# Pandas acceleration
我们来看有关pandas加速的小技巧：
1. 使用datetime类型来处理和时间序列有关的数据
2. 批量计算的技巧
3. 通过HDFStore存储数据节省时间
4. 源码，相关数据及GitHub地址
现在就让我们开始吧
## 1. 使用datetime类型来处理和时间序列有关的数据
首先这里我们使用的数据源是一个电力消耗情况的数据(energy\_cost.csv)，非常贴近生活而且也是和时间息息相关的，用来做测试在合适不过了，这个csv文件大家可以在第四部分找到下载的地方哈
```python
import numpy as np
import pandas as pd
f"Using {pd.__name__},{pd.__version__}"
```
```python
'Using pandas,0.23.0'
```
```python
df = pd.read_csv('energy_cost.csv',sep=',')
df.head()
```
| | date\_time | energy\_kwh |
| - | -------------- | ----------- |
| 0 | 2001/1/13 0:00 | 0.586 |
| 1 | 2001/1/13 1:00 | 0.580 |
| 2 | 2001/1/13 2:00 | 0.572 |
| 3 | 2001/1/13 3:00 | 0.596 |
| 4 | 2001/1/13 4:00 | 0.592 |
现在我们看到初始数据的样子了，主要有date\_time和energy\_kwh这两列，来表示时间和消耗的电力，比较好理解，下面让我们来看一下数据类型
```python
df.dtypes
>>> date_time object
energy_kwh float64
dtype: object
```
```python
type(df.iat[0,0])
>>> str
```
这里有个小问题，Pandas和NumPy有dtypes（数据类型）的概念。如果未指定参数，则date\_time这一列的数据类型默认object，所以为了之后运算方便，我们可以把str类型的这一列转化为timestamp类型:
```python
df['date_time'] = pd.to_datetime(df['date_time'])
df.dtypes
>>> date_time datetime64[ns]
energy_kwh float64
dtype: object
```
可以发现我们通过用pd.to\_datetime这个方法已经成功的把date\_time这一列转化为了datetime64类型
```python
df.head()
```
| | date\_time | energy\_kwh |
| - | ------------------- | ----------- |
| 0 | 2001-01-13 00:00:00 | 0.586 |
| 1 | 2001-01-13 01:00:00 | 0.580 |
| 2 | 2001-01-13 02:00:00 | 0.572 |
| 3 | 2001-01-13 03:00:00 | 0.596 |
| 4 | 2001-01-13 04:00:00 | 0.592 |
现在再来看数据, 发现已经和刚才不同了,我们还可以通过指定format参数实现一样的效果，速度上也会快一些
```python
%%timeit -n 10
def convert_with_format(df, column_name):
return pd.to_datetime(df[column_name],format='%Y/%m/%d %H:%M')
df['date_time']=convert_with_format(df, 'date_time')
>>>722 µs ± 334 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
```
有关具体的日期自定义相关方法，大家点击[这里](http://strftime.org/)查看
## 2. 批量计算的技巧
首先，我们假设根据用电的时间段不同，电费价目表如下：
| Type | cents/kwh | periode |
| -------- | --------- | -------------- |
| Peak | 28 | 17:00 to 24:00 |
| Shoulder | 20 | 7:00 to 17:00 |
| Off-Peak | 12 | 0:00 to 7:00 |
假设我们想要计算出电费，我们可以先写出一个根据时间动态计算电费的方法“apply\_tariff“
```python
def apply_tariff(kwh, hour):
"""Calculates cost of electricity for given hour."""
if 0 <= hour < 7:
rate = 12
elif 7 <= hour < 17:
rate = 20
elif 17 <= hour < 24:
rate = 28
else:
raise ValueError(f'Invalid hour: {hour}')
return rate * kwh
```
好啦，现在我们想要在数据中新增一列 ‘cost\_cents’ 来表示总价钱，我们有很多选择，首先能想到的方法便是iterrows（），它可以让我们循环遍历Dataframe的每一行，根据条件计算并赋值给新增的‘cost\_cents’列
### ***iterrows()***
首先我们能做的是循环遍历流程，让我们先用.iterrows()替代上面的方法来试试：
```python
%%timeit -n 10
def apply_tariff_iterrows(df):
energy_cost_list = []
for index, row in df.iterrows():
energy_used = row['energy_kwh']
hour = row['date_time'].hour
energy_cost = apply_tariff(energy_used, hour)
energy_cost_list.append(energy_cost)
df['cost_cents'] = energy_cost_list
apply_tariff_iterrows(df)
```
```python
983 ms ± 65.5 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
```
我们为了测试方便，所有的方法都会循环10次来比较耗时，这里很明显我们有很大的改进空间，下面我们用apply方法来优化
### ***apply()***
```python
%%timeit -n 10
def apply_tariff_withapply(df):
df['cost_cents'] = df.apply(
lambda row: apply_tariff(
kwh=row['energy_kwh'],
hour=row['date_time'].hour),
axis=1)
apply_tariff_withapply(df)
```
```python
247 ms ± 24.3 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
```
这回速度得到了很大的提升,但是显然我们还没有get到pandas加速的精髓：矢量化操作。下面让我们开始提速
### **isin()**
假设我们现在的电价是定值，不根据用电时间段来改变，那么pandas中最快的方法那就是采用(df\[‘cost\_cents’] = df\[‘energy\_kwh’] \* price)，这就是一个简单的矢量化操作示范。它基本是在Pandas中运行最快的方式。
目前的问题是我们的价格是动态的，那么如何将条件判断添加到Pandas中的矢量化运算中呢？答案就是我们根据条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作:
```python
df.set_index('date_time', inplace=True)
```
```python
%%timeit -n 10
def apply_tariff_isin(df):
peak_hours = df.index.hour.isin(range(17, 24))
shoulder_hours = df.index.hour.isin(range(7, 17))
off_peak_hours = df.index.hour.isin(range(0, 7))
df.loc[peak_hours, 'cost_cents'] = df.loc[peak_hours, 'energy_kwh'] * 28
df.loc[shoulder_hours,'cost_cents'] = df.loc[shoulder_hours, 'energy_kwh'] * 20
df.loc[off_peak_hours,'cost_cents'] = df.loc[off_peak_hours, 'energy_kwh'] * 12
apply_tariff_isin(df)
```
```
5.7 ms ± 871 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
```
这回我们发现速度是真正起飞了，首先我们根据用电的三个时段把df进行分三组，再依次进行三次矢量化操作，大家可以发现最后减少了很多时间，原理很简单：
在运行的时候，.isin（）方法返回一个布尔值数组，如下所示：
* \[False, False, False, …, True, True, True]
接下来布尔数组传递给DataFrame的.loc索引器时，我们获得一个仅包含与3个用电时段匹配DataFrame切片。然后简单的进行乘法操作就行了，这样做的好处是我们已经不需要刚才提过的apply方法了，因为不在存在遍历所有行的问题
### 我们可以做的更好吗？
通过观察可以发现，在apply\_tariff\_isin（）中，我们仍然在通过调用df.loc和df.index.hour.isin（）来进行一些“手动工作”。如果想要进一步提速,我们可以使用cut方法
```python
%%timeit -n 10
def apply_tariff_cut(df):
cents_per_kwh = pd.cut(x=df.index.hour,
bins=[0, 7, 17, 24],
include_lowest=True,
labels=[12, 20, 28]).astype(int)
df['cost_cents'] = cents_per_kwh * df['energy_kwh']
```
```python
140 ns ± 29.9 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
```
效果依然锋利，速度上有了成倍的提升
### 用Numpy
众所周知，Pandas是在Numpy上建立起来的，所以在Numpy中当然有类似cut的方法可以实现分组,从速度上来讲差不太多
```python
%%timeit -n 10
def apply_tariff_digitize(df):
prices = np.array([12, 20, 28])
bins = np.digitize(df.index.hour.values, bins=[7, 17, 24])
df['cost_cents'] = prices[bins] * df['energy_kwh'].values
```
```python
54.9 ns ± 19.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
```
正常情况下，以上的加速方法是能满足日常需要的，如果有特殊的需求，大家可以上网看看有没有相关的第三方加速包
## 3. HDFStore存储数据
这里主要想强调的是节省预处理的时间，假设我们辛辛苦苦搭建了一些模型，但是每次运行之前都要进行一些预处理，比如类型转换，用时间序列做索引等，如果不用HDFStore的话每次都会花去不少时间，这里Python提供了一种解决方案，可以把经过预处理的数据存储为HDF5格式，方便我们下次运行时直接调用。
下面就让我们把本篇文章的df通过HDF5来存储一下：
```python
data_store = pd.HDFStore('processed_data.h5')
data_store['preprocessed_df'] = df
data_store.close()
```
现在我们可以关机下班了，当明天接着上班后，通过key（“preprocessed\_df”）就可以直接使用经过预处理的数据了
```python
data_store = pd.HDFStore('processed_data.h5')
preprocessed_df = data_store['preprocessed_df']
data_store.close()
```
```
preprocessed_df.head()
```
| | energy\_kwh | cost\_cents |
| ------------------- | ----------- | ----------- |
| date\_time | | |
| 2001-01-13 00:00:00 | 0.586 | 7.032 |
| 2001-01-13 01:00:00 | 0.580 | 6.960 |
| 2001-01-13 02:00:00 | 0.572 | 6.864 |
| 2001-01-13 03:00:00 | 0.596 | 7.152 |
| 2001-01-13 04:00:00 | 0.592 | 7.104 |
如上图所示，现在我们可以发现date\_time已经是处理为index了
## 4. 总结
* Github仓库地址： [https://github.com/yaozeliang/pandas\_share](https://github.com/yaozeliang/pandas_share/tree/master/Pandas%E4%B9%8B%E6%97%85_04%20pandas%E8%B6%85%E5%AE%9E%E7%94%A8%E6%8A%80%E5%B7%A7)