大家好，我是小碼哥。

雖然目前dask,cudf等包的出現(xiàn)，使得我們的數(shù)據(jù)處理大大得到了加速，但是并不是每個(gè)人都有比較好的gpu，非常多的朋友仍然還在使用pandas工具包，但有時(shí)候真的很無(wú)奈，pandas的許多問(wèn)題我們都需要使用apply函數(shù)來(lái)進(jìn)行處理，而apply函數(shù)是非常慢的，本文我們就介紹如何加速apply函數(shù)600倍的技巧。

實(shí)驗(yàn)對(duì)比

01 Apply(Baseline)

我們以Apply為例，原始的Apply函數(shù)處理下面這個(gè)問(wèn)題，需要18.4s的時(shí)間。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 11, size=(1000000, 5)), columns=('a','b','c','d','e'))
def func(a,b,c,d,e):
    if e == 10:
        return c*d
    elif (e < 10) and (e>=5):
        return c+d
    elif e < 5:
        return a+b
%%time
df['new'] = df.apply(lambda x: func(x['a'], x['b'], x['c'], x['d'], x['e']), axis=1)
CPU times: user 17.9 s, sys: 301 ms, total: 18.2 s
Wall time: 18.4 s

02 Swift加速

因?yàn)樘幚硎遣⑿械模晕覀兛梢允褂肧wift進(jìn)行加速，在使用Swift之后，相同的操作在我的機(jī)器上可以提升到7.67s。

%%time
# !pip install swifter
import swifter
df['new'] = df.swifter.apply(lambda x : func(x['a'],x['b'],x['c'],x['d'],x['e']),axis=1)
HBox(children=(HTML(value='Dask Apply'), FloatProgress(value=0.0, max=16.0), HTML(value='')))

CPU times: user 329 ms, sys: 240 ms, total: 569 ms
Wall time: 7.67 s

03 向量化

使用Pandas和Numpy的最快方法是將函數(shù)向量化。如果我們的操作是可以直接向量化的話，那么我們就盡可能的避免使用：

• for循環(huán)；
• 列表處理；
• apply等操作

在將上面的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為下面的處理之后，我們的時(shí)間縮短為：421 ms。

%%time
df['new'] = df['c'] * df['d'] #default case e = =10
mask = df['e'] < 10
df.loc[mask,'new'] = df['c'] + df['d']
mask = df['e'] < 5
df.loc[mask,'new'] = df['a'] + df['b']
CPU times: user 134 ms, sys: 149 ms, total: 283 ms
Wall time: 421 ms

04 類別轉(zhuǎn)化+向量化

我們先將上面的類別轉(zhuǎn)化為int16型，再進(jìn)行相同的向量化操作，發(fā)現(xiàn)時(shí)間縮短為：116 ms。

for col in ('a','b','c','d'):
    df[col] = df[col].astype(np.int16) 
%%time
df['new'] = df['c'] * df['d'] #default case e = =10
mask = df['e'] < 10
df.loc[mask,'new'] = df['c'] + df['d']
mask = df['e'] < 5
df.loc[mask,'new'] = df['a'] + df['b']
CPU times: user 71.3 ms, sys: 42.5 ms, total: 114 ms
Wall time: 116 ms

05 轉(zhuǎn)化為values處理

在能轉(zhuǎn)化為.values的地方盡可能轉(zhuǎn)化為.values，再進(jìn)行操作。

• 此處先轉(zhuǎn)化為.values等價(jià)于轉(zhuǎn)化為numpy，這樣我們的向量化操作會(huì)更加快捷。

于是，上面的操作時(shí)間又被縮短為：74.9ms。

%%time
df['new'] = df['c'].values * df['d'].values #default case e = =10
mask = df['e'].values < 10
df.loc[mask,'new'] = df['c'] + df['d']
mask = df['e'].values < 5
df.loc[mask,'new'] = df['a'] + df['b']
CPU times: user 64.5 ms, sys: 12.5 ms, total: 77 ms
Wall time: 74.9 ms

實(shí)驗(yàn)匯總

通過(guò)上面的一些小的技巧，我們將簡(jiǎn)單的Apply函數(shù)加速了幾百倍，具體的：

• Apply: 18.4 s
• Apply + Swifter: 7.67 s
• Pandas vectorizatoin: 421 ms
• Pandas vectorization + data types: 116 ms
• Pandas vectorization + values + data types: 74.9ms

本文大部分內(nèi)容參考引文

參考文獻(xiàn)：Do You Use Apply in Pandas? There is a 600x Faster Way