比apply函数快344倍！ 如果我们在Series添加了.values ，它的作用是返回一个NumPy数组，里面是我的级数中的数据。...3 numpy.vectorize() 这个函数将把Python函数转换成NumPy ufunc，这样它就可以处理向量化的方法。...我们可以使用它的一种方式，包装我们之前的函数，在我们传递列时不起作用的函数，并向量化它。它比.apply()快得多，但也比.where()慢了17倍。...你可以调用np.where在任何情况下，代码长了就变得有点难读了 实际上有一个函数专门可以做多重条件的向量化，是什么呢？ 5 numpy.select() 向量化if...elif...else。...contains基本上和re.search做的是一样的，它会给我们相同的结果。 为什么.str向量化这么慢？ 字符串操作很难并行化，所以.str方法是向量化的，这样就不必为它们编写for循环。
但是如果不能有效利用pandas和numpy中的各种函数和方法，反而会降低数据处理的效率。 以下就以PyGotham 2019的一个演讲介绍如何大幅提升数据处理的速度。...常规条件处理都是使用if...else...语句，将函数应用到.apply方法。...(set_lead_status, axis=1) 8.15 s ± 722 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) 但是这种方法的执行速度非常慢...`") `np.where` is 391.8x faster than `.apply` 直接使用numpy数组比pandas.Series的速度要快。...此选项可将numpy数组传递给自定义函数，从而代替pd.Series对象。
pandas为什么慢 由于底层的numpy数组数据结构和C代码，pandas库已经相当快了。然而，默认情况下，所有Python代码都在单个CPU线程上运行，这使得pandas运行慢。...当使用默认设置运行pandas代码时，大多数CPU内核都不做任何事情，只有少数在工作（大体上只有9%的CPU在工作）。 使代码运行更快的一种方法是同时使用多个CPU核，即多处理。...三个比pandas更快的数据分析库 简要介绍以下三个能够快速运行的Python库： 1.polars：一个使用Apache Arrow列格式内存模型在Rust编程语言中实现的快速数据框架库。...在100万行数据集和1000万行数据集中执行的测试中看到了类似的结果。 1.polars库在所有测试中都获胜，但apply函数除外，这里modin更快。...2.modin在apply和concat函数中非常快，但在其他函数中非常慢。值得注意的是，在许多测试（merge、filter、groupby等）中，modin比Panda慢。
1.2apply方法 dataframe是一种列数据，apply对特定的轴计算做了优化,在针对特定轴（行/列）进行运算操作的时候，apply的效率甚至比iterrow更高. def loop_iterrows_test...Wall time: 3.8 s apply函数比iterrow提高了4倍 1.3直接使用内置函数进行计算 Dataframe、Series具有大量的矢量函数，比如sum,mean等，基于内置函数的计算可以让性能更好...因此，我们在使用pandas进行计算的时候，如果可以使用内置的矢量方法计算最好选用内置方法，其次可以考虑apply方法，如果对于非轴向的循环可以考虑iterrow方法。...我们可以用函数pd.to_numeric()来对数值型进行向下类型转换。用DataFrame.select_dtypes来只选择特定类型列，然后我们优化这种类型，并比较内存使用量。...总结 对于Pands的优化还有很多，这里主要介绍三种最常用的优化方法，一种是对于数据量极大的情况，可以使用Pandas on Ray 或者 Dask 优化，第二种是对于在运算的时候采用自定义的矢量迭代函数代替
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库，numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。...numba使用起来也很简单，因为numba内置的函数本身是个装饰器，所以只要在自己定义好的函数前面加个@nb.方法就行，简单快捷！...('# numba加速的for循环求和函数') %timeit nb_sum(a) print('# numpy求和函数') %timeit np.sum(a) 当前示例可以看出，numba甚至比号称最接近...x: "%.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 %timeit df.groupby("x")['a']...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。
Python不能利用任何内置函数，而且速度非常慢。 我们创建了一个包含65列和1140行的Dataframe。它包含了2016-2019赛季的足球比赛结果。...这取决于apply表达式的内容。 如果它可以在Cython中执行，那么apply要快得多。 我们可以在Lambda函数中使用apply。...所要做的就是指定轴，使用axis=1，因为我们希望执行按列操作： 这段代码甚至比以前的方法更快，时间为27毫秒。...代码运行了0.305毫秒，比开始时使用的标准循环快了 71803倍！ 总结 我们比较了五种不同的方法，并根据一些计算将一个新列添加到我们的DataFrame中。...我们注意到了速度方面的巨大差异： 请记住： 1、如果确定需要使用循环，则应始终选择apply方法。 2、否则，vectorization总是更好的，因为它更快！
这取决于 apply 表达式的内容。如果可以在 Cython 空间中执行，那么apply要快得多，这里的示例就是这种情况。 大家可以在Lambda函数中使用apply。所要做的就是指定这个轴。...在本文的示例中，想要执行按列操作，要使用 axis 1： ? 这段代码甚至比之前的方法更快，完成时间为27毫秒。 Pandas向量化—快9280倍 此外，也可以利用向量化的优点来创建非常快的代码。...所要做的就是调整函数的内容。现可以直接将Pandas 列传递给函数，从而获得巨大的速度增益。 Numpy向量化—快71803倍 在上面的示例中，将将Pandas 列传递给函数。...通过添加.values，可以得到一个Numpy数组： ? 因为引用了局部性的好处，Numpy数组的速度非常快，代码运行时间仅为0.305毫秒，比一开始使用的标准循环快71803倍。...从这个图中，可以得出两个结论： 1、如果要使用循环，则应始终选择apply方法。 2、否则，使用向量化是最好的，因为它更快！
但是，你是否注意到当我们有一个超大数据集时，.apply() 可能会非常慢？ 在本文中，我们将讨论一些加速数据操作的技巧，当你想要将某个函数应用于列时。...这么简单的操纵是不可接受的，对吧？ 我们应该如何加快速度呢？ 这是使用 NumPy 而不是 .apply() 函数的技巧。...df['radius_or_3'] = np.maximum(df['radius'],3) 与 .apply() 相比，这里的 NumPy 函数 max 是一种更好的矢量化函数。...因此，要点是，在简单地使用 .apply() 函数处理所有内容之前，首先尝试为您的任务找到相应的 NumPy 函数。 将函数应用于多列 有时我们需要使用数据中的多列作为函数的输入。...或者尝试找到适用于任务的现有NumPy函数。 如果你想要对Pandas数据帧中的多个列使用 .apply()，请尽量避免使用 .apply(,axis=1) 格式。
因此，按照我们正常的做法就是使用apply方法写一个函数，函数里面写好时间条件的逻辑代码。...Pandas的.apply方法接受函数(callables)并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用它们。...比不是Pythonic的循环快315倍，比.iterrows快71倍，比.apply快27倍。 ▍还可以做的更好吗？...这为你提供了更多的计算灵活性，因为Pandas可以与NumPy阵列和操作无缝衔接。 下面，我们将使用NumPy的 digitize() 函数。...使用向量化操作：没有for循环的Pandas方法和函数。 2. 将.apply方法：与可调用方法一起使用。 3.
前言 Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发，它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。...主要的有Numpy、SQL alchemy、Matplot lib和openpyxl。 data frame的核心内部模型是一系列NumPy数组和pandas函数。...原生Python代码确实比编译后的代码要慢。不过，像Pandas这样的库提供了一个用于编译代码的python接口，并且知道如何正确使用这个接口。...向量化操作 与底层库Numpy一样，pandas执行向量化操作的效率比执行循环更高。这些效率是由于向量化操作是通过C编译代码执行的，而不是通过本机python代码执行的。...在读取数据源时定义块大小和get_chunk方法的组合允许panda以迭代器的方式处理数据，如上面的示例所示，其中数据帧一次读取两行。
NumPy 是 Python 中的一个基础数值运算库，被广泛使用的支持大量的维度数组与矩阵运算的数学函数库。...除此之外，JAX还具有如下一些优点： 可差分：基于梯度的优化方法在机器学习领域具有十分重要的作用。...NumPy 慢，因为 NumPy 已针对CPU进行了非常多的优化。...降低对自定义运算的依赖。通过提高自动融合的低级运算的性能，使之达到手动融合的自定义运算的性能水平，从而消除对多种自定义运算的需求。 减少移动资源占用量。...一般来说在不同类型的内存之间移动数据与代码执行相比非常慢，因此在实际使用时应该尽量避免。 将 SELU 函数应用于不同大小的向量时，您可能会获得不同的结果。矢量越大，加速器越能优化操作，加速也越大。
通过使用@jit修饰的自定义 Python 函数，可以通过使用Series.to_numpy()将它们的 NumPy 数组表示传递给 pandas 对象。...注意 您不应该对简单表达式或涉及小 DataFrame 的表达式使用eval()。实际上，对于较小的表达式或对象，eval()比纯 Python 慢几个数量级。...通过使用 Series.to_numpy() 将 pandas 对象的 NumPy 数组表示传递给自定义 Python 函数，并使用 @jit 装饰器可以与 pandas 对象一起使用。...通过使用@jit装饰的自定义 Python 函数，可以通过Series.to_numpy()将它们的 NumPy 数组表示传递给 pandas 对象。...注意 对于简单表达式或涉及小型 DataFrame 的表达式，不应使用eval()。事实上，对于较小的表达式或对象，eval()比纯 Python 慢几个数量级。
2、apply 向量化还允许对列应用自定义函数。...使用NumPy进行向量化操作 NumPy是一个流行的Python库，提供对向量化操作的支持。它利用了优化的C和Fortran库，使其在数值计算方面比纯Python循环快得多。...效率比较 比较一下使用NumPy和Python中传统的基于循环的方法执行元素加法所花费的时间。我们将使用timeit模块来度量这两个方法的执行时间。...: 17.91837 seconds 可以看到NumPy向量化方法对于大数据集的速度要快得多，因为它的矢量化操作是经过优化的。...所以无论是在处理基本算术、自定义函数还是条件操作，利用向量化都可以极大地改进数据分析工作流。
关于它的教程有很多，但这里会一些比较冷门但是非常有用的技巧。 read_csv 这是一个大家都应该知道的函数，因为它就是读取 csv 文件的方法。...Select_dtypes 如果必须用 Python 进行数据预处理，采用这个方法可以节省一些时间。...如果是希望计算 c1 和 c2 两列的最大值，可以这么写： df['maximum'] = df.apply(lambda x: max(x['c1'], x['c2']), axis = 1) 但你会发现比下面这段代码要慢很多...： df['maximum'] = df[['c1','c2']].max(axis=1) 要点：如果可以采用其他内置函数实现的工作，就不要采用apply 方法啦。...比如，想对列c 的数值进行取舍为整数值，可以采用方法 round(df['c'], o) 或者 df['c'].round(o)，而不是使用apply 方法的代码：df.apply(lambda x:
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。...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。...pandas的.apply方法接受函数callables并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用。...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。
Null 意味说mysql能在优化阶段分解查询语句，在执行阶段甚至用不到访问表或索引（高效） 出现慢查询的原因 在where子句中使用了函数操作 出现慢查询的sql语句中使用了unix_timestamp...函数统计出自'1970-01-01 00:00:00'的到当前时间的秒数差。...导致索引全扫描统计出近七天的数据量的 解决方案 尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致存储引擎放弃使用索引而进行全表扫描。...(二)慢sql二 因为线上出现了很明显的请求响应慢的问题，又去看了项目中的其他sql，发现还有sql执行的效率比较低 复现慢sql 执行sql select FROM_UNIXTIME(copyright_apply_time...耗时为38毫秒，即使查7次所用时间也比1123毫秒少 查看执行计划： ? extra字段中和慢查询的extra相比少了Using temporary和Using filesort。
阅读助手 构造测试数据 方法一：映射 apply |map + lambda 方法二：映射 apply + def 方法三：nupmy内置函数-np.where 方法四：nupmy内置函数-np.select...方法五：数据分箱pd.cut()——最类似于excel中的lookup 构造测试数据 import numpy as np import pandas as pd import random # 随机生成...excel 中的 lookup最像的 方法一：映射 apply |map + lambda # 方法一 apply |map + lambda df1 = df.copy() df1['评级'] =...(test2,axis = 1) 方法三：nupmy内置函数-np.where # 方法三 np.where df5 = df.copy() # Numpy的内置where()函数。...：nupmy内置函数-np.select # 方法四 np.select # np.select()的函数，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表。
问题描述 日常处理销售相关的数据时，经常会遇到需要计算 同比、环比、定基比 的问题，计算方法是 「(当期 / 比较期 -1) * 100%」，在 Excel 中使用公式引用进行计算非常方便，其实使用 python...import pandas as pd import numpy as np import time import datetime df_raw = pd.read_excel('....解决方法 2.1 计算同比和环比 使用 pct_change() 函数，直接可以计算百分比对比（同比、环比） df_raw['环比'] = df_raw['销售额'].pct_change(periods...=1) df_raw['同比'] = df_raw['销售额'].pct_change(periods=12) df_raw['环比'] = df_raw['环比'].apply(lambda x:str...总结 使用 pandas 库 中的 pct_change() 函数 配合 periods 参数 可以方便地计算同比和环比。 使用 apply 自定义函数计算出定基比。 4.
不同点： apply()里面可以跟自定义的函数，包括简单的求和函数以及复杂的特征间的差值函数等（注：apply不能直接使用agg()方法 / transform()中的python内置函数，例如sum、...各方法耗时 分别计算在同样简单需求下各组合方法的计算时长 2.1 transform() 方法+自定义函数 ? 2.2 transform() 方法+python内置方法 ?...2.3 apply() 方法+自定义函数 ? 2.4 agg() 方法+自定义函数 ? 2.5 agg() 方法+python内置方法 ?...2.6 结论 agg()+python内置方法的计算速度最快，其次是transform()+python内置方法。而 transform() 方法+自定义函数 的组合方法最慢，需要避免使用！...可以看到，在260W的数据集上，多进程比单进程的计算速度可以提升约17%~61% 。 ?
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