Numpy如何加速Pandas groupby bin的计算

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy来加速Pandas groupby bin的计算。在处理大量数据时，Pandas的groupby方法非常有用。然而，在一些情况下，这种方法可能会变得非常缓慢，而我们可以使用Numpy来使它更快。

阅读更多：Numpy 教程

理解groupby bin

首先，让我们来理解groupby bin。当我们使用Pandas的groupby方法时，我们指定了一个或多个列，并将数据根据这些列进行分组。然后，我们可以对每个分组应用一些函数，例如求和、均值等。groupby bin是一个特定的分组方式，它基于一些预先指定的bin（区间）对数据进行分组。

下面是一个示例代码，展示了如何使用Pandas的cut方法来通过bin分组数据：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个随机数据集
data = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2), columns=['A', 'B'])

# 将列A分成10个区间
bins = pd.cut(data['A'], 10)

# 对数据集按照bins进行分组
grouped = data.groupby(bins).sum()

在这个例子中，我们将’A’列分成了10个bin，并对数据进行了分组求和。但是，当数据集非常大时，这个过程可能会变得很慢。

使用Numpy加速groupby bin

我们可以使用Numpy来加速groupby bin的计算。首先，我们需要使用Numpy的digitize函数来找到每个数据点所对应的bin的索引。这个函数接受两个参数：一个一维的序列和一组bins。它返回一个数组，其中每个元素表示序列中对应数据点所在的bin的索引。

下面是一个示例代码，展示了如何使用Numpy的digitize函数来找到每个数据点所在的bin：

# 创建一个随机数据集
data = np.random.randn(1000, 2)

# 将列A分成10个区间
bins = np.linspace(data[:, 0].min(), data[:, 0].max(), 10)

# 使用digitize函数查找每个数据点所在的bin的索引
bin_index = np.digitize(data[:, 0], bins)

# 对数据集按照bin_index进行分组
grouped = pd.DataFrame({'A': data[:, 0], 'B': data[:, 1]}).groupby(bin_index).sum()

在这个例子中，我们使用Numpy的linspace函数对’A’列进行了分割，然后使用digitize函数找到每个数据点所在的bin的索引，最后对数据集进行分组求和。

使用Numba加速groupby bin

另一个加速groupby bin的方法是使用Numba。Numba是一个开源的Just-In-Time编译器，可以将Python代码转换为本地机器码，从而提高代码的执行速度。我们可以使用Numba将Python函数转换为本地机器码，并将其应用于数据。

下面是一个示例代码，展示了如何使用Numba来加速groupby bin的计算：

import numba as nb

# 创建一个随机数据集
data = np.random.randn(1000, 2)

# 将列A分成10个区间
bins = np.linspace(data[:, 0].min(), data[:, 0].max(), 10)

# 定义一个Numba JIT函数，对数据进行分组
@nb.jit(nopython=True)
def groupby_bin_jit(data, bin_edges):
    bin_index = np.zeros_like(data[:, 0], dtype=np.int64)

    for i in range(data.shape[0]):
        for j in range(bin_edges.shape[0] - 1):
            if data[i, 0] >= bin_edges[j] and data[i, 0] < bin_edges[j + 1]:
                bin_index[i] = j
                break

    return bin_index

# 使用groupby_bin_jit函数进行分组
bin_index = groupby_bin_jit(data, bins)
grouped = pd.DataFrame({'A': data[:, 0], 'B': data[:, 1]}).groupby(bin_index).sum()

在这个例子中，我们定义了一个Numba JIT函数groupby_bin_jit，该函数对数据进行了分组，并使用该函数来对数据集进行了分组。

使用Numba加速groupby bin的方法比使用Numpy稍微麻烦一些，但是它的执行速度比Numpy更快。