转载自： 再见 for 循环！pandas 速度提升315倍！
`for`是所有编程语言的基础语法，初学者为了快速实现功能，依懒性较强。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。
>>> import pandas as pd
# 导入数据集
>>> df = pd.read\_csv('demand\_profile.csv')
>>> df.head()
date\_time energy\_kwh
0 1/1/13 0:00 0.586
1 1/1/13 1:00 0.580
2 1/1/13 2:00 0.572
3 1/1/13 3:00 0.596
4 1/1/13 4:00 0.592
基于上面的数据，我们现在要增加一个新的特征，但这个新的特征是基于一些时间条件生成的，根据时长（小时）而变化，如下：
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。
def apply\_tariff(kwh, hour):
"""计算每个小时的电费"""
if 0 <= hour < 7:
rate = 12
elif 7 <= hour < 17:
rate = 20
elif 17 <= hour < 24:
rate = 28
else:
raise ValueError(f'Invalid hour: {hour}')
return rate \* kwh
然后使用for循环来遍历df，根据apply函数逻辑添加新的特征，如下：
>>> # 不赞同这种操作
>>> @timeit(repeat=3, number=100)
... def apply\_tariff\_loop(df):
... """用for循环计算enery cost，并添加到列表"""
... energy\_cost\_list = []
... for i in range(len(df)):
... # 获取用电量和时间（小时）
... energy\_used = df.iloc[i]['energy\_kwh']
... hour = df.iloc[i]['date\_time'].hour
... energy\_cost = apply\_tariff(energy\_used, hour)
... energy\_cost\_list.append(energy\_cost)
... df['cost\_cents'] = energy\_cost\_list
...
>>> apply\_tariff\_loop(df)
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
Function `apply\_tariff\_loop` ran in average of 3.152 seconds.
对于那些写Pythonic风格的人来说，这个设计看起来很自然。然而，这个循环将会严重影响效率。原因有几个：
首先，它需要初始化一个将记录输出的列表。
其次，它使用不透明对象范围(0，len(df))循环，然后再应用apply\_tariff()之后，它必须将结果附加到用于创建新DataFrame列的列表中。另外，还使用df.iloc [i]['date\_time']执行所谓的链式索引，这通常会导致意外的结果。
这种方法的最大问题是计算的时间成本。对于8760行数据，此循环花费了3秒钟。
接下来，一起看下优化的提速方案。
一、使用 iterrows循环
第一种可以通过pandas引入iterrows方法让效率更高。这些都是一次产生一行的生成器方法，类似scrapy中使用的yield用法。
.itertuples为每一行产生一个namedtuple，并且行的索引值作为元组的第一个元素。nametuple是Python的collections模块中的一种数据结构，其行为类似于Python元组，但具有可通过属性查找访问的字段。
.iterrows为DataFrame中的每一行产生（index，series）这样的元组。
在这个例子中使用.iterrows，我们看看这使用iterrows后效果如何。
>>> @timeit(repeat=3, number=100)
... def apply\_tariff\_iterrows(df):
... energy\_cost\_list = []
... for index, row in df.iterrows():
... # 获取用电量和时间（小时）
... energy\_used = row['energy\_kwh']
... hour = row['date\_time'].hour
... # 添加cost列表
... energy\_cost = apply\_tariff(energy\_used, hour)
... energy\_cost\_list.append(energy\_cost)
... df['cost\_cents'] = energy\_cost\_list
...
>>> apply\_tariff\_iterrows(df)
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
Function `apply\_tariff\_iterrows` ran in average of 0.713 seconds.
这样的语法更明确，并且行值引用中的混乱更少，因此它更具可读性。
时间成本方面：快了近5倍！
但是，还有更多的改进空间，理想情况是可以用pandas内置更快的方法完成。
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。pandas的.apply方法接受函数callables并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用。下面代码中，lambda函数将两列数据传递给apply\_tariff()：
>>> @timeit(repeat=3, number=100)
... def apply\_tariff\_withapply(df):
... df['cost\_cents'] = df.apply(
... lambda row: apply\_tariff(
... kwh=row['energy\_kwh'],
... hour=row['date\_time'].hour),
... axis=1)
...
>>> apply\_tariff\_withapply(df)
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
Function `apply\_tariff\_withapply` ran in average of 0.272 seconds.
apply的语法优点很明显，行数少，代码可读性高。在这种情况下，所花费的时间大约是iterrows方法的一半。
但是，这还不是“非常快”。一个原因是apply()将在内部尝试循环遍历Cython迭代器。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。如果这个计算只是大规模计算的一小部分，那么真的应该提速了。这也就是矢量化操作派上用场的地方。
三、矢量化操作：使用.isin选择数据
什么是矢量化操作？
如果你不基于一些条件，而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据应用于该价格：df ['energy\_kwh'] \* 28，类似这种。那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。
但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？
一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。
在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。在执行此操作之前，如果将date\_time列设置为DataFrame的索引，会更方便：
# 将date\_time列设置为DataFrame的索引
df.set\_index('date\_time', inplace=True)
@timeit(repeat=3, number=100)
def apply\_tariff\_isin(df):
# 定义小时范围Boolean数组
peak\_hours = df.index.hour.isin(range(17, 24))
shoulder\_hours = df.index.hour.isin(range(7, 17))
off\_peak\_hours = df.index.hour.isin(range(0, 7))
# 使用上面apply\_traffic函数中的定义
df.loc[peak\_hours, 'cost\_cents'] = df.loc[peak\_hours, 'energy\_kwh'] \* 28
df.loc[shoulder\_hours,'cost\_cents'] = df.loc[shoulder\_hours, 'energy\_kwh'] \* 20
df.loc[off\_peak\_hours,'cost\_cents'] = df.loc[off\_peak\_hours, 'energy\_kwh'] \* 12
我们来看一下结果如何。
>>> apply\_tariff\_isin(df)
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
Function `apply\_tariff\_isin` ran in average of 0.010 seconds.
提示，上面.isin()方法返回的是一个布尔值数组，如下：
[False, False, False, ..., True, True, True]
布尔值标识了DataFrame索引datetimes是否落在了指定的小时范围内。然后把这些布尔数组传递给DataFrame的.loc，将获得一个与这些小时匹配的DataFrame切片。然后再将切片乘以适当的费率，这就是一种快速的矢量化操作了。
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。
在上面apply\_tariff\_isin中，我们通过调用df.loc和df.index.hour.isin三次来进行一些手动调整。如果我们有更精细的时间范围，你可能会说这个解决方案是不可扩展的。但在这种情况下，我们可以使用pandas的pd.cut()函数来自动完成切割：
@timeit(repeat=3, number=100)
def apply\_tariff\_cut(df):
cents\_per\_kwh = pd.cut(x=df.index.hour,
bins=[0, 7, 17, 24],
include\_lowest=True,
labels=[12, 20, 28]).astype(int)
df['cost\_cents'] = cents\_per\_kwh \* df['energy\_kwh']
上面代码pd.cut()会根据bin列表应用分组。
其中include\_lowest参数表示第一个间隔是否应该是包含左边的。
这是一种完全矢量化的方法，它在时间方面是最快的：
>>> apply\_tariff\_cut(df)
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
Function `apply\_tariff\_cut` ran in average of 0.003 seconds.
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。然后将这些索引应用于价格数组：
@timeit(repeat=3, number=100)
def apply\_tariff\_digitize(df):
prices = np.array([12, 20, 28])
bins = np.digitize(df.index.hour.values, bins=[7, 17, 24])
df['cost\_cents'] = prices[bins] \* df['energy\_kwh'].values
与cut函数一样，这种语法非常简洁易读。
>>> apply\_tariff\_digitize(df)
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
Function `apply\_tariff\_digitize` ran in average of 0.002 seconds.
0.002秒！虽然仍有性能提升，但已经很边缘化了。 以上就是本次加速的技巧分享。
（完）
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