Question

我正在为队列分析准备一些数据。我所拥有的信息类似于可以使用以下代码生成的虚假数据集：

import random
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

# prepare some fake data to build frames
subscription_prices = [x - 0.05 for x in range(100, 500, 25)]
companies = ['initech','ingen','weyland','tyrell']
starting_periods = ['2014-12-10','2015-1-15','2014-11-20','2015-2-9']

# use the lists and dict from above to create a fake dataset
pieces = []
for company, period in zip(companies,starting_periods):
    data = {
        'company': company,
        'revenue': random.choice(subscription_prices),
        'invoice_date': pd.date_range(period,periods=12,freq='31D')
    }
    frame = DataFrame(data)
    pieces.append(frame)
df = pd.concat(pieces, ignore_index=True)

我需要将发票日期标准化为月度。出于多种原因，最好将所有invoice_date值移至月末。我用这个方法：

from pandas.tseries.offsets import *
df['rev_period'] = df['invoice_date'].apply(lambda x: MonthEnd(normalize=True).rollforward(x))

然而，即使只有一百万行（这是我实际数据集的大小），这也变得非常缓慢：

In [11]: %time df['invoice_date'].apply(lambda x: MonthEnd(normalize=True).rollforward(x))
CPU times: user 3min 11s, sys: 1.44 s, total: 3min 12s
Wall time: 3min 17s

关于这种带有Pandas的日期抵消方法的重要部分是，如果invoice_date恰好落在该月的最后一天，那么该日期将保持为该月的最后一天。另一个好处是，这使dtype保持为datetime，而df['invoice_date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m'))更快，但将值转换为str。

有没有矢量化的方法呢？我尝试了MonthEnd(normalize=True).rollforward(df['invoice_date'])，但收到了错误TypeError: Cannot convert input to Timestamp。

Answer 1

是的，有：

df['rev_period'] = df['invoice_date'] + pd.offsets.MonthEnd(0)

应该至少快一个数量级。

熊猫：比前滚更快的方法？

1 个答案: