scipy 如果数据无法矢量化，迭代速度更快的替代方法

elcex8rz 于 2022-11-10 发布在其他

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我在实现iterrows()时遇到了一个性能问题。

for _, row in df.iterrows():
    row["new_col"] = \
        df.apply(lambda x:some_func(row["col1"], ...), axis=1)

some_func()是一种复杂的函数，不能像Series和DataFrame那样从同一行取需要某个特定值的输入。
但是，增加行数会使处理数据的时间呈指数增长，而不是呈线性增长。
有没有关于如何加快速度的建议？可能分成更小的组可能会改善，或者使用其他东西来代替iterrow()。
如有任何意见，我们将不胜感激。
编辑1.

for count, row in df.iterrows():
    df.loc[count, "new_col"] = some_func(row["col1"], ... )

scipy

来源：https://stackoverflow.com/questions/72526547/iterrows-faster-alternative-if-data-cannot-be-vectorized

1条答案

按热度按时间

a9wyjsp71#

为了进行测试，假设您的函数为：

def some_func(c1, c2, c3, c4, c5):
    return c2 + c4 + 100

将测试 DataFrame I定义为：

col1  col2  col3  col4  col5
0     1     2     3     4     5
1     6     7     8     9    10
2    11    12    13    14    15

如果您的函数既不能接收 DataFrame 也不能接收 Series，则可以编写一个“适配器函数”：

def myAdapter(row):
    return some_func(*row[:5])

我使用 [：5] 来允许DataFrame有一些“附加”列，然后仍然使用源行前5列的值来调用 some_func。
要在 df 中生成新列，请运行：

df['new_col'] = df.apply(myAdapter, raw=True, axis=1)

raw=True导致传递给 myAdapter（当前行）的参数实际上作为 Numpy 数组而不是pandasonic Series 传递。
它的元素可以通过整数索引引用，并且在调用 some_func 时，可以执行“列表扩展”（row 的特许元素作为 some_func 的连续参数传递
对于我的测试数据，结果是：

col1  col2  col3  col4  col5  new_col
0     1     2     3     4     5      106
1     6     7     8     9    10      116
2    11    12    13    14    15      126

这样你至少有这样的好处，执行时间不会呈指数级增长。而且在我看来，它应该比你的代码执行得更快。

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