Pandas 如何高效地迭代Pandas dataframe的连续块

在本文中，我们将介绍如何高效地迭代Pandas dataframe的连续块。当我们需要处理一个巨大的dataframe时，我们通常需要将它划分为较小的块来进行计算或分析。这时，我们需要一种高效的方式来在这些块之间迭代。

Pandas 如何迭代连续的块

Pandas默认提供了iloc方法来进行index based的迭代。但当我们想要迭代连续块时，iloc方法就不能满足我们的需求了。为了方便迭代连续块，我们可以使用Numpy的array_split方法将dataframe划分为块，然后对块进行迭代。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含50行、5列的dataframe
df = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 5), columns=list('ABCDE'))

# 将dataframe划分为5个块
blocks = np.array_split(df, 5)

# 迭代块
for block in blocks:
    # 处理块
    print(block.shape)

上述代码将dataframe df 划分为5个块，每个块大小相同，并对块进行迭代。这时，我们可以在for循环中进行任何操作。

Pandas 如何高效地迭代连续块

虽然上面的方法可以迭代连续块，但它并不是最优的方法。这是因为每次进行块划分时，我们都需要做一次复杂的计算，特别是在数据可视化等需要快速迭代的领域，这会严重影响计算速度。

为了提高块迭代的速度，我们可以使用一个滑动窗口的方法，也就是说我们只需要记录下一个滑动窗口的起点和终点即可。同时，使用yield语句将每个块返回给调用者。

def chunks(df, chunk_size):
    """
    高效地按指定大小迭代连续块
    """
    start = 0
    end = chunk_size
    while start < len(df):
        yield df.iloc[start:end]
        start = end
        end += chunk_size

# 迭代块
for chunk in chunks(df, 10):
    # 处理块
    print(chunk.shape)

上述代码中的chunks()函数能够高效地按指定大小迭代连续块。其中，chunk_size参数指定每个块的大小。这时，我们只需记录下一个滑动窗口的起点和终点，并将每个块返回给调用者即可。

总结

在本文中，我们介绍了两种高效地迭代Pandas dataframe连续块的方法。第一种方法是使用Numpy的array_split方法进行块划分，但我们发现这种方法需要重复计算，因此效率较低。第二种方法是使用滑动窗口的方法，将每个块返回给调用者，从而提高了迭代的效率。当我们需要对一个大型的dataframe进行计算或分析时，可以使用这两种方法来提高计算速度。