python使用使用Pandas库提升项目的运行速度过程详解库提升项目的运行速度过程详解
主要介绍了python使用Pandas库提升项目的运行速度过程详解,这是一篇关于“如何充分利用Pandas内置的强
大且易于上手的特性”的指引。此外,你将学习到一些实用的节省时间的技巧,需要的朋友可以参考下
前言前言
如果你从事大数据工作,用Python的Pandas库时会发现很多惊喜。Pandas在数据科学和分析领域扮演越来越重要的角色,尤
其是对于从Excel和VBA转向Python的用户。
所以,对于数据科学家,数据分析师,数据工程师,Pandas是什么呢?Pandas文档里的对它的介绍是:
“快速、灵活、和易于理解的数据结构,以此让处理关系型数据和带有标签的数据时更简单直观。”
快速、灵活、简单和直观,这些都是很好的特性。当你构建复杂的数据模型时,不需要再花大量的开发时间在等待数据处理的
任务上了。这样可以将更多的精力集中去理解数据。
但是,有人说Pandas慢…
第一次使用Pandas时,有人评论说:Pandas是很棒的解析数据的工具,但是Pandas太慢了,无法用于统计建模。第一次使
用的时候,确实如此,真的慢。
但是,Pandas是建立在NumPy数组结构之上的。所以它的很多操作通过NumPy或者Pandas自带的扩展模块编写,这些模块
用Cython编写并编译到C,并且在C上执行。因此,Pandas不也应该很快的吗?
事实上,使用姿势正确的话,Pandas确实很快。
在使用Pandas时,使用纯“python”式代码并不是最效率的选择。和NumPy一样,Pandas专为向量化操作而设计,它可在一次
扫描中完成对整列或者数据集的操作。而单独处理每个单元格或某一行这种遍历的行为,应该作为备用选择。
跟大家说明一下,本Python学习教程不是引导如何过度优化Pandas代码。因为Pandas在正确的使用下已经很快了。此外,优
化代码和编写清晰的代码之间的差异是巨大的。
这是一篇关于“如何充分利用Pandas内置的强大且易于上手的特性”的指引。此外,你将学习到一些实用的节省时间的技巧。在
这篇Python学习教程中,你将学习到:
·使用datetime时间序列数据的优势
·处理批量计算更效率的方法
·利用HDFStore节省时间
这篇文章,耗电量时间序列数据将被用于演示本主题。加载数据后,我们将逐步了解更有效率的方法取得最终结果。对于
Pandas用户而言,会有多种方法预处理数据。但是这不意味着所有方法都适用于更大、更复杂的数据集。
【注】
【工具】
Python 3、Pandas 0.23.1
任务:任务:
本例使用能源消耗的时间序列数据计算一年能源的总成本。由于不同时间段的电价不同,因此需要将各时段的耗电量乘上对应
时段的电价。
从CSV文件中可以读取到两列数据:日期时间和电力消耗(千瓦)