在控制台中交互执行时，大型DataFrame的Pandas df.columns运行速度非常慢

qlvxas9a 于 2023-01-07 发布在其他

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**编辑：**此问题经过大量编辑，因为在运行附加测试后，原始问题无效。

对于大约有100万行和13列的DataFrame，请使用以下任一方法获取列名：

print(df.columns)
df.columns
df.columns.values

非常慢（25秒）。这种情况仅当我在控制台中键入上述代码时才会发生。在缓慢执行完成后，接下来的几次运行将是即时的。
如果我保存为脚本并运行脚本，那么所有三个操作都不需要时间就可以完成。似乎是我的IDE的问题。
我正在macOS Ventura上使用DataSpell 2022.2.3和python 3.9.5以及Pandas1.4.4。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75012171/pandas-df-columns-running-very-slow-for-large-dataframe-when-interactively-execu

2条答案

按热度按时间

q5iwbnjs1#

这是因为这两个print语句实际上都没有打印整个Series，而是打印了它的一个表示：

import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(10000, 4)), columns=list('ABCD'))

print("This is df.column")
print(df.A)
print("This is df.column.values")
print(df.A.values)

意志输出

This is df.column
0       35
1       76
        ..
9998    74
9999    79
Name: A, Length: 10000, dtype: int64
This is df.column.values
[35 76 91 ... 27 74 79]

正如你所看到的，第二种表示法要小得多，因此打印起来更快，而且它不打印辅助数据，如列名、类型等。
如果在进行一些简单计算时测量性能差异，您会发现差异并不大：
一个二个一个一个

赞(0）回复(0）举报 2023-01-07

mtb9vblg2#

我认为因为df.columns.values只返回Numpy数组，所以应该更快，而不是使用可能包含MultiIndex的pandas.core.indexes.base.Index考虑和扫描整个DataFrame。

赞(0）回复(0）举报 2023-01-07