前言
雖然目前dask,cudf等包的出現(xiàn)变擒，使得我們的數(shù)據(jù)處理大大得到了加速随静，但是并不是每個(gè)人都有比較好的gpu囚企，非常多的朋友仍然還在使用pandas工具包畜伐，但有時(shí)候真的很無奈闲孤，pandas的許多問題我們都需要使用apply函數(shù)來進(jìn)行處理，而apply函數(shù)是非常慢的烤礁，本文我們就介紹如何加速apply函數(shù)600倍的技巧讼积。
實(shí)驗(yàn)對(duì)比
01?Apply(Baseline)
我們以Apply為例，原始的Apply函數(shù)處理下面這個(gè)問題脚仔，需要18.4s的時(shí)間勤众。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 11, size=(1000000, 5)), columns=('a','b','c','d','e'))
def func(a,b,c,d,e):
if e == 10:
return c*d
elif (e < 10) and (e>=5):
return c+d
elif e < 5:
return a+b
%%time
df['new'] = df.apply(lambda x: func(x['a'], x['b'], x['c'], x['d'], x['e']), axis=1)
CPU times: user 17.9 s, sys: 301 ms, total: 18.2 s
Wall time: 18.4 s
02?Swift加速
因?yàn)樘幚硎遣⑿械模晕覀兛梢允褂肧wift進(jìn)行加速鲤脏，在使用Swift之后们颜，相同的操作在我的機(jī)器上可以提升到7.67s。
%%time
# !pip install swifter
import swifter
df['new'] = df.swifter.apply(lambda x : func(x['a'],x['b'],x['c'],x['d'],x['e']),axis=1)
HBox(children=(HTML(value='Dask Apply'), FloatProgress(value=0.0, max=16.0), HTML(value='')))
CPU times: user 329 ms, sys: 240 ms, total: 569 ms
Wall time: 7.67 s
03?向量化
使用Pandas和Numpy的最快方法是將函數(shù)向量化猎醇。如果我們的操作是可以直接向量化的話窥突，那么我們就盡可能的避免使用：
for循環(huán)；
列表處理硫嘶；
apply等操作
在將上面的問題轉(zhuǎn)化為下面的處理之后阻问，我們的時(shí)間縮短為：421 ms。
%%time
df['new'] = df['c'] * df['d'] #default case e = =10
mask = df['e'] < 10
df.loc[mask,'new'] = df['c'] + df['d']
mask = df['e'] < 5
df.loc[mask,'new'] = df['a'] + df['b']
CPU times: user 134 ms, sys: 149 ms, total: 283 ms
Wall time: 421 ms
04?類別轉(zhuǎn)化+向量化
我們先將上面的類別轉(zhuǎn)化為int16型沦疾，再進(jìn)行相同的向量化操作称近，發(fā)現(xiàn)時(shí)間縮短為：116 ms第队。
for col in ('a','b','c','d'):
df[col] = df[col].astype(np.int16)
%%time
df['new'] = df['c'] * df['d'] #default case e = =10
mask = df['e'] < 10
df.loc[mask,'new'] = df['c'] + df['d']
mask = df['e'] < 5
df.loc[mask,'new'] = df['a'] + df['b']
CPU times: user 71.3 ms, sys: 42.5 ms, total: 114 ms
Wall time: 116 ms
05?轉(zhuǎn)化為values處理
在能轉(zhuǎn)化為.values的地方盡可能轉(zhuǎn)化為.values，再進(jìn)行操作刨秆。
此處先轉(zhuǎn)化為.values等價(jià)于轉(zhuǎn)化為numpy凳谦，這樣我們的向量化操作會(huì)更加快捷。
于是衡未，上面的操作時(shí)間又被縮短為：74.9ms尸执。
%%time
df['new'] = df['c'].values * df['d'].values #default case e = =10
mask = df['e'].values < 10
df.loc[mask,'new'] = df['c'] + df['d']
mask = df['e'].values < 5
df.loc[mask,'new'] = df['a'] + df['b']
CPU times: user 64.5 ms, sys: 12.5 ms, total: 77 ms
Wall time: 74.9 ms
實(shí)驗(yàn)匯總
通過上面的一些小的技巧，我們將簡單的Apply函數(shù)加速了幾百倍缓醋，具體的：
Apply: 18.4 s
Apply + Swifter: 7.67 s
Pandas vectorizatoin: 421 ms
Pandas vectorization + data types: 116 ms
Pandas vectorization + values + data types: 74.9ms
