当处理大型数据集时，使用 Pandas 可以提高数据处理的效率。Pandas 提供了强大的数据结构和功能，包括数据过滤、筛选、分组和聚合等，可以帮助大家快速减少运算时间。
1、问题背景
我有一个包含37456153行和3列的Pandas数据帧，其中列包括Timestamp、Span和Elevation。每个时间戳值都有大约62000行Span和Elevation数据，如下所示（以时间戳=17210为例）：
代码语言：javascript复制 Timestamp Span Elevation94614 17210 -0.019766 36.571 94615 17210 -0.019656 36.453 94616 17210 -0.019447 36.506 94617 17210 -0.018810 36.507 94618 17210 -0.017883 36.502
... ... ... ... 157188 17210 91.004000 33.493 157189 17210 91.005000 33.501 157190 17210 91.010000 33.497 157191 17210 91.012000 33.500 157192 17210 91.013000 33.503
如上所示，Span数据不是等间隔的，而我需要它成为等间隔的。因此，我想出了一个将它转换为等间隔格式的代码。我知道要分析的起始和结束位置。然后，我定义了一个名为delta的参数作为增量。我创建了一个名为mesh的numpy数组，它保存了我最终想要得到的等间隔Span数据。最后，我决定对数据帧进行迭代，以获取给定的时间戳(代码中为17300)，来测试它的运行速度。代码中for循环计算了在每个增量处 /-0.5delta范围内的平均Elevation值。
我的问题是: 过滤数据帧并计算单个迭代的平均Elevation需要603毫秒。对于给定的参数，我必须进行9101次迭代，这导致此循环需要大约1.5小时的计算时间。而且，这只是对于单个时间戳值，我还有600个时间戳值（全部需要900个小时才能完成吗？）。是否有办法可以加快此循环的速度？感谢任何意见！
2、解决方案
方法一：使用np.searchsorted矢量化整个操作
代码语言：javascript复制import numpy as np
import pandas as pd
# MESH GENERATION
start = 0
end = 91
delta = 0.01
mesh = np.linspace(start, end, num=(end/delta 1))
midpoints = (mesh[:-1] mesh[1:]) / 2
idx = np.searchsorted(midpoints, df.Span)
averages = np.bincount(idx, weights=df.Elevation, minlength=len(mesh))
averages /= np.bincount(idx, minlength=len(mesh))方法二：将数据转换为dataframe，并添加一个偏移的条目，使dataframe中的每个条目都代表新的均匀Span的一个步骤。
代码语言：javascript复制# MESH GENERATION
start = 0
end = 91
delta = 0.01
mesh = np.linspace(start, end, num=(end/delta 1))
mesh_df = pd.DataFrame(mesh, columns=['Equal_Span'])
mesh_df['Equal_Span_Prev'] = mesh_df['Equal_Span'].shift(1)
mesh_df = mesh_df.dropna()方法三：将数据导入sqlite数据库，并使用SQL进行join操作。
代码语言：javascript复制import sqlite3
import pandas as pd
# MESH GENERATION
start = 0
end = 91
delta = 0.01
mesh = np.linspace(start, end, num=(end/delta 1))
mesh_df = pd.DataFrame(mesh, columns=['Equal_Span'])
mesh_df['Equal_Span_Prev'] = mesh_df['Equal_Span'].shift(1)
mesh_df = mesh_df.dropna()
# Ship data to in-memory sqlite database
con = sqlite3.connect(':memory:')
df.to_sql('df', con, index=False)
mesh_df.to_sql('mesh_df', con, index=False)
# Join data using SQL
join_df = pd.read_sql("""SELECT a.Timestamp, a.Span, a.Elevation, b.Equal_Span
FROM df a, mesh_df b
WHERE a.Span BETWEEN b.Equal_Span_Prev AND b.Equal_Span""", con)
# Get mean of Elevation
join_df.groupby(['Timestamp','Equal_Span'])['Elevation'].mean()通过以上方法可以有效地提高Pandas数据过滤的运行速度。
这些技巧可以帮助大家根据特定条件快速地筛选出需要的数据，从而减少运算时间。根据大家的具体需求和数据集的特点，选择适合的方法来进行数据过滤。
