Question

我有几十个条件（例如，foo > bar），我需要在DataFrame的~1MM行上进行评估，最简洁的方法是将这些条件存储为字符串列表并创建一个DataFrame布尔结果（每条记录一行x每个条件一列）。（用户输入不正在评估。）

在寻求过早优化的过程中，我试图确定是否应该在DataFrame内编写这些条件以进行评估（例如，df.eval("foo > bar")或者将其保留为eval("df.foo > df.bar")中的python

根据documentation on enhancing eval performance：

您不应将eval（）用于简单表达式或表达式涉及小型DataFrame。实际上，eval（）是很多订单较小的表达式/对象的速度比普通的OL慢蟒蛇。一个好的经验法则是当你有一个时只使用eval（） DataFrame超过10,000行。

能够使用df.eval("foo > bar")语法会很好，因为我的列表会更具可读性，但是我找不到一个评估速度不慢的情况。文档显示了pandas.eval()比python eval()更快（符合我的经验）的示例，但DataFrame.eval()没有（列为'实验'）。

例如，DataFrame.eval()在大型DataFrame的非简单表达式中仍然是一个明显的输家：

import pandas as pd
import numpy as np
import numexpr
import timeit

someDf = pd.DataFrame({'a':np.random.uniform(size=int(1e6)), 'b':np.random.uniform(size=int(1e6))})

%timeit -n100 someDf.eval("a**b - a*b > b**a - b/a") # DataFrame.eval() on notional expression
%timeit -n100 eval("someDf['a']**someDf['b'] - someDf['a']*someDf['b'] > someDf['b']**someDf['a'] - someDf['b']/someDf['a']")
%timeit -n100 pd.eval("someDf.a**someDf.b - someDf.a*someDf.b > someDf.b**someDf.a - someDf.b/someDf.a")

100 loops, best of 3: 29.9 ms per loop
100 loops, best of 3: 18.7 ms per loop
100 loops, best of 3: 15.4 ms per loop

DataFrame.eval()仅仅是简化输入的好处，还是我们可以确定使用此方法实际上更快的情况？

关于何时使用哪个eval()还有其他指导原则吗？（我知道pandas.eval()不支持完整的操作集。）

pd.show_versions()

INSTALLED VERSIONS
------------------
commit: None
python: 3.5.1.final.0
python-bits: 64
OS: Windows
OS-release: 7
machine: AMD64
processor: Intel64 Family 6 Model 63 Stepping 2, GenuineIntel
byteorder: little
LC_ALL: None
LANG: en_US

pandas: 0.18.0
nose: 1.3.7
pip: 8.1.2
setuptools: 20.3
Cython: 0.23.4
numpy: 1.10.4
scipy: 0.17.0
statsmodels: None
xarray: None
IPython: 4.1.2
sphinx: 1.3.1
patsy: 0.4.0
dateutil: 2.5.3
pytz: 2016.2
blosc: None
bottleneck: 1.0.0
tables: 3.2.2
numexpr: 2.5
matplotlib: 1.5.1
openpyxl: 2.3.2
xlrd: 0.9.4
xlwt: 1.0.0
xlsxwriter: 0.8.4
lxml: 3.6.0
bs4: 4.4.1
html5lib: None
httplib2: None
apiclient: None
sqlalchemy: 1.0.12
pymysql: None
psycopg2: None
jinja2: 2.8
boto: 2.39.0

Answer 1

DataFrame.eval（）的好处仅在于简化输入，还是我们可以确定使用此方法实际上更快的情况？

DataFrame.eval（）的source code表明它实际上只是创建了传递给pd.eval（）的参数：

def eval(self, expr, inplace=None, **kwargs):

    inplace = validate_bool_kwarg(inplace, 'inplace')
    resolvers = kwargs.pop('resolvers', None)
    kwargs['level'] = kwargs.pop('level', 0) + 1
    if resolvers is None:
        index_resolvers = self._get_index_resolvers()
        resolvers = dict(self.iteritems()), index_resolvers
    if 'target' not in kwargs:
        kwargs['target'] = self
    kwargs['resolvers'] = kwargs.get('resolvers', ()) + tuple(resolvers)
    return _eval(expr, inplace=inplace, **kwargs)

其中_eval（）只是在模块开头导入的pd.eval（）的别名：

from pandas.core.computation.eval import eval as _eval

所以你可以使用df.eval()进行任何操作，可以使用pd.eval() +一些额外的行进行设置。目前的情况是，df.eval()绝不会比pd.eval()严格得快。但这并不意味着不会出现df.eval()与pd.eval()一样好的情况，但写作更方便。

然而，在使用%prun魔术后，似乎df.eval()对df._get_index_resolvers()的调用会在df.eval()方法的相当长的时间内增加。最终，_get_index_resolvers()最终会调用.copy()的{{1}}方法，这最终会减慢速度。同时，numpy.ndarray会在某个时刻调用pd.eval()，但这需要的时间可以忽略不计（至少在我的机器上）。

长话短说，似乎numpy.ndarray.copy()往往比df.eval()慢，因为它只是pd.eval()的额外步骤，而这些步骤并非易事。

何时使用DataFrame.eval（）与pandas.eval（）或python eval（）

1 个答案: