Question

我正在尝试使用Cython来加速Pandas DataFrame计算，这个计算相对简单：迭代DataFrame中的每一行，将该行添加到自身以及DataFrame中的所有剩余行，将这些行与每行相加，并且得出这些总和的清单。随着DataFrame中的行用尽，这些系列的长度将减少。这些系列存储为键入索引行号的字典。

def foo(df):
    vals = {i: (df.iloc[i, :] + df.iloc[i:, :]).sum(axis=1).values.tolist()
            for i in range(df.shape[0])}   
    return vals

除了在此函数的顶部添加%%cython之外，是否有人建议我如何使用cdefs将DataFrame值转换为双精度然后对此代码进行cython化？< / p>

以下是一些虚拟数据：

>>> df

          A         B         C         D         E
0 -0.326403  1.173797  1.667856 -1.087655  0.427145
1 -0.797344  0.004362  1.499460  0.427453 -0.184672
2 -1.764609  1.949906 -0.968558  0.407954  0.533869
3  0.944205  0.158495 -1.049090 -0.897253  1.236081
4 -2.086274  0.112697  0.934638 -1.337545  0.248608
5 -0.356551 -1.275442  0.701503  1.073797 -0.008074
6 -1.300254  1.474991  0.206862 -0.859361  0.115754
7 -1.078605  0.157739  0.810672  0.468333 -0.851664
8  0.900971  0.021618  0.173563 -0.562580 -2.087487
9  2.155471 -0.605067  0.091478  0.242371  0.290887

和预期产出：

>>> foo(df)

{0: [3.7094795101205236,
  2.8039983729106,
  2.013301815968468,
  2.24717712931852,
  -0.27313665495940964,
  1.9899718844711711,
  1.4927321304935717,
  1.3612155622947018,
  0.3008239883773878,
  4.029880107986906],

. . .

 6: [-0.72401524913338,
  -0.8555318173322499,
  -1.9159233912495635,
  1.813132728359954],
 7: [-0.9870483855311194, -2.047439959448434, 1.6816161601610844],
 8: [-3.107831533365748, 0.6212245862437702],
 9: [4.350280705853288]}

Answer 1

如果你只是试图更快地完成它而不是专门使用cython，我只是简单地使用它（大约快50倍）。

def numpy_foo(arr):
    vals = {i: (arr[i, :] + arr[i:, :]).sum(axis=1).tolist()
            for i in range(arr.shape[0])}   
    return vals

%timeit foo(df)
100 loops, best of 3: 7.2 ms per loop

%timeit numpy_foo(df.values)
10000 loops, best of 3: 144 µs per loop

foo(df) == numpy_foo(df.values)
Out[586]: True

一般来说，pandas相对于numpy提供了很多便利，但是有开销成本。因此，在大熊猫没有真正添加任何东西的情况下，你通常可以通过numpy来加快速度。再举一个例子，看看这个question我问过哪个显示出大致可比的速度差异（大约23倍）。

如何用cython（或numpy）加速大熊猫

1 个答案: