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。

相关问题

pandas用read_excel方法读取一个excel表的sheet2为啥速度会很慢

使用 `pandas` 的 `read_excel()` 方法读取 Excel 文件的某个 sheet 速度较慢可能有以下几个原因：

1. 文件大小：如果 Excel 文件非常大，包含大量数据和复杂的格式，读取整个文件会耗费较长时间。考虑只读取需要的部分数据，或者对文件进行分割处理。

2. 数据类型推断：`read_excel()` 方法默认会尝试推断每列的数据类型，这可能会增加读取的时间。您可以通过指定 `dtype` 参数来提供每列的预期数据类型，从而加速读取过程。

3. 解析选项：`read_excel()` 方法提供了一些解析选项，如 `skiprows`、`usecols` 等，可以跳过一些行或仅读取特定的列，以减少需要处理的数据量。

4. 引擎选择：`read_excel()` 方法默认使用 `openpyxl` 引擎来解析 Excel 文件。根据文件的特点，您可以尝试使用其他引擎，如 `xlrd`、`xlsxwriter` 等，看是否能提高读取速度。

5. 数据清洗和转换：如果文件中包含复杂的数据清洗和转换逻辑，这也可能导致读取速度较慢。在读取之前，尽量将清洗和转换的操作放在后续处理阶段，以加快读取速度。

6. 硬件和环境因素：读取速度还可能受到硬件性能和其他环境因素的影响。确保您的计算机具备足够的内存和处理能力，并检查是否有其他运行中的程序或进程占用了系统资源。

根据您的具体情况，可以尝试上述方法来提高读取 Excel 文件的速度。同时，也建议确保使用最新版本的 `pandas` 和相关库，以获取最佳性能和稳定性。

上述代码运行过慢

如果数据量很大，可能会导致绘图的时间较长。可以尝试以下方法来加速绘图：

1. 只绘制部分数据：可以通过`sample()`方法随机抽取一部分数据进行绘图，例如：`sns.histplot(data=df_trips.sample(frac=0.1), x='duration_min', kde=False, color='skyblue')`，这样可以只用数据的10%来进行绘图，加快绘图速度。
2. 关闭seaborn自带的调色板：可以通过`sns.set_palette('none')`来关闭seaborn自带的调色板，这样可以加快绘图速度。
3. 使用pandas内置的绘图函数：pandas也提供了绘制直方图的函数`hist()`，可以直接使用`df_trips['duration_min'].hist(bins=100, range=[0, 60], color='skyblue')`来绘制直方图，速度可能会更快。

综上所述，加速绘图的代码可以如下所示：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 加载数据集
df_trips = pd.read_csv('trips.csv')

# 将起始时间和结束时间转换为datetime格式
df_trips['Start date'] = pd.to_datetime(df_trips['Start date'])
df_trips['End date'] = pd.to_datetime(df_trips['End date'])

# 计算出行时长（单位：分钟）
df_trips['duration_min'] = df_trips['Total duration (Seconds)'] / 60

# 绘制出行时长分布直方图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.set_palette('none')
sns.histplot(data=df_trips.sample(frac=0.1), x='duration_min', kde=False, color='skyblue')
plt.title("Trip Duration Distribution")
plt.xlabel("Duration (min)", fontsize=12)
plt.ylabel("Count", fontsize=12)
plt.show()

或者：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
df_trips = pd.read_csv('trips.csv')

# 将起始时间和结束时间转换为datetime格式
df_trips['Start date'] = pd.to_datetime(df_trips['Start date'])
df_trips['End date'] = pd.to_datetime(df_trips['End date'])

# 计算出行时长（单位：分钟）
df_trips['duration_min'] = df_trips['Total duration (Seconds)'] / 60

# 绘制出行时长分布直方图
plt.figure(figsize=(10, 6))
df_trips['duration_min'].hist(bins=100, range=[0, 60], color='skyblue')
plt.title("Trip Duration Distribution")
plt.xlabel("Duration (min)", fontsize=12)
plt.ylabel("Count", fontsize=12)
plt.show()