Pandas中Apply函数加速百倍的技巧
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Apply加速上百倍的技巧
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。
Apply(Baseline)
我们以Apply为案,原始的Apply函数处理下面这个问题,需要18.4s的时间.
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
Swift加速
因为处理是并行的,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。
%%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
向量化
使用Pandas和Numpy的最快方法是将函数向量化。如果我们的操作是可以直接向量化的话,那么我们就尽可能的避免使用
for循环; 列表处理; apply等操作
在将上面的问题转化为下面的处理之后,我们的时间缩短为: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
类别转化+向量化
我们先将上面的类别转化为int16型,再进行相同的向量化操作,发现时间缩短为:116 ms
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
转化为values处理
在能转化为.values的地方尽可能转化为.values,再进行操作。
此处先转化为.values等价于转化为numpy,这样我们的向量化操作会更加快捷。
于是,上面的操作时间又被缩短为:74.9ms
%%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
通过上面的一些小的技巧,我们将简单的Apply函数加速了几百倍,具体地:
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
Do You Use Apply in Pandas? There is a 600x Faster Way
END
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