前言
如果你从事大数据工作，用Python的Pandas库时会发现很多惊喜。Pandas在数据科学和分析领域扮演越来越重要的角色，尤其是对于从Excel和VBA转向Python的用户。
所以，对于数据科学家，数据分析师，数据工程师，Pandas是什么呢？Pandas文档里的对它的介绍是：
“快速、灵活、和易于理解的数据结构，以此让处理关系型数据和带有标签的数据时更简单直观。”
快速、灵活、简单和直观，这些都是很好的特性。当你构建复杂的数据模型时，不需要再花大量的开发时间在等待数据处理的任务上了。这样可以将更多的精力集中去理解数据。
但是，有人说Pandas慢…
第一次使用Pandas时，有人评论说：Pandas是很棒的解析数据的工具，但是Pandas太慢了，无法用于统计建模。第一次使用的时候，确实如此，真的慢。
但是，Pandas是建立在NumPy数组结构之上的。所以它的很多操作通过NumPy或者Pandas自带的扩展模块编写，这些模块用Cython编写并编译到C，并且在C上执行。因此，Pandas不也应该很快的吗？
事实上，使用姿势正确的话，Pandas确实很快。
在使用Pandas时，使用纯“python”式代码并不是最效率的选择。和NumPy一样，Pandas专为向量化操作而设计，它可在一次扫描中完成对整列或者数据集的操作。而单独处理每个单元格或某一行这种遍历的行为，应该作为备用选择。
跟大家说明一下，本Python学习教程不是引导如何过度优化Pandas代码。因为Pandas在正确的使用下已经很快了。此外，优化代码和编写清晰的代码之间的差异是巨大的。
这是一篇关于“如何充分利用Pandas内置的强大且易于上手的特性”的指引。此外，你将学习到一些实用的节省时间的技巧。在这篇Python学习教程中，你将学习到：
- ・使用datetime时间序列数据的优势
- ・处理批量计算更效率的方法
- ・利用HDFStore节省时间
这篇文章，耗电量时间序列数据将被用于演示本主题。加载数据后，我们将逐步了解更有效率的方法取得最终结果。对于Pandas用户而言，会有多种方法预处理数据。但是这不意味着所有方法都适用于更大、更复杂的数据集。
【注】
【工具】
Python 3、Pandas 0.23.1
任务：
本例使用能源消耗的时间序列数据计算一年能源的总成本。由于不同时间段的电价不同，因此需要将各时段的耗电量乘上对应时段的电价。
从CSV文件中可以读取到两列数据：日期时间和电力消耗（千瓦）
每行数据中都包含每小时耗电量数据，因此整年会产生8760（356×24）行数据。每行的小时数据表示计算的开始时间，因此1/1/13 0：00的数据指1月1号第1个小时的耗电量数据。
用Datetime类节省时间
首先用Pandas的一个I/O函数读取CSV文件：
>>z import pandas as pd
>>> pd.__version__
'0.23.1'
>>> df = pd.read_csv('文件路径')
>>> df.head()
date_time energy_kwh
0 1/1/13 0:00 0.586
1 1/1/13 1:00 0.580
2 1/1/13 2:00 0.572
3 1/1/13 3:00 0.596
4 1/1/13 4:00 0.592
这结果看上去挺好，但是有个小问题。Pandas 和NumPy有个数据类型dtypes概念。假如不指定参数的话，date_time这列将会被归为默认类object：
>>> df.dtypes
date_time object
energy_kwh float64
dtype: object
>>> type(df.iat[0, 0])
str
默认类object不仅是str类的容器，而且不能齐整的适用于某一种数据类型。字符串str类型的日期在数据处理中是非常低效的，同时内存效率也是低下的。
为了处理时间序列数据，需要将date_time列格式化为datetime类的数组，Pandas 称这种数据类型为时间戳Timestamp。用Pandas进行格式化相当简单：
>>> df['date_time'] = pd.to_datetime(df['date_time'])
>>> df['date_time'].dtype
datetime64[ns]
至此，新的df和CSV file内容基本一样。它有两列和一个索引。
>>> df.head()
date_time energy_kwh
0 2013-01-01 00:00:00 0.586
1 2013-01-01 01:00:00 0.580
2 2013-01-01 02:00:00 0.572
3 2013-01-01 03:00:00 0.596
4 2013-01-01 04:00:00 0.592
上述代码简单且易懂，但是有执行速度如何呢？这里我们使用了timing装饰器，这里将装饰器称为@timeit。这个装饰器模仿了Python标准库中的timeit.repeat() 方法，但是它可以返回函数的结果，并且打印多次重复调试的平均运行时间。Python的timeit.repeat() 只返回调试时间结果，但不返回函数结果。
将装饰器@timeit放在函数上方，每次运行函数时可以同时打印该函数的运行时间。
>>> @timeit(repeat=3, number=10)
... def convert(df, column_name):
... return pd.to_datetime(df[column_name])
>>> # Read in again so that we have `object` dtype to start
>>> df['date_time'] = convert(df, 'date_time')
Best of 3 trials with 10 function calls per trial:
Function `convert` ran in average of 1.610 seconds.
看结果如何？处理8760行数据耗时1.6秒。这似乎没啥毛病。但是当处理更大的数据集时，比如计算更高频的电费数据，给出每分钟的电费数据去计算一整年的总成本。数据量会比现在多60倍，这意味着你需要大约90秒去等待输出的结果。这就有点忍不了了。
实际上，作者工作中需要分析330个站点过去10年的每小时电力数据。按上边的方法，需要88分钟完成时间列的格式化转换。
有更快的方法吗？一般来说，Pandas可以更快的转换你的数据。在本例中，使用格式参数将csv文件中特定的时间格式传入Pandas的to_datetime中，可以大幅的提升处理效率。
>>> @timeit(repeat=3, number=100)
>>> def convert_with_format(df, column_name):
... return pd.to_datetime(df[column_name],
... format='%d/%m/%y %H:%M')
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
Function `convert_with_format` ran in average of 0.032 seconds.
新的结果如何？0.032秒，速度提升了50倍！所以之前330站点的数据处理时间节省了86分钟。
一个需要注意的细节是CSV中的时间格式不是ISO 8601格式：YYYY-mm-dd HH：MM。如果没有指定格式，Pandas将使用dateuil包将每个字符串格式的日期格式化。相反，如果原始的时间格式已经是ISO 8601格式了，Pandas可以快速的解析日期。
【注】Pandas的read_csv()方法也提供了解析时间的参数。详见parse_dates，infer_datetime_format，和date_parser参数。
遍历
日期时间已经完成格式化，现在准备开始计算电费了。由于每个时段的电价不同，因此需要将对应的电价映射到各个时段。此例中，电价收费标准如下：
如果电价全天统一价28美分每千瓦每小时，大多数人都知道可以一行代码实现电费的计算：
>>> df['cost_cents'] = df['energy_kwh'] * 28
这行代码将创建一行新列，该列包含当前时段的电费：
date_time energy_kwh cost_cents
0 2013-01-01 00:00:00 0.586 16.408
1 2013-01-01 01:00:00 0.580 16.240
2 2013-01-01 02:00:00 0.572 16.016
3 2013-01-01 03:00:00 0.596 16.688
4 2013-01-01 04:00:00 0.592 16.576
# ...
但是电费的计算取决于不用的时段对应的电价。这里许多人会用非Pandas式的方式：用遍历去完成这类计算。
在本文中，将从最基础的解决方案开始介绍，并逐步提供充分利用Pandas性能优势的Python式解决方案。
但是对于Pandas库来说，什么是Python式方案？这里是指相比其他友好性较差的语言如C++或者Java，它们已经习惯了“运用遍历”去编程。
如果不熟悉Pandas，大多数人会像以前一样使用继续遍历方法。这里继续使用@timeit装饰器来看看这种方法的效率。
首先，创建一个不同时段电价的函数：
def apply_tariff(kwh, hour):
"""电价函数"""
if 0 <= hour < 7:
rate = 12
elif 7 <= hour < 17:
rate = 20
elif 17 <= hour < 24:
rate = 28
else:
raise ValueError(f'Invalid hour: {hour}')
return rate * kwh
如下代码就是一种常见的遍历模式：
>>> # 注意：不要尝试该函数！
>>> @timeit(repeat=3, number=100)
... def apply_tariff_loop(df):
... """用遍历计算成本，将结果并入到df中"""
... energy_cost_list = []
... for i in range(len(df)):
... # 获取每个小时的耗电量
... energy_used = df.iloc[i]['energy_kwh']
... hour = df.iloc[i]['date_time'].hour
... energy_cost = apply_tariff(energy_used, hour)
... energy_cost_list.append(energy_cost)
... df['cost_cents'] = energy_cost_list
...
>>> apply_tariff_loop(df)
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
Function `apply_tariff_loop` ran in average of 3.152 seconds.
对于没有用过Pandas的Python用户来说，这种遍历很正常：对于每个x，再给定条件y下，输出z。
但是这种遍历很笨重。可以将上述例子视为Pandas用法的“反面案例”，原因如下几个。
首先，它需要初始化一个列表用于存储输出结果。
其次，它用了隐晦难懂的类range(0, len(df))去做循环，接着在应用apply_tariff()函数后，还必须将结果增加到列表中用于生成新的DataFrame列。
最后，它还使用链式索引df.iloc[i]['date_time']，这可能会生产出很多bugs。
这种遍历方式最大的问题在于计算的时间成本。对于8760行数据，花了3秒钟完成遍历。下面，来看看一些基于Pandas数据结构的迭代方案。
用.itertuples()和.iterrow()遍历
还有其他办法吗？
Pandas实际上通过引入DataFrame.itertuples()和DataFrame.iterrows()方法使得for i in range(len(df))语法冗余。这两种都是产生一次一行的生成器方法。
.itertuples()为每行生成一个nametuple类，行的索引值作为nametuple类的第一个元素。nametuple是来自Python的collections模块的数据结构，该结构和Python中的元组类似，但是可以通过属性查找可访问字段。
.iterrows()为DataFrame的每行生成一组由索引和序列组成的元组。
与.iterrows()相比，.itertuples()运行速度会更快一些。本例中使用了.iterrows()方法，因为很多读者很可能没有用过nametuple。
>>> @timeit(repeat=3, number=100)
... def apply_tariff_iterrows(df):
... energy_cost_list = []
... for index, row in df.iterrows():
... #获取每个小时的耗电量
... energy_used = row['energy_kwh']
... hour = row['date_time'].hour
... # 增加成本数据到list列表
... energy_cost = apply_tariff(energy_used, hour)
... energy_cost_list.append(energy_cost)
... df['cost_cents'] = energy_cost_list
...
>>> apply_tariff_iterrows(df)
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
Function `apply_tariff_iterrows` ran in average of 0.713 seconds.
取得一些不错的进步。语法更清晰，少了行值i的引用，整体更具有可读性了。在时间收益方面，几乎快了5倍！
但是，仍然有很大的改进空间。由于仍然在使用for遍历，意味着每循环一次都需要调用一次函数，而这些本可以在速度更快的Pandas内置架构中完成。
Pandas的.apply()
可以用.apply()方法替代.iterrows()方法提升效率。Pandas的.apply()方法可以传入可调用的函数并且应用于DataFrame的轴上，即所有行或列。此例中，借助lambda功能将两列数据传入apply_tariff()：
>>> @timeit(repeat=3, number=100)
... def apply_tariff_withapply(df):
... df['cost_cents'] = df.apply(
... lambda row: apply_tariff(
... kwh=row['energy_kwh'],
... hour=row['date_time'].hour),
... axis=1)
...
>>> apply_tariff_withapply(df)
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
Function `apply_tariff_withapply` ran in average of 0.272 seconds.
.apply()的语法优势很明显，代码行数少了，同时代码也更易读了。运行速度方面，这与.iterrows()方法相比节省了大约一半时间。
但是，这还不够快。一个原因是.apply()内部尝试在Cython迭代器上完成循环。但是在这种情况下，lambda中传递了一些无法在Cython中处理的输入，因此调用.apply()时仍然不够快。
如果使用.apply()在330个站点的10年数据上，这大概得花15分钟的处理时间。假如这个计算仅仅是一个大型模型的一小部分，那么还需要更多的提升。下面的向量化操作可以做到这点。
用.isin()筛选数据
之前看到的如果只有单一电价，可以将所有电力消耗数据乘以该价格df['energy_kwh'] * 28。这种操作就是一种向量化操作的一个用例，这是Pandas中最快的方式。
但是，在Pandas中如何将有条件的计算应用在向量化操作中呢？一种方法是，根据条件将DataFrame进行筛选并分组和切片，然后对每组数据进行对应的向量化操作。
在下面的例子中，将展示如何使用Pandas中的.isin()方法筛选行，然后用向量化操作计算对应的电费。在此操作前，将date_time列设置为DataFrame索引便于向量化操作：
df.set_index('date_time', inplace=True)
@timeit(repeat=3, number=100)
def apply_tariff_isin(df):
# 定义每个时段的布尔型数组(Boolean)
peak_hours = df.index.hour.isin(range(17, 24))
shoulder_hours = df.index.hour.isin(range(7, 17))
off_peak_hours = df.index.hour.isin(range(0, 7))
# 计算不同时段的电费
df.loc[peak_hours, 'cost_cents'] = df.loc[peak_hours, 'energy_kwh'] * 28
df.loc[shoulder_hours,'cost_cents'] = df.loc[shoulder_hours, 'energy_kwh'] * 20
df.loc[off_peak_hours,'cost_cents'] = df.loc[off_peak_hours, 'energy_kwh'] * 12
执行结果如下：
>>> apply_tariff_isin(df)
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
Function `apply_tariff_isin` ran in average of 0.010 seconds.
要理解这段代码，也许需要先了解.isin()方法返回的是布尔值，如下：
[False, False, False, ..., True, True, True]
这些布尔值标记了DataFrame日期时间索引所在的时段。然后，将这些布尔值数组传给DataFrame的.loc索引器时，会返回一个仅包含该时段的DataFrame切片。最后，将该切片数组乘以对应的时段的费率即可。
这与之前的遍历方法相比如何？
首先，不需要apply_tariff()函数了，因为所有的条件逻辑都被应用在了被选中的行。这大大减少了代码的行数。
在速度方面，比普通的遍历快了315倍，比.iterrows()方法快了71倍，且比.apply()方法快了27倍。现在可以快速的处理大数据集了。
还有提升空间吗？
在apply_tariff_isin()中，需要手动调用三次df.loc和df.index.hour.isin()。比如24小时每个小时的费率不同，这意味着需要手动调用24次.isin()方法，所以这种方案通常不具有扩展性。幸运的是，还可以使用Pandas的pd.cut()功能：
@timeit(repeat=3, number=100)
def apply_tariff_cut(df):
cents_per_kwh = pd.cut(x=df.index.hour,
bins=[0, 7, 17, 24],
include_lowest=True,
labels=[12, 20, 28]).astype(int)
df['cost_cents'] = cents_per_kwh * df['energy_kwh']
pd.cut()根据分组bins产生的区间生成对应的标签“费率”。
【注】include_lowest参数设定第一个间隔是否包含在组bins中，例如想要在该组中包含时间在0时点的数据。
这是种完全向量化的操作，它的执行速度已经起飞了：
>>> apply_tariff_cut(df)
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
Function `apply_tariff_cut` ran in average of 0.003 seconds.
至此，现在可以将330个站点的数据处理时间从88分钟缩小到只需不到1秒。但是，还有最后一个选择，就是使用NumPy库来操作DataFrame下的每个NumPy数组，然后将处理结果集成回DataFrame数据结构中。
还有NumPy！
别忘了Pandas的Series和DataFrame是在NumPy库的基础上设计的。这提供了更多的灵活性，因为Pandas和NumPy数组可以无缝操作。
在下一例中，将演示NumPy的digitize()功能。它和Pandas的cut()功能类似，将数据分组。本例中将DataFrame中的索引（日期时间）进行分组，将三个时段分入三组。然后将分组后的电力消耗数组应用在电价数组上：
@timeit(repeat=3, number=100)
def apply_tariff_digitize(df):
prices = np.array([12, 20, 28])
bins = np.digitize(df.index.hour.values, bins=[7, 17, 24])
df['cost_cents'] = prices[bins] * df['energy_kwh'].values
和cut()一样，语法简单易读。但是速度如何呢？
>>> apply_tariff_digitize(df)
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
Function `apply_tariff_digitize` ran in average of 0.002 seconds.
执行速度上，仍然有提升，但是这种提升已经意义不大了。不如将更多精力去思考其他的事情。
Pandas可以提供很多批量处理数据方法的备用选项，这些已经在上边都一一演示过了。这里将最快到最慢的方法排序如下：
1. 使用向量化操作：没有for遍历的Pandas方法和函数。
2. 使用.apply()方法。
3. 使用.itertuples()：将DataFrame行作为nametuple类从Python的collections模块中进行迭代。
4. 使用.iterrows()：将DataFrame行作为（index，pd.Series）元组数组进行迭代。虽然Pandas的Series是一种灵活的数据结构，但将每一行生成一个Series并且访问它，仍然是一个比较大的开销。
5. 对逐个元素进行循环，使用df.loc或者df.iloc对每个单元格或者行进行处理。
【注】以上顺序不是我的建议，而是Pandas核心开发人员给的建议。
以下是本文中所有函数的调试时间汇总：
用HDFstore存储预处理数据
已经了解了用Pandas快速处理数据，现在我们需要探讨如何避免重复的数据处理过程。这里使用了Pandas内置的HDFStore方法。
通常在建立一些复杂的数据模型时，对数据做一些预处理是很常见的。例如，假如有10年时间跨度的分钟级的高频数据，但是模型只需要20分钟频次的数据或者其他低频次数据。你不希望每次测试分析模型时都需要预处理数据。
一种方案是，将已经完成预处理的数据存储在已处理数据表中，方便需要时随时调用。但是如何以正确的格式存储数据？如果将预处理数据另存为CSV，那么会丢失datetime类，再次读入时必须重新转换格式。
Pandas有个内置的解决方案，它使用HDF5，这是一种专门用于存储数组的高性能存储格式。Pandas的HDFstore方法可以将DataFrame存储在HDF5文件中，可以有效读写，同时仍然保留DataFrame各列的数据类型和其他元数据。它是一个类似字典的类，因此可以像Python中的dict类一样读写。
以下是将已经预处理的耗电量DataFrame写入HDF5文件的方法：
# 创建存储类文件并命名 `processed_data`
data_store = pd.HDFStore('processed_data.h5')
#将DataFrame写入存储文件中，并设置键（key） 'preprocessed_df'
data_store['preprocessed_df'] = df
data_store.close()
将数据存储在硬盘以后，可以随时随地调取预处理数据，不再需要重复加工。以下是关于如何从HDF5文件中访问数据的方法，同时保留了数据预处理时的数据类型：
# 访问数据仓库
data_store = pd.HDFStore('processed_data.h5')
# 读取键（key）为'preprocessed_df'的DataFrame
preprocessed_df = data_store['preprocessed_df']
data_store.close()
一个数据仓库可以存储多张表，每张表配有一个键。
【注】使用Pandas的HDFStore需要安装PyTables>=3.0.0，因此安装Pandas后，需要更新PyTables：
pip install --upgrade tables
总结
如果觉得你的Pandas项目不具备速度快、灵活、简单且直观的特征，那么该重新思考使用该库的方式了。
本次的Python学习教程已经相当直观的展示了正确的使用Pandas是可以大幅改善运行时间，以及代码可读性的。以下是应用Pandas的一些经验性的建议：
① 尝试更多的向量化操作，尽量避免类似for x in df的操作。如果代码中本身就有许多for循环，那么尽量使用Python自带的数据结构，因为Pandas会带来很多开销。
② 如果因为算法复杂无法使用向量化操作，可以尝试.apply()方法。
③ 如果必须循环遍历数组，可用.iterrows()或者.itertuples()改进语法和提升速度。
④ Pandas有很多可选项操作，总有几种方法可以完成从A到B的过程，比较不同方法的执行方式，选择最适合项目的一种。
⑤ 做好数据处理脚本后，可以将中间输出的预处理数据保存在HDFStore中，避免重新处理数据。
⑥ 在Pandas项目中，利用NumPy可以提高速度同时简化语法。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
