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我没想到这个结果。如果有人能对此有所启发,我们将不胜感激。
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size=(100000, 4)), columns=list('ABCD'))
def test3():
df["A"].sum()
df["B"].sum()
df["C"].sum()
df["D"].sum()
def test4():
df.sum(axis=0)
def test5():
df.apply(lambda x: x.sum(), axis=0)
print(timeit.timeit(test3, number = 100))
print(timeit.timeit(test4, number = 100))
print(timeit.timeit(test5, number = 100))
0.41974469999999997
0.8643757000000001
0.6898605
最佳答案
测试 3 作为 pd.Series 运行,它基本上是带有元数据的 numpy.arrays。 Numpy 数组的速度非常快。 test4 和 test5 在数据帧级别运行。仍然很快,但不如 pd.Series。
这是一个有趣的实验。创建一个包含大量数据的数据框。必须是两列。
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5000000,2), columns= list('ab'))
现在,让我们创建两个相似但不同的列,第一个是数据框。
type(df[['a']])
pandas.core.frame.DataFrame
第二个是一个系列。
type(df['a'])
pandas.core.series.Series
两者都是完全相同的列,只是第一个是数据框,第二个是系列。
现在,让我们看看他们的表现:
数据框
%%time
df[['a']].sum()
CPU times: user 108 ms, sys: 49.4 ms, total: 157 ms
Wall time: 68.8 ms
系列
%%time
df['a'].sum()
CPU times: user 26.7 ms, sys: 17.9 ms, total: 44.6 ms
Wall time: 43.1 ms
这是一个非常显着的不同,pd.Series 的速度快了 4 倍。
最后,作为引用,如果我们将系列转换为 numpy 数组并运行它...
arr = np.array(df['a'].values)
%%time
arr.sum()
CPU times: user 4.25 ms, sys: 0 ns, total: 4.25 ms
Wall time: 3.34 ms
4.25 毫秒!!!当你想要真正快速处理丢失数据时,请尝试使用 numpy.array,它几乎总是会获胜。
这是一个 good article就此事。
关于python - Pandas:跨数据帧的列使用 DataFrame.apply() 和 Series.sum() 函数比调用 DataFrame.sum() 更快。为什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56050376/
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