利用 Swifter 加速 Pandas 操作的详细教程

引言

Pandas 是数据分析中常用的库，但在处理大型数据集时效率可能会较低。Swifter 提供了一种简便的方法，通过并行处理来显著加速 Pandas 操作。

Swifter 简介

Swifter 是一个开源库，旨在自动优化和加速 Pandas 的 apply 操作。它会根据数据规模和复杂度选择最优的并行处理方式，大大提高数据处理速度。

安装 Swifter

首先，使用 pip 安装 Swifter：

pip install swifter

基本用法

以下是如何使用 Swifter 加速 Pandas 操作的基本示例：

import pandas as pd
import swifter# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'a': range(1, 1000001),'b': range(1000000, 0, -1)
})# 使用 Swifter 加速 apply 操作
df['c'] = df.swifter.apply(lambda x: x['a'] + x['b'], axis=1)

在上述示例中，Swifter 自动选择最优的并行处理方式，加速了 apply 操作。

详细示例

假设我们有一个复杂的函数需要应用于数据帧的每一行：

import numpy as np# 定义一个复杂的函数
def complex_function(row):return np.log(row['a']**2 + row['b']**2)# 使用 Swifter 加速复杂函数的应用
df['d'] = df.swifter.apply(complex_function, axis=1)

进阶用法

Swifter 还支持 Pandas 的 applymap 和 agg 操作：

# 使用 Swifter 加速 applymap 操作
df = df.swifter.applymap(lambda x: x**2)# 使用 Swifter 加速 groupby 和 agg 操作
df_grouped = df.groupby('a').swifter.agg({'b': 'sum'})

性能对比

为了更直观地展示 Swifter 的性能提升，我们可以比较普通 Pandas 和 Swifter 的执行时间：

import time# 普通 Pandas apply
start_time = time.time()
df['e'] = df.apply(lambda x: x['a'] * x['b'], axis=1)
print("普通 Pandas 耗时:", time.time() - start_time)# 使用 Swifter apply
start_time = time.time()
df['f'] = df.swifter.apply(lambda x: x['a'] * x['b'], axis=1)
print("Swifter 耗时:", time.time() - start_time)