再见 for 循环！pandas 提速 315 倍！

r囧r小猫 2022-11-04 00:52 165阅读 0赞

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西陆蝉声唱，南冠客思深。

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来源：Python数据科学

作者：东哥起飞

上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「[使用 Datetime 提速 50 倍运行速度！][Datetime _ 50]」，本篇分享一个更常用的加速骚操作。

`for`是所有编程语言的基础语法，初学者为了快速实现功能，依懒性较强。但如果从运算时间性能上考虑可能不是特别好的选择。

本次东哥介绍几个常见的提速方法，一个比一个快，了解`pandas`本质，才能知道如何提速。

下面是一个例子，数据获取方式见文末。

>>> import pandas as pd
    # 导入数据集
    >>> df = pd.read_csv('demand_profile.csv')
    >>> df.head()
         date_time  energy_kwh
    0  1/1/13 0:00       0.586
    1  1/1/13 1:00       0.580
    2  1/1/13 2:00       0.572
    3  1/1/13 3:00       0.596
    4  1/1/13 4:00       0.592

基于上面的数据，我们现在要增加一个新的特征，但这个新的特征是基于一些时间条件生成的，根据时长（小时）而变化，如下：

![format_png 1][]

因此，如果你不知道如何提速，那正常第一想法可能就是用`apply`方法写一个函数，函数里面写好时间条件的逻辑代码。

def apply_tariff(kwh, hour):
        """计算每个小时的电费"""    
        if 0 <= hour < 7:
            rate = 12
        elif 7 <= hour < 17:
            rate = 20
        elif 17 <= hour < 24:
            rate = 28
        else:
            raise ValueError(f'Invalid hour: {hour}')
        return rate * kwh

然后使用`for`循环来遍历`df`，根据`apply`函数逻辑添加新的特征，如下：

>>> # 不赞同这种操作
    >>> @timeit(repeat=3, number=100)
    ... def apply_tariff_loop(df):
    ...     """用for循环计算enery cost，并添加到列表"""
    ...     energy_cost_list = []
    ...     for i in range(len(df)):
    ...         # 获取用电量和时间（小时）
    ...         energy_used = df.iloc[i]['energy_kwh']
    ...         hour = df.iloc[i]['date_time'].hour
    ...         energy_cost = apply_tariff(energy_used, hour)
    ...         energy_cost_list.append(energy_cost)
    ...     df['cost_cents'] = energy_cost_list
    ... 
    >>> apply_tariff_loop(df)
    Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
    Function `apply_tariff_loop` ran in average of 3.152 seconds.

对于那些写`Pythonic`风格的人来说，这个设计看起来很自然。然而，这个循环将会严重影响效率。原因有几个：

首先，它需要初始化一个将记录输出的列表。

其次，它使用不透明对象范围`(0，len(df))`循环，然后再应用`apply_tariff()`之后，它必须将结果附加到用于创建新`DataFrame`列的列表中。另外，还使用`df.iloc [i]['date_time']`执行所谓的链式索引，这通常会导致意外的结果。

这种方法的最大问题是计算的时间成本。**对于8760行数据，此循环花费了3秒钟。**

接下来，一起看下优化的提速方案。

### 一、使用 iterrows循环 ###

第一种可以通过`pandas`引入`iterrows`方法让效率更高。这些都是一次产生一行的`生成器`方法，类似`scrapy`中使用的`yield`用法。

`.itertuples`为每一行产生一个`namedtuple`，并且行的索引值作为元组的第一个元素。`nametuple`是`Python`的`collections`模块中的一种数据结构，其行为类似于`Python`元组，但具有可通过属性查找访问的字段。

`.iterrows`为`DataFrame`中的每一行产生`（index，series）`这样的元组。

在这个例子中使用`.iterrows`，我们看看这使用`iterrows`后效果如何。

>>> @timeit(repeat=3, number=100)
    ... def apply_tariff_iterrows(df):
    ...     energy_cost_list = []
    ...     for index, row in df.iterrows():
    ...         # 获取用电量和时间（小时）
    ...         energy_used = row['energy_kwh']
    ...         hour = row['date_time'].hour
    ...         # 添加cost列表
    ...         energy_cost = apply_tariff(energy_used, hour)
    ...         energy_cost_list.append(energy_cost)
    ...     df['cost_cents'] = energy_cost_list
    ...
    >>> apply_tariff_iterrows(df)
    Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
    Function `apply_tariff_iterrows` ran in average of 0.713 seconds.

这样的语法更明确，并且行值引用中的混乱更少，因此它更具可读性。

时间成本方面：**快了近5倍！**

但是，还有更多的改进空间，理想情况是可以用`pandas`内置更快的方法完成。

### 二、pandas的apply方法 ###

我们可以使用`.apply`方法而不是`.iterrows`进一步改进此操作。`pandas`的`.apply`方法接受函数`callables`并沿`DataFrame`的轴(所有行或所有列)应用。下面代码中，`lambda`函数将两列数据传递给`apply_tariff()`：

>>> @timeit(repeat=3, number=100)
    ... def apply_tariff_withapply(df):
    ...     df['cost_cents'] = df.apply(
    ...         lambda row: apply_tariff(
    ...             kwh=row['energy_kwh'],
    ...             hour=row['date_time'].hour),
    ...         axis=1)
    ...
    >>> apply_tariff_withapply(df)
    Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
    Function `apply_tariff_withapply` ran in average of 0.272 seconds.

`apply`的语法优点很明显，行数少，代码可读性高。在这种情况下，所花费的时间大约是`iterrows`方法的一半。

但是，这还不是“非常快”。一个原因是`apply()`将在内部尝试循环遍历`Cython`迭代器。但是在这种情况下，传递的`lambda`不是可以在`Cython`中处理的东西，因此它在Python中调用并不是那么快。

如果我们使用`apply()`方法获取10年的小时数据，那么将需要大约15分钟的处理时间。如果这个计算只是大规模计算的一小部分，那么真的应该提速了。这也就是**矢量化操作**派上用场的地方。

### 三、矢量化操作：使用.isin选择数据 ###

**什么是矢量化操作？**

如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格：`df ['energy_kwh'] * 28`，类似这种。那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在`pandas`中执行的最快方法。

但是如何将条件计算应用为`pandas`中的矢量化运算？

一个技巧是：**根据你的条件，选择和分组****`DataFrame`****，然后对每个选定的组应用矢量化操作。**

在下面代码中，我们将看到如何使用`pandas`的`.isin()`方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。在执行此操作之前，如果将`date_time`列设置为`DataFrame`的索引，会更方便：

# 将date_time列设置为DataFrame的索引
    df.set_index('date_time', inplace=True)
    
    @timeit(repeat=3, number=100)
    def apply_tariff_isin(df):
        # 定义小时范围Boolean数组
        peak_hours = df.index.hour.isin(range(17, 24))
        shoulder_hours = df.index.hour.isin(range(7, 17))
        off_peak_hours = df.index.hour.isin(range(0, 7))
    
        # 使用上面apply_traffic函数中的定义
        df.loc[peak_hours, 'cost_cents'] = df.loc[peak_hours, 'energy_kwh'] * 28
        df.loc[shoulder_hours,'cost_cents'] = df.loc[shoulder_hours, 'energy_kwh'] * 20
        df.loc[off_peak_hours,'cost_cents'] = df.loc[off_peak_hours, 'energy_kwh'] * 12

我们来看一下结果如何。

>>> apply_tariff_isin(df)
    Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
    Function `apply_tariff_isin` ran in average of 0.010 seconds.

提示，上面`.isin()`方法返回的是一个布尔值数组，如下：

[False, False, False, ..., True, True, True]

布尔值标识了`DataFrame`索引`datetimes`是否落在了指定的小时范围内。然后把这些布尔数组传递给`DataFrame`的`.loc`，将获得一个与这些小时匹配的`DataFrame`切片。然后再将切片乘以适当的费率，这就是一种快速的矢量化操作了。

上面的方法完全取代了我们最开始自定义的函数`apply_tariff()`，代码大大减少，同时速度起飞。

**运行时间比Pythonic的for循环快315倍，比iterrows快71倍，比apply快27倍！**

### 四、还能更快？ ###

太刺激了，我们继续加速。

在上面`apply_tariff_isin`中，我们通过调用`df.loc`和`df.index.hour.isin`三次来进行一些**手动调整**。如果我们有更精细的时间范围，你可能会说这个解决方案是不可扩展的。但在这种情况下，我们可以使用`pandas`的`pd.cut()`函数来自动完成切割：

@timeit(repeat=3, number=100)
    def apply_tariff_cut(df):
        cents_per_kwh = pd.cut(x=df.index.hour,
                               bins=[0, 7, 17, 24],
                               include_lowest=True,
                               labels=[12, 20, 28]).astype(int)
        df['cost_cents'] = cents_per_kwh * df['energy_kwh']

上面代码`pd.cut()`会根据`bin`列表应用分组。

其中`include_lowest`参数表示第一个间隔是否应该是包含左边的。

这是一种完全矢量化的方法，它在时间方面是最快的：

>>> apply_tariff_cut(df)
    Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
    Function `apply_tariff_cut` ran in average of 0.003 seconds.

到目前为止，使用pandas处理的时间上基本快达到极限了！只需要花费不到一秒的时间即可处理完整的10年的小时数据集。

但是，最后一个其它选择，就是使用 `NumPy`，还可以更快！

### 五、使用Numpy继续加速 ###

使用`pandas`时不应忘记的一点是`Pandas`的`Series`和`DataFrames`是在`NumPy`库之上设计的。并且，`pandas`可以与`NumPy`阵列和操作无缝衔接。

下面我们使用`NumPy`的 `digitize()`函数更进一步。它类似于上面`pandas`的`cut()`，因为数据将被分箱，但这次它将由一个索引数组表示，这些索引表示每小时所属的`bin`。然后将这些索引应用于价格数组：

@timeit(repeat=3, number=100)
    def apply_tariff_digitize(df):
        prices = np.array([12, 20, 28])
        bins = np.digitize(df.index.hour.values, bins=[7, 17, 24])
        df['cost_cents'] = prices[bins] * df['energy_kwh'].values

与`cut`函数一样，这种语法非常简洁易读。

>>> apply_tariff_digitize(df)
    Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
    Function `apply_tariff_digitize` ran in average of 0.002 seconds.

**0.002秒！ **虽然仍有性能提升，但已经很边缘化了。

**---\--\---\---\---\--\---** End **---\--\---\--\---\---\--\-**

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