groupby 和pivot 在pandas 中哪个运行速度快

一般来说，`groupby` 和 `pivot` 在 Pandas 中的运行速度取决于数据集的大小和形状以及所执行的操作。因此，在给定数据集的情况下，很难一概而论哪个操作更快。

`groupby` 和 `pivot` 的不同之处在于它们的操作方式。`groupby` 是一种按照指定的列或列组进行分组的操作，然后对每个分组应用聚合函数。这通常会生成一个新的 DataFrame。

`pivot` 是一种将原始数据重新排列的操作，使得行变为列，列变为行。这通常会生成一个新的 DataFrame。

因此，在实际情况中，你应该根据要执行的操作以及数据集的大小和形状来选择使用 `groupby` 还是 `pivot`。如果你只需要对数据进行分组并应用聚合函数，则使用 `groupby` 更有效。如果需要重新排列数据并将行转换为列，则使用 `pivot` 更为有效。

相关问题

从文件中读取tips数据集，并统计不同day不同time的tip之和，两种方法实现：groupby和pivot

当你想要从文件中读取如"tips"这样的数据集，然后按照日期（day）和时间（time）对小费（tip）求和，可以使用Pandas库，这是一个非常强大的数据分析工具。这里有两种方法你可以尝试：

1. **使用groupby**：

import pandas as pd

# 假设tips数据集是一个CSV文件，我们先加载它
tips_df = pd.read_csv('tips.csv')

# 对day和time分组并计算每个组合的小费总和
daily_totals = tips_df.groupby(['day', 'time'])['tip'].sum()

`daily_totals`将是一个DataFrame，其中每一行代表一天中某个时间点的小费总额。

2. **使用pivot_table**：

# 使用pivot_table创建一个新的数据透视表
pivot_table = tips_df.pivot_table(index='day', columns='time', values='tip', aggfunc='sum')

`pivot_table`现在将是一个表格型的数据结构，列名是时间，行名是日期，每个单元格的内容是对应时间下该日的小费总和。

pandas 运行速度很慢

如果你使用 pandas 处理的数据量非常大，那么确实会遇到速度慢的问题。以下是一些可能有用的建议：

1. 尽可能使用 pandas 的内置函数而不是自己编写循环。

2. 使用 pandas 的向量化操作，例如使用 apply() 而不是 for 循环。

3. 如果你需要使用 for 循环，请考虑使用 iterrows() 或者 itertuples()，而不是 iteritems()。

4. 将你的数据类型转换为更小的数据类型，例如将 float64 转换为 float32。

5. 如果可能的话，尽可能使用 NumPy 数组而不是 pandas 数据框。

6. 如果你需要在数据框中进行大量的列操作，可以考虑使用 dask 或 Modin，这些库可以将 pandas 数据框分布式处理。

7. 如果你的数据可以被分割成多个小的数据集，可以考虑使用 pandas 的并行处理，例如使用 multiprocessing 或 joblib 库。

8. 对于一些常用的操作，例如 groupby 和 pivot_table，可以考虑使用 Pandas-Profiling 等第三方库，它们可以帮助你快速生成汇总统计信息。

总之，如果你需要处理大量的数据，那么需要优化代码和使用适当的工具来提高 pandas 的性能。