在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。 什么是向量化? 向量化是将操作应用于整个数组或数据系列的过程，而不是逐个遍历每个元素。...lambda函数来检查' a '中的每个元素是偶数还是奇数，并将结果分配给' D '列。...向量化提高代码的速度 向量化是一种强大的编程技术，可以加快代码的执行速度。这种方法利用底层优化的硬件指令和库，使计算更快、更高效。让我们以Python和NumPy为例，探索向量化如何加快代码的速度。...传统的基于循环的处理 在许多编程场景中，可能需要对数据元素集合执行相同的操作，例如逐个添加两个数组或对数组的每个元素应用数学函数。一般都会使用循环一次迭代一个元素并执行操作。...总结 Pandas和NumPy等库中的向量化是一种强大的技术，可以提高Python中数据操作任务的效率。可以以高度优化的方式对整个列或数据集合执行操作，从而生成更快、更简洁的代码。
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。...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。...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。
我们仍然在使用某种形式的Python for循环，这意味着每个函数调用都是在Python中完成的，理想情况是它可以用Pandas内部架构中内置的更快的语言完成。...▍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。...但是，最后一个选项是使用 NumPy 函数来操作每个DataFrame的底层NumPy数组，然后将结果集成回Pandas数据结构中。...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。...以下是一些经验，可以在下次使用Pandas中的大型数据集时应用这些经验法则： 尝试尽可能使用矢量化操作，而不是在df 中解决for x的问题。
我们可以对他们进行常规的数学操作，因为它们是相同的形状： print(a * b) [500 400 10 300] 如果要使用另一个具有不同形状的数组来尝试上一个示例，就会得到维度不匹配的错误...首先我们看到结果的形状与a，b都相同，那么说明是a，b都进行广播了，也就是说同时需要复制这两个数组，把他们扩充成相同的维度，我们把结果分解： 首先对a进行扩充，变为： array([[[0,0],...Pandas中的广播 Pandas的操作也与Numpy类似，但是这里我们特别说明3个函数，Apply、Applymap和Aggregate，这三个函数经常用于按用户希望的方式转换变量或整个数据。...例如可以利用lambda表达式或函数来创建转换逻辑。...总结 在本文中，我们介绍了Numpy的广播机制和Pandas中的一些广播的函数，并使用泰坦尼克的数据集演示了pandas上常用的转换/广播操作。
大数据文摘出品 编译：雪清、陈同学、Alieen 如果你发觉自己在编程时一次又一次地查找相同的问题、概念或是语法，你不是一个人！...“ 就个人而言，我发现自己也是多次从类似的技术问答中找代码（见上文插图漫画）；而不是花时间学习和巩固概念，以便下次可以自己把代码写出来。...为了一劳永逸地巩固我对这些概念的理解，并为大家免去一些StackOverflow的搜索，我在文章中整理了自己在使用Python，NumPy和Pandas时总是忘记的东西。...这时候Lambda函数来搭救你了！ Lambda函数用于在Python中创建小型的，一次性的和匿名的函数对象。基本上，它们可以让你“在不创建新函数的情况下”创建一个函数。...但是，它根据它们的索引进行组合，而不是某些特定的主键。 ? 大家可以查看很有帮助的Pandas文档，了解语法和具体示例和你可能会遇到的特殊情况。
前言 虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用...apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。...，所以我们可以使用Swift进行加速，在使用Swift之后，相同的操作在我的机器上可以提升到7.67s。...Pandas和Numpy的最快方法是将函数向量化。...，我们将简单的Apply函数加速了几百倍，具体的： Apply: 18.4 s Apply + Swifter: 7.67 s Pandas vectorizatoin: 421 ms Pandas vectorization
for循环进行列表理解，以及如何使用一行简单的代码创建列表，而不需要使用循环。...lambda函数 曾经厌倦为有限的用例创建一个又一个函数吗?Lambda函数来拯救!Lambda函数用于在Python中创建小型的、一次性的和匿名的函数对象。...基本上，它们让你创建一个函数，而不是创建一个函数。...要创建快速、简单的Numpy数组，只需使用arange和linspace函数。...每个数组都有其特定的用途，但是这里的吸引力(而不是使用range)是它们输出NumPy数组，这对于数据科学来说通常更容易使用。 Arange返回给定间隔内的均匀间隔值。
[ 引言 ] 虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用...apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。...，所以我们可以使用Swift进行加速，在使用Swift之后，相同的操作在我的机器上可以提升到7.67s。...Pandas和Numpy的最快方法是将函数向量化。...，我们将简单的Apply函数加速了几百倍，具体的： Apply: 18.4 s Apply + Swifter: 7.67 s Pandas vectorizatoin: 421 ms Pandas vectorization
11种方法对比Pandas双列求和 数据模拟 为了效果明显，模拟了一份5万条的数据，4个字段： import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame...["C"], axis=1) apply函数（全部df） 针对前部的DataFrame使用apply方法 In [8]: def fun6(df): df["E"] = df.apply(lambda...","C"]].sum(axis=1) 结果 调用11种函数，比较它们的速度 统计每种方法下的均值，并整理成相同的us： 方法 结果 统一（us） 直接相加 626us 626 for + iloc 9.61s...： for循环是最耗时的，使用numpy数组最省时间，相差4万多倍；主要是因为Numpy数组使用的向量化操作 sum函数（指定轴axis=1）对效果的提升很明显 总结：循环能省则省，尽可能用Pandas...或者numpy的内置函数来解决。
当然有可能 ，关键在于你如何操作！ 如果在数据上使用for循环，则完成所需的时间将与数据的大小成比例。但是还有另一种方法可以在很短的时间内得到相同的结果，那就是向量化。...简而言之，向量化是一种同时操作整个数组而不是一次操作一个元素的方法，这也得益于Numpy数组。 我们先导入测试数据： 第一次向量化测试： 以这个函数为例。...或者使用如下方法： 接下来，我们尝试一下使用向量化。将整个Series作为参数传递到函数中，而不是对每一行。 但没有成功。...它向量化了你的函数，而不一定是这个函数如何应用于你的数据，这有很大的不同！...vectorize()主要是为了方便，而不是为了性能。实质上是一个for loop。 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。
一般我们通过花括号{} 或者set()函数来创建一个集合。...函数式编程 在python中，函数式编程主要由几个函数的使用构成：lambda()、map()、reduces()、filter()， f=lambda x : x+2 #定义函数f(x)=x+2 g=...lambda x,y : x+y # 定义函数g(x,y)=x+y a=[1,2,3] b=map(lambda x: x+2,a) b=list(b) # 结果是[3,4,5] 在3.x需要b=list...(b)这一步，在2.x不需要这步，原因是在3.x中，map函数仅仅是创建一个待运行的命令容器，只有其它函数调用它的时候才返回结果。...pip install statsmodels pandas着眼于数据的读取、处理和探索，而statsmodels则更注重数据的统计建模分析，它使得python有了R语言的味道。
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。...在这里使用方括号而不是小括号的目的是为了获得方便的Python切分：可以使用一个单冒号或双冒号，其含义是熟悉的start:stop:step。缺失的 start（end） 就是从系列的开始（到结束）。...，速度更快 pdi中有一对包装器，叫做find()和findall()，它们速度快（因为它们根据Series的大小自动选择实际的命令），而且更容易使用。...所有的Pandas统计函数都会忽略NaN，如下图所示： 注意，Pandas std给出的结果与NumPy std不同。...请注意，s.unique()比np.unique要快（O(N)vs O(NlogN)），它保留了顺序，而不是像np.unique那样返回排序后的结果。
在进行数据分析时，确保使用正确的数据类型是很重要的，否则我们可能会得到意想不到的结果或甚至是错误结果。...本文将讨论基本的 pandas 数据类型（又名 dtypes ），它们如何映射到 python 和 numpy 数据类型，以及从一种 pandas 类型转换为另一种的方法 Pandas 数据类型 数据类型本质上是编程语言用来理解如何存储和操作数据的内部结构...，在我们进行数据分析之前，我们必须手动更正这些数据类型 在 pandas 中转换数据类型，有三个基本选项： 使用 astype() 强制转换数据类型 创建自定义函数来转换数据 使用 pandas 函数，...但这不是 pandas 中的内置数据类型，所以我们使用 float 方法 现在我们可以使用 pandas 的 apply 函数将其应用于 2016 列中的所有值 df['2016'].apply(convert_currency...当然我们也可以使用 lambda 函数来处理，代码简洁了，但是可读性却下降了 df['2016'].apply(lambda x: x.replace('$', '').replace(',', '')
这使得它比标准循环更快： 该代码运行时间为87毫秒，比标准循环快321倍。 但是，我们建议不要使用它，因为有更快的选择，而且iterrows()不能保留行之间的 dtype。...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。...我们直接将Pandas Series传递给我们的功能，这使我们获得了巨大的速度提升。 Nump Vectorization：快71803倍 在前面的示例中，我们将Pandas Series传递给函数。...通过adding.values，我们得到一个Numpy数组： Numpy数组是如此之快，因为我们引用了局部性的好处： 访问局部性（locality of reference） 在计算机科学中，访问局部性
如果你在Python中处理数据，Pandas必然是你最常使用的库之一，因为它具有方便和强大的数据处理功能。...如果我们想要将相同的函数应用于Pandas数据帧中整个列的值，我们可以简单地使用 .apply()。Pandas数据帧和Pandas系列（数据帧中的一列）都可以与 .apply() 一起使用。...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。...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。
，我们将研究如何加速在 pandas 的DataFrame上操作的某些函数，使用 Cython、Numba 和pandas.eval()。...注意 就性能而言，使用 Numba 引擎运行函数的第一次将会很慢，因为 Numba 会有一些函数编译开销。然而，JIT 编译的函数会被缓存，后续调用将会很快。...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 就性能而言，使用 Numba 引擎运行函数的第一次将会很慢，因为 Numba 将有一些函数编译开销。然而，JIT 编译的函数会被缓存，后续调用将会很快。...注意 就性能而言，使用 Numba 引擎运行函数的第一次将会很慢，因为 Numba 将有一些函数编译开销。然而，JIT 编译的函数会被缓存，后续调用将会很快。
由于LLM的发展， 很多的数据集都是以DF的形式发布的，所以通过Pandas操作字符串的要求变得越来越高了，所以本文将对字符串操作方法进行基准测试，看看它们是如何影响pandas的性能的。...因为一旦Pandas在处理数据时超过一定限制，它们的行为就会很奇怪。 我们用Faker创建了一个100,000行的测试数据。 测试方法 安装： !...pandas原生函数作为字符串相加 %%timeit -r 7 -n 1 -o data['newcol'] = data.job + data.company 使用原生函数pandas. series...能够看到Pandas的原生方法一般都是线性的。List-map似乎以N的平方根的速度增长 使用fstring: c = f " {a}{b} " 使用fstring，结果很有趣，有的结果无法解释。...： 1、还是老生常谈的问题，不要使用iterrows()， itertuples()，尽量不要使用DataFrame.apply()，因为几个函数还是循环遍历的。
但是，许多人建议不要使用它，因为仍然有更快的选项，而且iterrows()不能跨行保存dtype。...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。...他说，如果你使用Python、Pandas和Numpy进行数据分析，总会有改进代码的空间。 在对上述五种方法进行比较之后，哪个更快一目了然： ?...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！
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。...应用接口允许通过使用CPython接口进行循环来获得一些效率: df.apply(lambda x: x['col_a'] * x['col_b'], axis=1) 但是，大部分性能收益可以通过使用向量化操作本身获得...，可以直接在pandas中使用，也可以直接调用它的内部Numpy数组。
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