for是所有編程語言的基礎語法，初學者為了快速實現功能，依懶性較強。但如果從運算時間性能上考慮可能不是特別好的選擇。

本次東哥介紹幾個常見的提速方法，一個比一個快，了解pandas本質，才能知道如何提速。

下面是一個例子，數據獲取方式見文末。 

>>> import pandas as pd  
# 導入數據集  
>>> df = pd.read_csv('demand_profile.csv')  
>>> df.head()  
     date_time  energy_kwh  
0  1/1/13 0:00       0.586  
1  1/1/13 1:00       0.580  
2  1/1/13 2:00       0.572  
3  1/1/13 3:00       0.596  
4  1/1/13 4:00       0.592 

基于上面的數據，我們現在要增加一個新的特征，但這個新的特征是基于一些時間條件生成的，根據時長（小時）而變化，如下：

因此，如果你不知道如何提速，那正常第一想法可能就是用apply方法寫一個函數，函數里面寫好時間條件的邏輯代碼。 

def apply_tariff(kwh, hour):  
    """計算每個小時的電費"""      
    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 

然后使用for循環來遍歷df，根據apply函數邏輯添加新的特征，如下： 

>>> # 不贊同這種操作  
>>> @timeit(repeat=3, number=100)  
... def apply_tariff_loop(df): 
...     """用for循環計算enery cost，并添加到列表"""  
...     energy_cost_list = []  
...     for i in range(len(df)):  
...         # 獲取用電量和時間（小時）  
...         energy_used = df.iloc[i]['energy_kwh']  
...         hour = df.iloc[i]['date_time'].hour  
...         energy_cost = apply_tariff(energy_used, hour)  
...         energy_cost_list.append(energy_cost)  
...     df['cost_cents'] = energy_cost_list  
...   
>>> apply_tariff_loop(df)  
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:  
Function `apply_tariff_loop` ran in average of 3.152 seconds. 

對于那些寫Pythonic風格的人來說，這個設計看起來很自然。然而，這個循環將會嚴重影響效率。原因有幾個：

首先，它需要初始化一個將記錄輸出的列表。

其次，它使用不透明對象范圍(0，len(df))循環，然后再應用apply_tariff()之后，它必須將結果附加到用于創建新DataFrame列的列表中。另外，還使用df.iloc [i]['date_time']執行所謂的鏈式索引，這通常會導致意外的結果。

這種方法的最大問題是計算的時間成本。對于8760行數據，此循環花費了3秒鐘。

接下來，一起看下優化的提速方案。

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使用 iterrows循環

第一種可以通過pandas引入iterrows方法讓效率更高。這些都是一次產生一行的生成器方法，類似scrapy中使用的yield用法。

.itertuples為每一行產生一個namedtuple，并且行的索引值作為元組的第一個元素。nametuple是Python的collections模塊中的一種數據結構，其行為類似于Python元組，但具有可通過屬性查找訪問的字段。

.iterrows為DataFrame中的每一行產生（index，series）這樣的元組。

在這個例子中使用.iterrows，我們看看這使用iterrows后效果如何。 

>>> @timeit(repeat=3, number=100)  
... def apply_tariff_iterrows(df):  
...     energy_cost_list = []  
...     for index, row in df.iterrows():  
...         # 獲取用電量和時間（小時）  
...         energy_used = row['energy_kwh']  
...         hour = row['date_time'].hour  
...         # 添加cost列表  
...         energy_cost = apply_tariff(energy_used, hour)  
...         energy_cost_list.append(energy_cost)  
...     df['cost_cents'] = energy_cost_list  
...  
>>> apply_tariff_iterrows(df)  
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:  
Function `apply_tariff_iterrows` ran in average of 0.713 seconds. 

這樣的語法更明確，并且行值引用中的混亂更少，因此它更具可讀性。

時間成本方面：快了近5倍！

但是，還有更多的改進空間，理想情況是可以用pandas內置更快的方法完成。

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pandas的apply方法

我們可以使用.apply方法而不是.iterrows進一步改進此操作。pandas的.apply方法接受函數callables并沿DataFrame的軸(所有行或所有列)應用。下面代碼中，lambda函數將兩列數據傳遞給apply_tariff()： 

>>> @timeit(repeat=3, number=100)  
... 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)  
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:  
Function `apply_tariff_withapply` ran in average of 0.272 seconds. 

apply的語法優點很明顯，行數少，代碼可讀性高。在這種情況下，所花費的時間大約是iterrows方法的一半。

但是，這還不是“非常快”。一個原因是apply()將在內部嘗試循環遍歷Cython迭代器。但是在這種情況下，傳遞的lambda不是可以在Cython中處理的東西，因此它在Python中調用并不是那么快。

如果我們使用apply()方法獲取10年的小時數據，那么將需要大約15分鐘的處理時間。如果這個計算只是大規模計算的一小部分，那么真的應該提速了。這也就是矢量化操作派上用場的地方。

 

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矢量化操作：使用.isin選擇數據

什么是矢量化操作？

如果你不基于一些條件，而是可以在一行代碼中將所有電力消耗數據應用于該價格：df ['energy_kwh'] * 28，類似這種。那么這個特定的操作就是矢量化操作的一個例子，它是在pandas中執行的最快方法。

但是如何將條件計算應用為pandas中的矢量化運算？

一個技巧是：根據你的條件，選擇和分組DataFrame，然后對每個選定的組應用矢量化操作。

在下面代碼中，我們將看到如何使用pandas的.isin()方法選擇行，然后在矢量化操作中實現新特征的添加。在執行此操作之前，如果將date_time列設置為DataFrame的索引，會更方便： 

# 將date_time列設置為DataFrame的索引  
df.set_index('date_time', inplace=True)  
@timeit(repeat=3, number=100)  
def apply_tariff_isin(df):  
    # 定義小時范圍Boolean數組  
    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)) 
    # 使用上面apply_traffic函數中的定義  
    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 

我們來看一下結果如何。 

>>> apply_tariff_isin(df)  
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:  
Function `apply_tariff_isin` ran in average of 0.010 seconds. 

提示，上面.isin()方法返回的是一個布爾值數組，如下： 

[False, False, False, ..., True, True, True] 

布爾值標識了DataFrame索引datetimes是否落在了指定的小時范圍內。然后把這些布爾數組傳遞給DataFrame的.loc，將獲得一個與這些小時匹配的DataFrame切片。然后再將切片乘以適當的費率，這就是一種快速的矢量化操作了。

上面的方法完全取代了我們最開始自定義的函數apply_tariff()，代碼大大減少，同時速度起飛。

運行時間比Pythonic的for循環快315倍，比iterrows快71倍，比apply快27倍！

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還能更快？

太刺激了，我們繼續加速。

在上面apply_tariff_isin中，我們通過調用df.loc和df.index.hour.isin三次來進行一些手動調整。如果我們有更精細的時間范圍，你可能會說這個解決方案是不可擴展的。但在這種情況下，我們可以使用pandas的pd.cut()函數來自動完成切割： 

@timeit(repeat=3, number=100)  
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'] 

上面代碼pd.cut()會根據bin列表應用分組。

其中include_lowest參數表示第一個間隔是否應該是包含左邊的。

這是一種完全矢量化的方法，它在時間方面是最快的： 

>>> apply_tariff_cut(df)  
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:  
Function `apply_tariff_cut` ran in average of 0.003 seconds. 

到目前為止，使用pandas處理的時間上基本快達到極限了！只需要花費不到一秒的時間即可處理完整的10年的小時數據集。

但是，最后一個其它選擇，就是使用 NumPy，還可以更快！

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使用Numpy繼續加速

使用pandas時不應忘記的一點是Pandas的Series和DataFrames是在NumPy庫之上設計的。并且，pandas可以與NumPy陣列和操作無縫銜接。

下面我們使用NumPy的 digitize()函數更進一步。它類似于上面pandas的cut()，因為數據將被分箱，但這次它將由一個索引數組表示，這些索引表示每小時所屬的bin。然后將這些索引應用于價格數組： 

@timeit(repeat=3, number=100)  
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 

與cut函數一樣，這種語法非常簡潔易讀。 

>>> apply_tariff_digitize(df)  
Best of 3 trials with 100 function calls per trial:  
Function `apply_tariff_digitize` ran in average of 0.002 seconds. 

0.002秒！ 雖然仍有性能提升，但已經很邊緣化了。