Pandas 慢的日期转换

在本文中，我们将介绍Pandas数据分析库的一个常见问题，即日期转换速度缓慢的问题。Pandas是一个用于数据操作和分析的流行Python库，但是当涉及到转换日期格式时，它可能会变得非常慢。在下面的讨论中，我们将探讨这个问题并提供一些可行的解决方案。

阅读更多：Pandas 教程

为什么Pandas日期转换如此缓慢？

处理和转换日期时间数据可以很复杂，因为日期和时间的格式种类繁多。Python的Pandas库在日期和时间格式的处理方面十分强大，但是这也使得其性能变得缓慢。原因是Pandas为每个日期时间数据分配了一个Python对象，这种方法会比其他一些更快速的方法困难很多。

下面我们来看一个简单的例子，对于一个Python列表中的日期字符串进行处理：

import pandas as pd
import datetime

dates = ['2017-01-01', '2017-01-02', '2017-01-03']
%timeit pd.to_datetime(dates)

结果显示，对于这个小的日期列表，转换时间需要超过1ms，当有大量的数据需要进行转换时，Pandas的时间转换问题将变得更加明显。

如何加速Pandas日期转换？

虽然Pandas的时间转换速度缓慢，在下面的讨论中我们将介绍一些工具和技术，以帮助您更快地进行日期转换。

使用Python内置日期时间模块

Python具有内置的datetime和time模块，这些模块可以使用简单和高效的方法进行日期和时间操作。如果您的数据可被转换成日期字符串，您可以考虑使用Python内置方法进行转换操作。

例如，下面的代码使用Python内置模块将“2017-01-01”字符串转换为Python日期对象：

date_str = '2017-01-01'
date_obj = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')

这个方法将“2017-01-01”转换成Python日期对象，并在单个操作中执行格式化和转换。相较于Pandas方法，Python内置模块将更快速地进行日期转换。

指定转换器格式

如果您已经了解了您的日期时间格式，您可能会指定格式，这会更快地转换日期时间数据，您可以在使用Pandas to_datetime 方法时指定 format 参数以达到这个目的。

例如，将日期字符串转换为Python时间对象：

dates = ['2017-01-01', '2017-01-02', '2017-01-03']
formats = '%Y-%m-%d'
%timeit [datetime.datetime.strptime(date, formats) for date in dates]
%timeit [pd.to_datetime(date, format=formats) for date in dates]

结果显示，使用Python中的单独日期字符串的转换要快得多，这是因为Pandas必须逐个处理日期字符串来确定日期格式，而指定格式可以大大提高Pandas的转换速度。

转换前移除不需要的字符

在某些情况下，您需要针对每个日期字符串进行处理，例如删除冗余部分或在格式化字符串中包含大量不必要的字符。在这种情况下，您可能需要在进行日期转换之前显式地处理字符串。通过这种方法，您可以解决Pandas在处理大量字符串时的性能问题。

例如，以下代码显示了一个使用Python str.strip()方法去除不需要字符的例子：

dates = ['2017-01-01T01:00', '2017-01-02T02:00', '2017-01-03T03:00']

formatted_dates = [date.split('T')[0] for date in dates]
%timeit [pd.to_datetime(date) for date in formatted_dates]

这个例子中，我们使用Python的str.split()方法将日期时间字符串的日期部分分离出来。这个简单的操作有助于删除字符串中不需要的字符，以获得更快的转换时间。

总结

Pandas是Python数据科学库中最流行的工具之一，但是在日期和时间数据的处理方面它可能会变得缓慢。在本文中，我们介绍了一些可行的解决方案来加速Pandas的日期时间转换速度。其中包括使用Python的内置datetime和time模块、显式指定格式、以及提前将字符串的不必要字符删除。通过这些技巧，您可以更快地转换大量的日期和时间数据。