Pandas常见的性能优化方法

最新推荐文章于 2025-02-09 07:30:00 发布
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本文介绍了Pandas库在数据读取、itertuples与iterrows的比较、apply等操作的优化，以及第三方并行库的使用，提供代码优化思路，以提升数据处理速度和降低内存占用。

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Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库，我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。

1 数据读取与存取

在Pandas中内置了众多的数据读取函数，可以读取众多的数据格式，最常见的就是read_csv函数从csv文件读取数据了。但read_csv在读取大文件时并不快，所以建议你使用read_csv读取一次原始文件，将dataframe存储为HDF或者feather格式。一般情况下HDF的读取比读取csv文件快几十倍，但HDF文件在大小上会稍微大一些。

建议1：尽可能的避免读取原始csv，使用hdf、feather或h5py格式文件加快文件读取；

在某些定长的字符数据的读取情况下，read_csv读取速度比codecs.readlines慢很多倍。同时如果你想要表格尽量占用较小

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前言 在使用 pandas 去处理某些数据的过程中，我相信有些小伙伴会有些苦恼，如何能让 pandas 的处理速度能再提升一些呢？本文给大家提供一些可行的建议，帮助大家提升处理数据的效率。 什么是pandas? Pandas 是数据科学和数据竞赛中常见的 Python 第三方库，我们使用 Pandas 可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。但 Pandas 在使用上有一些技巧和需要注意的地方，...
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Numba 是一个即时编译器（JIT），可以将 Python 函数编译为机器码，从而大幅提高循环和数值计算的效率。在处理大规模数据时，使用 Numba 加速自定义计算可以显著缩短运行时间。数据类型优化通过转换数值类型（如int64→int16float64→float32）及使用category类型来减少内存占用和提高计算速度。向量化操作利用 Pandas 与 NumPy 内置的向量化计算替代 Python 循环，使得大规模数据运算速度提升数十倍以上。高效函数与加速库使用applyapplymap。
数据分析Pandas性能优化指南：应对大数据集处理中的内存与速度瓶颈
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06-18
内容概要：本文深入探讨了Pandas在处理大规模数据集时的性能优化策略，旨在解决内存不足和计算缓慢的问题。文章首先介绍了性能优化的重要性，随后详细讲解了六大优化策略：数据类型优化（如使用`category`类型和`pd....
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在数据处理过程中，如果有重复的行，可以通过DataFrame.drop_duplicates()方法删除重复的数据。但是当数据量特别大时，Pandas的处理效率可能会变得很低，因此需要使用一些优化方法来提高其性能。下面介绍几种常见的方法。在进行数据处理时，使用向量化操作可以减少循环操作的次数，从而提高代码的执行效率。例如，如果数据中某一列的值只有0和1，那么可以将其类型设置为bool型，这样可以降低内存占用并提高效率。在实际项目中，也可以根据具体情况选择不同的优化方式，以提高代码的执行效率。
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通过结合以上技巧，你可以有效地优化 Pandas 代码，提高处理大型数据集的效率。避免使用循环，而是使用 Pandas 的内置函数进行操作。Pandas 提供了多个优化的内置函数，例如 apply、map、transform 等，它们在执行时会更高效。Pandas Profiling 是一个用于生成数据报告的库，可以帮助你了解数据集的性能瓶颈。Dask 是一个用于并行计算的库，可以与 Pandas 配合使用，加速处理大型数据集的操作。选择合适的数据类型可以减少内存使用，提高性能。
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作为数据分析工作者,我们每天都要处理大量数据,这时Pandas等工具的读取性能也就备受关注。因此,如果是读取整个表的数据,建议使用此方法。可以通过SQL先过滤和筛选出需要的字段和数据,然后再读取到Pandas。这可以最大限度减少读取的数据量,加快读取速度。在读取数据时指定chunksize参数,这会将数据分块读取到Pandas,而不是将整个数据集载入内存。在SQL查询中仅选择需要的列,避免读取无关列的数据。指定index_col参数可以跳过某一列的数据读取,这能减少读取的数据量,提高速度。
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