雷锋网 AI 开发者按，如果你使用 python 和 pandas 进行数据分析，那么不久你就会第一次使用循环了。然而，即使是对小型数据集，使用标准循环也很费时，你很快就会意识到大型数据帧可能需要很长的时间。当我第一次等了半个多小时来执行代码时，我找到了接下来想与你共享的替代方案。
标准循环
数据帧是具有行和列的 pandas 对象。如果使用循环，则将遍历整个对象。python 不能用任何内置函数，而且速度非常慢。在我们的示例中，我们得到了一个具有 65 列和 1140 行的数据帧，它包含 2016-2019 赛季的足球比赛结果。我们要创建一个新的列来指示某个特定的队是否打过平局。我们可以这样开始：
- leaguedf['Draws'] = 99999
- for row in range(0, len(leaguedf)):
- if ((leaguedf['HomeTeam'].iloc[row] == TEAM) & (leaguedf['FTR'].iloc[row] == 'D')) | \
- ((leaguedf['AwayTeam'].iloc[row] == TEAM) & (leaguedf['FTR'].iloc[row] == 'D')):
- leaguedf['Draws'].iloc[row] = 'Draw'
- elif ((leaguedf['HomeTeam'].iloc[row] == TEAM) & (leaguedf['FTR'].iloc[row] != 'D')) | \
- ((leaguedf['AwayTeam'].iloc[row] == TEAM) & (leaguedf['FTR'].iloc[row] != 'D')):
- leaguedf['Draws'].iloc[row] = 'No_Draw'
- else:
- leaguedf['Draws'].iloc[row] = 'No_Game'
- def soc_loop(leaguedf,TEAM,):
因为我们的数据框架中包含了英超的每一场比赛，所以我们必须检查我们感兴趣的球队(阿森纳)是否参加过比赛，是否适用，他们是主队还是客队。如你所见，这个循环非常慢，需要 207 秒才能执行。让我们看看如何提高效率。
pandas 内置函数：iterrow()——快 321 倍
在第一个示例中，我们循环访问了整个数据帧。iterrows()为每行返回一个序列，因此它以一对索引的形式在数据帧上迭代，而感兴趣的列以序列的形式迭代。这使得它比标准循环更快：
- def soc_iter(TEAM,home,away,ftr):
- #team, row['HomeTeam'], row['AwayTeam'], row['FTR']
- if [((home == TEAM) & (ftr == 'D')) | ((away == TEAM) & (ftr == 'D'))]:
- result = 'Draw'
- elif [((home == TEAM) & (ftr != 'D')) | ((away == TEAM) & (ftr != 'D'))]:
- result = 'No_Draw'
- else:
- result = 'No_Game'
- return result
代码运行需要 68 毫秒，比标准循环快 321 倍。但是，许多人建议不要使用它，因为仍然有更快的方法，并且 iterrows() 不保留跨行的数据类型。这意味着，如果在数据帧上使用 iterrow()，则可以更改数据类型，这会导致很多问题。要保留数据类型，还可以使用 itertuples()。我们不会在这里详细讨论，因为我们要关注效率。你可以在这里找到官方文件：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.itertuples.html?source=post_page-----805030df4f06----------------------
apply()方法——快 811 倍
apply 本身并不快，但与数据帧结合使用时具有优势。这取决于应用表达式的内容。如果可以在 Cython 空间中执行，则速度会更快(在这里就是这种情况)。
我们可以将 apply 与 Lambda 函数一起使用。我们要做的就是指定轴。在这种情况下，我们必须使用 axis=1，因为我们要执行一个列操作：
此代码甚至比以前的方法更快，只需要 27 毫秒就能完成。
pandas 矢量化——快 9280 倍
现在我们可以讨论一个新话题了。我们利用矢量化的优点来创建真正快速的代码。重点是避免像前面的例子 [1] 中那样的 Python 级循环，并使用优化的 C 代码，这个代码使用内存的效率更高。我们只需要稍微修改函数：
- df['Draws'] = 'No_Game'
- df.loc[((home == TEAM) & (ftr == 'D')) | ((away == TEAM) & (ftr == 'D')), 'Draws'] = 'Draw'
- df.loc[((home == TEAM) & (ftr != 'D')) | ((away == TEAM) & (ftr != 'D')), 'Draws'] = 'No_Draw'
- def soc_iter(TEAM,home,away,ftr):
现在我们可以用 pandas series 作为输入创建新列：
在这种情况下，我们甚至不需要循环。我们要做的就是调整函数的内容。现在我们可以直接将 pandas series 传递给我们的函数，这会导致巨大的速度增益。
Numpy 矢量化——速度快 71.803 倍
在前面的示例中，我们将 pandas series 传递给了函数。通过添加.values，我们收到一个 Numpy 数组：
Numpy 数组非常快，我们的代码运行时间为 0305 毫秒，比开始使用的标准循环快 71803 倍。
结论
如果您使用 python、pandas 和 Numpy 进行数据分析，那么代码总会有一些改进空间。我们比较了五种不同的方法，在计算的基础上增加了一个新的列到我们的数据框架中。我们注意到在速度方面存在巨大差异：
如果你从这篇文章中选择两条规则，我会很高兴：
- 如果确定需要使用循环，则应始终选择 apply 方法
- 否则，矢量化总是更好的，因为它更快
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