数值计算的Python函数，你的__init__里全是Pandas IO操作、DataFrame列处理、类方法调用，这些都是Numba不支持的——它无法识别Pandas API，也没法处理文件IO、动态属性赋值这类操作，强行加装饰器必然报错。
   • 另外，@numba.vectorize是用来向量化标量函数的，完全不适用于类的初始化方法，属于装饰器用错场景。

2. 不需要重写整个类，优化重点在逻辑重构

   • 先解决最大性能浪费：__init__里多次重复读取同一个CSV文件（Ex2_Csv），每次只取几列。IO操作远慢于计算，应该一次性读取完整CSV，之后按需提取对应列，避免重复IO。
   • 针对类中的计算方法：如果方法里有自定义的数值循环逻辑（而非单纯调用Pandas内置方法），可以把这部分逻辑抽成纯函数，用@numba.njit装饰器加速；但如果只是调用groupby、value_counts这类Pandas内置方法，这些方法本身已是C扩展优化过的，Numba帮不上忙，反而可能拖慢速度。
   • 其他细节优化：合并self.df['Time']的转换步骤，避免重复处理；保持groupby的sort=False设置（已在Poc中使用）；导出CSV的操作若能批量处理，可进一步减少IO开销。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Genry