Эффективное перебор значений pandas dataframe: методы и советы

Быстрый ответ

При работе с DataFrame в pandas наиболее эффективные результаты позволяют достичь векторизованные операции, которые позволяют избежать медленных циклов Python. Эти операции, выполняемые с высокой скоростью на уровне C, значительно быстрее традиционных методов. Использование методов .apply(), .itertuples() и .iterrows() для итераций по данным позволяет повысить производительность, причем эффективность обратно пропорциональна упоминанию методов в данном списке. Если же возможности pandas исчерпаны, можно обратиться к функциям NumPy или даже Cython для максимизации скорости обработки данных.

Векторизацию можно применить так:

df['Sum'] = df['Col1'] + df['Col2']

Метод .apply() полезен для условных операций:

df['Processed'] = df.apply(lambda x: x['Col1'] * 2 if x['Col2'] > 0 else x['Col1'], axis=1)

Векторизация должна быть основным подходом, а итерация — запасным вариантом.

Повышение эффективности с помощью NumPy и Cython

NumPy — это оптимальный инструмент для значительного повышения производительности и оптимизации использования памяти. NumPy превосходит pandas в интенсивных численных операциях за счет эффективного использования больших массивов.

Когда применение Python достигает своих границ, на помощь приходит Cython. Переписывание алгоритмов на Cython с использованием ndarrays позволяет значительно увеличить скорость исполнения кода.

Рассмотрим подробно apply(), iterrows() и itertuples()

Если векторизация не подходит, .itertuples() является оптимальным вариантом для итерации, так как он быстрее .iterrows() благодаря меньшим затратам на создание именованных кортежей. Однако при сохранении индексов полезнее использовать .iterrows().

Вычисления в области FinTech

В финансовых расчетах и аналитике часто требуются сложные вычисления. Метод pct_change в pandas, позволяющий рассчитывать процентное изменение во временных рядах, является ярким примером эффективности применения векторизации. Тут особенно важен выбор правильного метода итерации, поскольку от его скорости и точности зависит множество аспектов.

pandas без циклов

Максимально сокращайте использование циклов путем использования встроенных методов в pandas, таких как .groupby(), .resample() и .rolling(). Для эффективного перебора строк, используя несколько столбцов, преобразуйте их в словарь методом .to_dict('list'), а затем используйте zip для удобного перебора.

Визуализация

Сравнение процесса перебора данных в DataFrame разными средствами можно представить аналогией с видами поездов:

Объем данных и требуемая скорость обработки определяют выбор подхода.

Баланс скорости и простоты

Важно учитывать баланс между скоростью выполнения и простотой использования. В сложных задачах возможно неизбежно использование циклов. В это случае, apply() может быть медленнее, но более гибким, в то время как itertuples значительно быстрее.

Тестирование производительности: подход профессионала

В профессиональной работе используйте специализированные утилиты, вроде timeit, для проверки различных методов итерации. Оценивайте, как выбранный метод влияет на производительность и убедитесь, что с течением времени она не ухудшается.

Плюсы и минусы методов index, iterrows и itertuples

Тщательно изучите преимущества и недостатки методов .index, .iterrows() и .itertuples(), чтобы выбрать наиболее подходящий, учитывая такие параметры как использование памяти, скорость работы и удобство синтаксиса.

Полезные материалы

1. Основные функции — документация pandas 2.2.0 — Официальное пособие по итерационному перебору DataFrame.
2. Повышение производительности — документация pandas 2.2.0 — Детальные рекомендации по ускорению работы с pandas с помощью векторизации.
3. 10 минут до pandas — документация pandas 2.2.0 — Краткое введение в особенности pandas.
4. Манипуляции с данными в Pandas | Руководство по науке о данных на Python — Отличное руководство по основам работы с pandas в современной науке о данных.
5. Сокращение использования памяти в pandas №1: безубыточное сжатие — Рекомендации по ускорению работы с pandas с помощью оптимизации использования памяти.