提升pandas性能

以下是提升pandas性能的几种常见方法和相关的代码示例：

1. 使用向量化操作（Vectorized operations）：

   • 避免使用循环，尽量使用pandas内置的向量化操作函数，如apply()、map()等。
   • 使用NumPy的向量化函数，如np.vectorize()等。

2. 使用pandas的内置函数：

   • 使用pandas的内置函数代替自定义函数，因为内置函数通常会使用Cython编写，速度更快。

3. 避免不必要的复制（Avoid unnecessary copying）：

   • 尽量避免对pandas DataFrame或Series进行复制操作，特别是在迭代或循环中。

4. 使用适当的数据类型（Use appropriate data types）：

   • 尽量使用pandas内置的数据类型，如int64代替float64，可以节省内存并提高性能。

5. 使用合适的索引（Use appropriate indexing）：

   • 确保索引是唯一的，这有助于提高查询和合并的性能。
   • 对于大型DataFrame，可以考虑使用set_index()设置合适的索引。

6. 使用并行计算（Use parallel computing）：

   • 使用pandas的DataFrame.apply()方法的parallel=True参数可以启用并行计算，加快操作速度。

7. 使用适当的缺失值处理方式（Use appropriate missing value handling）：

   • 对于大型DataFrame，使用fillna()函数并指定method='ffill'或method='bfill'可以更快地填充缺失值。

8. 使用合适的存储格式（Use appropriate storage formats）：

   • 对于大型DataFrame，可以考虑使用pandas的HDFStore或Feather等存储格式，以提高读写性能。

下面是一个综合示例，演示了如何使用上述方法来提升pandas性能：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个大型的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(0, 100, 1000000),
                   'B': np.random.randn(1000000),
                   'C': pd.date_range('2000-01-01', periods=1000000),
                   'D': np.random.choice(['cat', 'dog', 'bird'], 1000000)})

# 使用向量化操作计算新列
df['E'] = df['A'] + df['B']

# 使用pandas的内置函数计算新列
df['F'] = df['C'].dt.year

# 避免不必要的复制操作
df_copy = df.copy()

# 使用合适的数据类型
df['A'] = df['A'].astype('int32')

# 使用合适的索引
df.set_index('D', inplace=True)

# 使用并行计算
df['G'] = df['A'].apply(lambda x: x**2, parallel=True)

# 使用适当的缺失值处理方式
df['E'].fillna(method='ffill', inplace=True)

# 使用合适的存储格式保存DataFrame
df.to_hdf('data.h5', key='df', format='table')

希望以上的示例可以帮助你提升pandas的性能。