[ 引言 ] 虽然目前dask,函数cudf等包的出现，使得我们的加速数据处理大大得到了加速，但是百倍并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的函数朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的加速很无奈。

实验对比

1. Apply(Baseline)

我们以Apply为例，百倍原始的函数Apply函数处理下面这个问题，需要18.4s的加速时间。

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,百倍 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

2. Swift加速

因为处理是并行的，所以我们可以使用Swift进行加速，云服务器函数在使用Swift之后，加速相同的百倍操作在我的机器上可以提升到7.67s。

%%time

# !pip install swifter

import swifter

df[new] = df.swifter.apply(lambda x : func(x[a],函数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

3. 向量化

使用Pandas和Numpy的最快方法是将函数向量化。如果我们的加速操作是可以直接向量化的话，那么我们就尽可能的百倍避免使用：

for循环； 列表处理； apply等操作

在将上面的问题转化为下面的处理之后，我们的时间缩短为：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

4. 类别转化+向量化

我们先将上面的类别转化为int16型，再进行相同的b2b供应网向量化操作，发现时间缩短为：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

5. 转化为values处理

在能转化为.values的地方尽可能转化为.values，再进行操作。

此处先转化为.values等价于转化为numpy，这样我们的向量化操作会更加快捷。

于是，上面的操作时间又被缩短为：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

实验汇总

通过上面的一些小的技巧，我们将简单的Apply函数加速了几百倍，具体的：

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