Petua untuk meningkatkan kecekapan aplikasi fungsi yang biasa digunakan dalam perpustakaan panda

Pustaka Pandas ialah salah satu alatan penting dalam Python untuk pemprosesan dan analisis data. Ia menyediakan pelbagai fungsi dan kaedah untuk memproses data, tetapi apabila beroperasi pada set data berskala besar, kami juga perlu memberi perhatian kepada beberapa teknik aplikasi yang cekap. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa teknik aplikasi yang cekap bagi fungsi biasa dan memberikan contoh kod khusus.

1. Pemuatan dan penyimpanan data

Pemuatan dan penyimpanan data ialah langkah pertama dalam analisis data. Pandas menyediakan pelbagai fungsi untuk membaca dan menyimpan data dalam pelbagai format, seperti CSV, Excel, SQL, dll. Untuk meningkatkan kecekapan memuatkan dan menyimpan data, anda boleh menggunakan teknik berikut:

# 加载数据时，指定数据类型，减少内存占用
df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'column1': 'int32', 'column2': 'float64'})

# 使用.to_csv()方法时，指定压缩格式，减小文件大小
df.to_csv('data.csv.gz', compression='gzip')

2. Pembersihan dan Pemprosesan Data

Pembersihan dan pemprosesan data adalah langkah teras analisis data. Apabila memproses data berskala besar, anda harus cuba mengelak daripada menggunakan lelaran gelung dan sebaliknya menggunakan operasi vektor yang disediakan oleh pustaka Pandas. Berikut ialah beberapa petua aplikasi biasa dan cekap:

# 使用.isin()方法，替代多个“or”条件的筛选操作
df_filtered = df[df['column'].isin(['value1', 'value2', 'value3'])]

# 使用.str.contains()方法，替代多个“or”条件的字符串匹配操作
df_match = df[df['column'].str.contains('keyword1|keyword2|keyword3')]

3. Pengiraan pengagregatan dan pengelompokan data

Pengiraan pengagregatan dan pengelompokan data ialah operasi pemprosesan data biasa. Apabila melakukan pengiraan pengagregatan pada set data berskala besar, anda boleh menggunakan teknik berikut untuk meningkatkan kecekapan:

# 使用.groupby()方法，结合聚合函数一次性计算多个指标
df_grouped = df.groupby(['group_col'])['value_col'].agg(['sum', 'mean', 'max'])

# 使用transform()方法，一次性计算多个指标，并将结果作为新的一列添加到原数据框中
df['sum_col'] = df.groupby(['group_col'])['value_col'].transform('sum')

4. Penggambaran data

Penggambaran data ialah bahagian penting dalam analisis dan pembentangan data. Apabila melukis carta data berskala besar, perhatian harus diberikan kepada penggunaan fungsi visualisasi yang cekap untuk meningkatkan kecekapan lukisan.

# 使用seaborn库提供的高级绘图函数，如sns.histplot()替代Pandas的.hist()方法
import seaborn as sns
sns.histplot(df['column'], kde=True, bins=10)

5. Pengkomputeran Selari

Apabila memproses data berskala besar, menggunakan pengkomputeran selari boleh menggunakan sepenuhnya prestasi pemproses berbilang teras dan meningkatkan kelajuan pemprosesan data. Terdapat beberapa fungsi dalam pustaka Pandas yang menyokong pengkomputeran selari, seperti kaedah apply() dan map().

import multiprocessing

# 定义并行计算函数
def parallel_func(row):
    # 并行计算逻辑
    
# 使用multiprocessing库创建并行处理池
with multiprocessing.Pool() as pool:
    # 使用apply()方法进行并行计算
    df['new_column'] = pool.map(parallel_func, df['column'])

Ringkasnya, fungsi biasa dalam perpustakaan Pandas perlu memberi perhatian kepada beberapa teknik aplikasi yang cekap apabila memproses data berskala besar. Melalui pemuatan dan penyimpanan data yang munasabah, pemprosesan vektorisasi, pengkomputeran selari dan penggunaan fungsi visualisasi yang cekap, kecekapan pemprosesan data dapat dipertingkatkan dan tugasan analisis data dapat diselesaikan dengan cepat. Saya berharap teknik yang diperkenalkan dalam artikel ini akan membantu pembaca dalam aplikasi praktikal.

Atas ialah kandungan terperinci Petua untuk meningkatkan kecekapan aplikasi fungsi yang biasa digunakan dalam perpustakaan panda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!