Python中高效数据处理的10个实用技巧

### 1. 使用pandas的向量化操作替代循环

pandas的向量化操作基于NumPy，能够显著提升数据处理速度。例如，对DataFrame中的数值列进行运算时，直接使用算术运算符或内置函数（如`.add()`、`.mul()`）比循环遍历快数倍。

### 2. 利用dtype优化内存占用

在读取数据时指定合适的dtype（如将`int64`转为`int32`，`float64`转为`float32`），或使用`pd.to_numeric()`进行类型转换，可减少内存占用并加速计算。

### 3. 使用query()方法过滤数据

`df.query()`可通过字符串表达式快速筛选数据，比传统的布尔索引更简洁，且支持复杂条件组合，尤其在处理大型DataFrame时效率更高。

### 4. 通过isin()批量匹配值

用`df[df[col].isin(value_list)]`替代多个`OR`条件，能简化代码并提升查询效率，尤其适用于多值筛选场景。

### 5. 使用category类型处理重复字符串

对包含大量重复值的字符串列（如性别、类别），转换为`category`类型可大幅减少内存占用，并加速`groupby`、`sort`等操作。

### 6. 应用merge()替代循环拼接数据

需合并多个DataFrame时，用`pd.concat()`或`pd.merge()`一次性操作，避免逐行追加，可显著降低时间开销。

### 7. 使用numba加速数值计算

对复杂数值运算，使用`@numba.jit`装饰器编译为机器码，可接近C语言速度，尤其适用于循环密集型任务。

### 8. 利用pandas的eval()实现高效表达式计算

`pd.eval()`支持字符串表达式计算，对于多列间的复杂运算，其内部优化能减少临时对象创建，提升执行效率。

### 9. 使用chunksize分块读取大文件

用`pd.read_csv(file, chunksize=N)`迭代读取大文件，避免内存不足，并可结合多进程并行处理每块数据。

### 10. 通过内存映射处理超大数组

对超大型NumPy数组，使用`np.memmap`将数据映射到内存，仅加载所需部分，避免一次性载入全部数据导致内存溢出。