这一系列《数据分析工具篇》的开篇，也是数据分析流程中开始和结束的动作，数据导入之后，紧接着需要做的就是对数据的处理，我们会花费几篇的时间，来和大家聊一下常用的处理逻辑和常见的几个包，在数据处理过程中，常用的处理逻辑主要有：for循环优化、广播应用方案以及整体（集合）运算方法，特别是for循环，可以说百分之九十九的函数会出现for循环；常见的包主要有：pandas、pyspark、numpy，这三个包可谓是人尽皆知，特别是前两个，一个是小数据使用的包，一个是大数据使用的包，随着python的不断丰富，这两个包越来越完善，今天我们先了解一下for循环的优化方法：
for循环
衡量一个程序员python水平的一个比较重要的方面就是看他写的循环嵌套了多少层，怎么解决嵌套的问题，写算法都会知道一个概念，叫：复杂度，分为时间复杂度和空间复杂度。随着服务器等硬件设备价钱的降低，空间复杂度不再是难点，关注更多的反而成了时间复杂度。
而这其中最需要解决的就是for循环的问题。
我们先看一个普通的for循环案例，如下：
代码语言：javascript复制import time
start_time = time.time()
datas = 0
for t in range(0, 1000):
for i in range(0, 1000):
for j in range(0, 1000):
datas = datas i j t
end_time = time.time()
print(datas)
print(end_time-start_time)刚开始学python的小伙伴写的循环是不是这样的呢？
小有成就感的同时我们计算了一下运行时间：187s。
在代码运行过程中出现这样的时间简直会疯，因为这段代码不仅会消耗很长时间，而且会吃掉你的内存，让你无法做其他的事情。
写过一段时间python的小伙伴有时会痴迷于它独有的写法，于是有了如下代码：
代码语言：javascript复制import time
import numpy as np
start_time1 = time.time()
ds = np.sum([i j t for i in range(0, 1000) for j in range(0, 1000) for t in range(0, 1000)])
end_time1 = time.time()
print(ds)
print(end_time1-start_time1)你猜运行结果会怎样？
代码语言：javascript复制Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/livan/PycharmProjects/Test/test.py", line 17, in <module>
ds = np.sum([i j t for i in range(0, 1000) for j in range(0, 1000) for t in range(0, 1000)])
File "C:/Users/livan/PycharmProjects/Test/test.py", line 17, in <listcomp>
ds = np.sum([i j t for i in range(0, 1000) for j in range(0, 1000) for t in range(0, 1000)])
MemoryError有没有很吃惊？有没有很意外？
我们暂且忽略最新函数在上面这段代码中的应用以及报错，单纯看循环的结构，你感觉这段代码怎么样呢？
1）上面的两种运算模式会在整个运算过程占据大量内存，一个不小心就会内存爆炸，而且影响其他应用（上面的两段代码中第二个更消耗内存）。
2）一个for循环就是一次嵌套，几个for循环就是几层笛卡尔积，复杂度为O(Mn)，n即为for循环的层数，M为每个for循环的循环次数，数据指数型爆炸。
看到这里是否找到了程序低效的一个原因：嵌套太多，循环次数太多。
如何解决呢？
最直观优化方法
For循环的修改可以有比较多的方法，一个常用的思路是：空间换时间。
对于上面的循环，我们如何进行修改呢？
我们直接上代码：
代码语言：javascript复制import time
data = 0
start_times = time.time()
for j in range(0, 1000):
data = data j
data1 = 0
for i in range(0, 1000):
data1 = (1000 * i data) data1
data2 = 0
for t in range(0, 1000):
data2 = (1000000 * t data1) data2
end_times = time.time()
print(data2)
print(end_times - start_times)你猜这段代码运行多久？
0.0
你没有看错，就是0.0，由于运行时间太快，时间忽略不计了。
我们仔细分析上面的代码就会发现其中的奥秘：
1）代码将for循环做了拆解，三层铺成了一层，在复杂度计算上降低了三个量级，原来是O(n3)=10003，而修改后成为了O(n)=1000，时间上也减少了至少三个量级。
2）运算过程中多出了两个变量：data1，data2，这两个变量的目的就是暂时缓存阶段性的运算结果，便于拆解循环，空间上增加了两个变量。
“空间换时间”由此而得名。
“扁平结构比嵌套结构更好” – 《Python之禅》
但是，细心的小伙伴发现了一个问题：数据的处理逻辑变了~
没错的~
这样的拆解自然是提高效率的，但是难度却非常大，需要对数据流程非常熟悉，这对程序员小伙伴的要求也变的很高，变相增加了优化门槛。
那这一问题如何解决呢？
世间总有大佬，如果没有，就再等等~
Python中提供了一些较为高级的函数和nb的数据结构，这些函数和数据结构已经被各个大佬调优并封装，例如：numpy向量结构、pandas中的groupby、apply、sort_values函数等操作，这一块的内容我们会在接下来的文章中逐一梳理，本文做个引子，有兴趣的大佬可以一起思考提高for循环效率的方法。
需要提醒大家的是：for循环的优化需要转变固有的思想，引入新的数据结构和思路。
我们用一个简单的比喻来结束这篇文章：
简单的for循环就像是毛坯房，基本拥有了住的能力，但想生活质量高一点，就需要好的装修，for循环的优化过程就是房子的装修过程，需要因人而异的精细化设计。
好了，欢迎大家沟通~
