Python-为什么DataFrames的串联速度变慢？

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Python-为什么DataFrames的串联速度变慢？

python

我有一个处理DataFrame的函数，主要用于将数据处理到存储桶中，使用会在特定列中创建功能的二进制矩阵pd.get_dummies(df[col])。

为了避免立即使用此函数处理所有数据（该数据将耗尽内存并导致iPython崩溃），我使用以下方法将大型DataFrame分为多个块：

chunks = (len(df) / 10000) + 1
df_list = np.array_split(df, chunks)

pd.get_dummies(df)会自动创建一个基于内容的新栏目df[col]和这些都有可能为每个不同df在df_list。

加工后，我串接DataFrames回到一起使用：

for i, df_chunk in enumerate(df_list):
    print "chunk", i
    [x, y] = preprocess_data(df_chunk)
    super_x = pd.concat([super_x, x], axis=0)
    super_y = pd.concat([super_y, y], axis=0)
    print datetime.datetime.utcnow()

第一块的处理时间是完全可以接受的，但是，每个块会增加！这与无关，preprocess_data(df_chunk)因为没有理由增加它。通话是否会增加时间pd.concat()？

请查看以下日志：

chunks 6
chunk 0
2016-04-08 00:22:17.728849
chunk 1
2016-04-08 00:22:42.387693 
chunk 2
2016-04-08 00:23:43.124381
chunk 3
2016-04-08 00:25:30.249369
chunk 4
2016-04-08 00:28:11.922305
chunk 5
2016-04-08 00:32:00.357365

有没有解决方法可以加快速度？我有2900个区块需要处理，因此我们将不胜感激！

欢迎使用Python中的其他建议！

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2020-02-13

共1个答案

小编典典

不要调用DataFrame.append或pd.concat一个for循环中。这导致二次复制。

pd.concat返回一个新的DataFrame。必须为新的DataFrame分配空间，并且必须将旧DataFrame中的数据复制到新的DataFrame中。考虑以下行中所需的复制数量for-loop（假设每个副本的x大小为1）：

super_x = pd.concat([super_x, x], axis=0)

| iteration | size of old super_x | size of x | copying required |
|         0 |                   0 |         1 |                1 |
|         1 |                   1 |         1 |                2 |
|         2 |                   2 |         1 |                3 |
|       ... |                     |           |                  |
|       N-1 |                 N-1 |         1 |                N |

1 + 2 + 3 + ... + N = N(N+1)/2。因此，O(N**2)需要一些副本才能完成循环。

现在考虑

super_x = []
for i, df_chunk in enumerate(df_list):
    [x, y] = preprocess_data(df_chunk)
    super_x.append(x)
super_x = pd.concat(super_x, axis=0)

追加到列表是一项O(1)操作，不需要复制。pd.concat循环完成后，现在只有一个调用。pd.concat由于super_x包含N 大小为1的DataFrame，因此对N的调用需要进行N个拷贝。因此，以这种方式构造时，super_x需要O(N) 拷贝。

2020-02-13