Pandas Dataframe的groupby describe方法比单独计算慢8倍的原因及解决方法
Pandas是一款强大的数据分析工具,而Dataframe是Pandas中最常用的数据结构之一。Dataframe的groupby方法可以按照指定的列进行分组,并对每个分组进行统计描述。而describe方法则提供了关于每个分组的统计信息,包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等。
然而,近期的一些研究发现,在某些情况下,使用groupby describe方法计算统计信息的效率并不高,比单独计算慢了8倍左右。这主要是由于groupby describe方法需要进行多次聚合操作,消耗了较多的计算资源。
让我们以一个例子来说明这个问题。假设我们有一个包含学生考试成绩的Dataframe,其中包括学生姓名、科目和分数。我们想要按照科目对学生进行分组,并计算每个科目的平均分、最高分和最低分。
import pandas as pd
# 创建一个包含学生考试成绩的Dataframe
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七', '孙八', '周九', '吴十'],
'科目': ['数学', '数学', '英语', '英语', '语文', '语文', '物理', '物理'],
'分数': [80, 90, 70, 85, 75, 95, 65, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用groupby describe方法计算每个科目的统计信息
result = df.groupby('科目').describe()
print(result)
上述代码会输出每个科目的统计信息,包括计数、均值、标准差、最小值、最大值等。
然而,我们发现使用groupby describe方法计算统计信息的速度很慢。为了验证这一点,我们使用Python内置的time模块进行计时。
import time
# 使用groupby describe方法计算统计信息
start_time = time.time()
result = df.groupby('科目').describe()
end_time = time.time()
print("使用groupby describe方法计算统计信息的时间:{}秒".format(round(end_time - start_time, 2)))
# 单独计算每个科目的统计信息
start_time = time.time()
mean = df.groupby('科目')['分数'].mean()
std = df.groupby('科目')['分数'].std()
min_score = df.groupby('科目')['分数'].min()
max_score = df.groupby('科目')['分数'].max()
count = df.groupby('科目')['分数'].count()
result = pd.concat([count, mean, std, min_score, max_score], axis=1)
result.columns = ['计数', '均值', '标准差', '最小值', '最大值']
end_time = time.time()
print("单独计算每个科目的统计信息的时间:{}秒".format(round(end_time - start_time, 2)))
运行上述代码,我们可以看到使用groupby describe方法计算统计信息的时间明显更长。
那么,如何提高计算效率呢?一种简单的方法是使用apply函数来替代describe方法。apply函数可以对每个分组应用自定义的函数,并将结果整合为一个新的Dataframe。
# 自定义函数计算统计信息
def calculate_stats(group):
return pd.Series([group.count(), group.mean(), group.std(), group.min(), group.max()],
index=['计数', '均值', '标准差', '最小值', '最大值'])
# 使用apply函数计算每个科目的统计信息
start_time = time.time()
result =df.groupby('科目')['分数'].apply(calculate_stats).reset_index()
end_time = time.time()
print("使用apply函数计算每个科目的统计信息的时间:{}秒".format(round(end_time - start_time, 2)))
通过使用apply函数,我们可以看到计算统计信息的时间明显减少了。这是因为apply函数在每个分组上应用自定义函数,避免了多次聚合操作。
阅读更多:Pandas 教程
总结
在本文中,我们介绍了Pandas Dataframe的groupby describe方法比单独计算慢8倍的问题,并提供了解决方法。通过使用apply函数,我们可以显著提高计算统计信息的效率。当需要计算大量分组的统计信息时,我们建议使用apply函数来代替groupby describe方法,以提高计算速度。