Pandas性能优化:基础篇

Pandas 号称“数据挖掘瑞士军刀”，是数据处理最常用的库。在数据挖掘或者kaggle比赛中，我们经常使用pandas进行数据提取、分析、构造特征。而如果数据量很大，操作算法复杂，那么pandas的运行速度可能非常慢。本文根据实际工作中的经验，总结了一些pandas的使用技巧，帮助提高运行速度或减少内存占用。

1 按行迭代优化

很多时候，我们会按行对dataframe进行迭代，一般我们会用iterrows这个函数。在新版的pandas中，提供了一个更快的itertuples函数。

我们测试一下速度:

import pandas as pd
import numpy as np
import time
df = pd.DataFrame({'a': np.random.randn(1000),
                     'b': np.random.randn(1000),
                    'N': np.random.randint(100, 1000, (1000)),
                   'x':  np.random.randint(1, 10, (1000))})

%%timeit
a2=[]
for index,row in df.iterrows():
    temp=row['a']
    a2.append(temp*temp)
df['a2']=a2    

67.6 ms ± 3.69 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%%timeit
a2=[]
for row in df.ite