熊猫性能问题 - 需要帮助优化

Question

我写了一些 python 代码，大量使用了 Pandas 库。代码似乎有点慢，所以我通过 cProfile 运行它以查看瓶颈在哪里。根据 cProfile 结果，瓶颈之一是对 pandas.lib_scalar_compare 的调用：

1604  262.301    0.164  262.301    0.164 {pandas.lib.scalar_compare}

我的问题是 - 在什么情况下会调用它？当我选择 DataFrame 的一部分时，我假设它。这是我的代码的样子：

if (var=='9999'):
    dataTable=resultTable.ix[(resultTable['col1'] == var1)  
                                             & (resultTable['col2']==var2)].copy() 
else:
    dataTable=resultTable.ix[(resultTable['col1'] == var1)  
                                           & (resultTable['col2']==var2)
                                           & (resultTable['col3']==int(val3))].copy() 

我有以下问题：

1. 那是最终调用导致瓶颈的代码的代码片段吗？
2. 如果是这样，无论如何要优化它？我目前使用的熊猫版本是pandas-0.8。

对此的任何帮助将不胜感激。

Answer 1

我的代码在 pandas.lib.scalar_compare 中花费了大量时间，通过将基于字符串的列的数据类型转换为“类别”，我能够将速度提高 10 倍。

例如：

   $ df['ResourceName'] = df['ResourceName'].astype('category')

有关更多信息，请参阅https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/categorical.html

Answer 2

您可以使用列 col1-col3 设置索引。这是一个玩具示例：

In [1]: df = DataFrame(np.arange(20).reshape(5,4))

In [2]: df
Out[2]:
    0   1   2   3
0   0   1   2   3
1   4   5   6   7
2   8   9  10  11
3  12  13  14  15
4  16  17  18  19

In [3]: df2 = df.set_index(keys=[0,1,2])

In [4]: df2
Out[4]:
           3
0  1  2
0  1  2    3
4  5  6    7
8  9  10  11
12 13 14  15
16 17 18  19

多索引元组：

In [5]: %timeit df2.ix[(4,5,6)]
10000 loops, best of 3: 99.5 us per loop

原始数据框：

In [6]: %timeit df.ix[(df[0]==4) & (df[1]==5) & (df[2]==6)][3]
1000 loops, best of 3: 515 us per loop

更新：解决重复索引

In [1]: df = DataFrame(np.arange(20).reshape(5,4))

In [2]: df = concat([df, df])

In [3]: df
Out[3]:
    0   1   2   3
0   0   1   2   3
1   4   5   6   7
2   8   9  10  11
3  12  13  14  15
4  16  17  18  19
0   0   1   2   3
1   4   5   6   7
2   8   9  10  11
3  12  13  14  15
4  16  17  18  19

这失败了：

In [4]: df2 = df.set_index(keys=[0,1,2])

In [5]: df2.ix[(0,1,2)]

KeyError: u'no item named 1'

这有效：

In [6]: df2 = df.set_index(keys=[0,1,2]).sort()

In [7]: df2.ix[(0,1,2)]
Out[7]:
       3
0 1 2
0 1 2  3
    2  3