假如在此刻，您已经将数据全部加载到panda的数据框架中，准备好进行一些探索性分析，但首先，您需要创建一些附加功能。自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后…

等待……

事实证明，处理大型数据集的每一行可能需要一段时间。值得庆幸的是，有一个非常简单的解决方案可以为您节省大量时间。

Swifter

Swifter是一个库，它“以最快的可用方式将任何函数应用到pandas数据帧或序列中”，以了解我们首先需要讨论的几个原则。

矢量化

对于这个用例，我们将把矢量化定义为使用Numpy来表示整个数组而不是它们的元素上的计算。

例如，假设有两个数组：

array_1 = np.array([1,2,3,4,5])

array_2 = np.array([6,7,8,9,10])

你希望创建一个新的数组，这是两个数组的总和，结果如下:

result = [7,9,11,13,15]

在Python中，可以用for循环来对这些数组求和，但是这样做非常慢。相反，Numpy允许您直接对数组进行操作，这要快得多(特别是对于大型数组)

result = array_1 + array_2

关键是尽可能使用向量化操作。

并行处理

几乎所有的计算机都有多个处理器。这意味着您可以很容易地通过利用它们来提高代码的速度。因为apply只是将一个函数应用到数据帧的每一行，所以并行化很简单。您可以将数据帧分割成多个块，将每个块提供给它的处理器，然后在最后将这些块合并回单个数据帧。

The Magic

[caption id="attachment_46938" align="aligncenter" width="388"] 来源https://github.com/jmcarpenter2/swifter[/caption]

Swifter的做法是

1、检查你的函数是否可以向量化，如果可以，就使用向量化计算。

2、如果无法进行矢量化，请检查使用Dask进行并行处理还是只使用vanilla pandas apply（仅使用单个核）最有意义。并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。

这一切都很好地显示在上图中。可以看到，无论数据大小如何，使用向量化总是更好的。如果这是不可能的，你可以从vanilla panda那里得到最好的速度，直到你的数据足够大。一旦超过大小阈值，并行处理就最有意义。

您可以看到“SwiftApply”行是Swifter会做的，它会自动为您选择最佳选项。

也许你会问，你是如何利用这个魔法的?其实这是一件容易的事。

import pandas as pd

import swifter



df.swifter.apply(lambda x: x.sum() - x.min())

如上图所示，只要在应用之前添加一个快速调用，你就可以用一个单词来运行你的Pandas应用程序了。

现在，你可以花更少的时间盯着进度条，更多的时间做科学这改变了生活。不过，你可能没那么多时间玩游戏。



GitHub: https://github.com/jmcarpenter2/swifter

原文链接：https://towardsdatascience.com/one-word-of-code-to-stop-using-pandas-so-slowly-793e0a81343c