Pandas 迭代方法iterrows的性能问题

Pandas 迭代方法iterrows的性能问题

在本文中,我们将介绍Pandas库中的迭代方法iterrows,并详细讨论其性能问题。

在数据处理中,Pandas已经成为了不可替代的工具。其中,迭代方法iterrows是一种常用的方法。它可以对DataFrame进行行迭代,每一行返回一个(index, Series)对。这个方法使用起来看似方便,不过是否真的高效呢?

阅读更多:Pandas 教程

iterrows的基本用法与性能问题

当一个数据框的行数比较小的时候,使用iterrows是一个非常方便的方法。先看下面的举例:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=[10**4, 10]))
Python

一个大小为10000行,10列数据框。我们可以通过iterrows将每行的平均值制作为Series。

s = pd.Series(np.zeros(df.shape[0]))
for i, row in df.iterrows():
    s[i] = row.mean()
Python

这里我们遍历了整个数据框,将平均值统计出来。代码看起来很简单,但是如果我们将数据框的行数增多,性能会急剧下降。

那么为什么呢?这是因为在iterrows过程中,数据框的每一行都需要转化成一个Series类型。在行数很大的情况下,行数乘以列数就会产生大量的Series对象,这些Series对象会消耗很多的内存和CPU,导致程序变得缓慢。

为了解决这个性能问题,我们要想一些合适的方案。

iterrows性能问题的解决方案

首先,我们可以使用向量操作(即应用于整个数据框而不是单独行的操作)来替代iterrows。在上面的例子中,我们可以通过一下方法来实现计算每行的平均值。

s = df.mean(axis=1)
Python

这种方法的效率是使用iterrows的10倍以上。

其次,可以考虑使用apply或者applymap方法。apply方法可以实现对每行数据或者每列数据的操作,而applymap则可以作用于整个数据框的每个元素。它们的代码实现如下:

df.apply(lambda row: row.mean(), axis=1)
df.applymap(lambda x: x**2)
Python

这种方法整体性能高于iterrows,因为它们本身是向量化的操作,同时代码易于实现。

总结

iterrows不失为一种方便的方法,但是高性能场景下最好不要使用。如果要处理的行数比较大,我们可以考虑使用向量化操作、apply和applymap等方法来替换。这些方法都是高效的向量化操作,可以有效地避免iterrows造成的性能问题。

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