在Python中优化具有多个列引用的iterrows循环

在Python中，iterrows() 是 pandas 库中 DataFrame 对象的一个方法，用于逐行迭代DataFrame。然而，iterrows() 在处理大数据集时可能会比较慢，因为它在每次迭代时都会生成一个Series对象，并且涉及到Python层面的循环，这通常不是最优的选择。

基础概念

• DataFrame: pandas库中的一个二维表格型数据结构，类似于Excel表或SQL表。
• iterrows(): DataFrame的一个方法，用于逐行迭代DataFrame，返回索引和Series对象。

优化优势

• 性能提升: 避免使用 iterrows() 可以显著提高数据处理速度。
• 代码简洁: 使用向量化操作可以使代码更加简洁易读。

类型

• 向量化操作: 利用pandas内置的函数和方法，如 apply(), groupby(), agg() 等。
• 使用NumPy: 对于数值计算，直接使用NumPy数组通常比使用DataFrame更快。

应用场景

• 大数据处理: 当处理的数据集非常大时，优化循环性能尤为重要。
• 复杂计算: 需要对数据进行多列引用的复杂计算时。

问题与解决

问题

为什么使用 iterrows() 循环会慢？

• Python层面的循环: iterrows() 是基于Python的for循环实现的，效率较低。
• Series对象的生成: 每次迭代都会生成一个新的Series对象，增加了开销。

解决方法

1. 使用向量化操作:

import pandas as pd

# 假设有一个DataFrame df
df = pd.DataFrame({
    'A': range(1, 100001),
    'B': range(100001, 200001),
    'C': range(200001, 300001)
})

# 不使用iterrows()，而是使用向量化操作
df['D'] = df['A'] + df['B'] * 2 - df['C'] / 3

1. 使用apply()函数:

# 使用apply()函数进行逐行操作
def custom_function(row):
    return row['A'] + row['B'] * 2 - row['C'] / 3

df['D'] = df.apply(custom_function, axis=1)

1. 使用NumPy数组:

import numpy as np

# 将DataFrame转换为NumPy数组
A = df['A'].values
B = df['B'].values
C = df['C'].values

# 进行计算
D = A + B * 2 - C / 3

# 将结果赋值回DataFrame
df['D'] = D

参考链接

• pandas.DataFrame.iterrows
• pandas.DataFrame.apply
• NumPy官方文档

通过上述方法，可以有效地优化具有多个列引用的 iterrows() 循环，提高数据处理的速度和效率。