详解Python中的Pandas和Numpy库

1、NumExpr

NumExpr 是一个对NumPy计算式进行的性能优化。NumExpr的使用及其简单，只需要将原来的numpy语句使用双引号框起来，并使用numexpr中的evaluate方法调用即可。

经验上看，数据有上万条+ 使用NumExpr才比较优效果，对于简单运算使用NumExpr可能会更慢。如下较复杂计算，速度差不多快了5倍。

importnumexprasne

importnumpyasnp

a=np.linspace(0,1000,1000)

print('#numpy十次幂计算')
%timeita**10

print('#numexpr十次幂计算')
%timeitne.evaluate('a**10')

2、Numba

#pipinstallnumba

importnumbaasnb

#用numba加速的求和函数
@nb.jit()
defnb_sum(a):
Sum=0
foriinrange(len(a)):
Sum+=a[i]
returnSum

#没用numba加速的求和函数
defpy_sum(a):
Sum=0
foriinrange(len(a)):
Sum+=a[i]
returnSum

importnumpyasnp
a=np.linspace(0,1000,1000)#创建一个长度为1000的数组
print('#python求和函数')
%timeitsum(a)
print('#没加速的for循环求和函数')
%timeitpy_sum(a)
print('#numba加速的for循环求和函数')
%timeitnb_sum(a)
print('#numpy求和函数')
%timeitnp.sum(a)

fromnumbaimportcuda
cuda.select_device(1)

@cuda.jit
defCudaSquare(x):
i,j=cuda.grid(2)
x[i][j]*=x[i][j]


#numba的矢量化加速
frommathimportsin
@nb.vectorize()
defnb_vec_sin(a):
returnsin(a)

3、CuPy

CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。

#pipinstallcupy
importnumpyasnp
importcupyascp
importtime

###numpy
s=time.time()
x_cpu=np.ones((1000,1000,1000))
e=time.time()
print(e-s)

###CuPy
s=time.time()
x_gpu=cp.ones((1000,1000,1000))
e=time.time()
print(e-s)

4、pandas使用技巧

4.1 按行迭代优化

我们按行对dataframe进行迭代，一般我们会用iterrows这个函数。在新版的pandas中，提供了一个更快的itertuples函数，如下可以看到速度快了几十倍。

importpandasaspd
importnumpyasnp
importtime
df=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(100000),
'b':np.random.randn(100000),
'N':np.random.randint(100,1000,(100000)),
'x':np.random.randint(1,10,(100000))})

%%timeit
a2=[]
forrowindf.itertuples():
temp=getattr(row,'a')
a2.append(temp*temp)
df['a2']=a2
%%timeit
a2=[]
forindex,rowindf.iterrows():
temp=row['a']
a2.append(temp*temp)
df['a2']=a2

4.2 apply、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。

#列a、列b逐行进行某一函数计算
df['a3']=df.apply(lambdarow:row['a']*row['b'],axis=1)
#逐个元素保留两位小数
df.applymap(lambdax:"%.2f"%x)

4.3 聚合函数agg优化

对于某列将进行聚合后，使用内置的函数比自定义函数效率更高，如下示例速度加速3倍

%timeitdf.groupby("x")['a'].agg(lambdax:x.sum())

%timeitdf.groupby("x")['a'].agg(sum)

%timeitdf.groupby("x")['a'].agg(np.sum)

4.4 文件操作

4.5 pandas.eval

importpandasaspd
nrows,ncols=20000,100
df1,df2,df3,df4=[pd.DataFrame(np.random.randn(nrows,ncols))for_inrange(4)]

print('pd')
%timeitdf1+df2+df3+df4
print('pd.eval')
%timeitpd.eval("df1+df2+df3+df4")

5、Cython优化

Cython是一个基于C语言的Python 编译器，在一些计算量大的程序中，可以Cython来实现相当大的加速。考虑大部分人可能都不太了解复杂的cython语句，下面介绍下Cython的简易版使用技巧。

通过在Ipython加入 Cython 魔术函数%load_ext Cython，如下示例就可以加速了一倍。进一步再借助更高级的cython语句，还是可以比Python快个几十上百倍。

%%cython
deff_plain(x):
returnx*(x-1)
defintegrate_f_plain(a,b,N):
s=0
dx=(b-a)/N
foriinrange(N):
s+=f_plain(a+i*dx)
returns*dx

6、swifter

swifter是pandas的插件，可以直接在pandas的数据上操作。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。

importpandasaspd
importswifter

df.swifter.apply(lambdax:x.sum()-x.min())

7、Modin

Modin后端使用dask或者ray（dask是类似pandas库的功能，可以实现并行读取运行），是个支持分布式运行的类pandas库，简单通过更改一行代码import modin.pandas as pd就可以优化 pandas，常用的内置的read_csv、concat、apply都有不错的加速。注：并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。

!pipinstallmodin
importpandas
importmodin.pandasaspd
importtime

##pandas

pandas_df=pandas.DataFrame({'a':np.random.randn(10000000),
'b':np.random.randn(10000000),
'N':np.random.randint(100,10000,(10000000)),
'x':np.random.randint(1,1000,(10000000))})



start=time.time()

big_pandas_df=pandas.concat([pandas_dffor_inrange(25)])

end=time.time()
pandas_duration=end-start
print("Timetoconcatwithpandas:{}seconds".format(round(pandas_duration,3)))

####modin.pandas
modin_df=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(10000000),
'b':np.random.randn(10000000),
'N':np.random.randint(100,10000,(10000000)),
'x':np.random.randint(1,1000,(10000000))})

start=time.time()
big_modin_df=pd.concat([modin_dffor_inrange(25)])

end=time.time()
modin_duration=end-start
print("TimetoconcatwithModin:{}seconds".format(round(modin_duration,3)))

print("Modinis{}xfasterthanpandasat`concat`!".format(round(pandas_duration/modin_duration,2)))