Question

我想计算每个组的序列差异，如下例：

In [24]: rnd_ser = pd.Series(np.random.randn(5000))
    ...: com_ser = pd.concat([rnd_ser] * 500, keys=np.arange(500), names=['Date', 'ID'])

In [25]: d1 = com_ser.groupby("Date").diff()

In [26]: d2 = com_ser - com_ser.groupby("Date").shift()

In [27]: np.allclose(d1.fillna(0), d2.fillna(0))
Out[27]: True

有两种方法可以解决此问题，但是，第一种方法的性能很差：

In [30]: %timeit d1 = com_ser.groupby("Date").diff()
616 ms ± 5.62 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [31]: %timeit d2 = com_ser - com_ser.groupby("Date").shift()
95 ms ± 326 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

这是预期的还是错误？

我的环境的详细信息：

In [23]: pd.show_versions()

INSTALLED VERSIONS
------------------
commit: None
python: 3.7.1.final.0
python-bits: 64
OS: Windows
OS-release: 10
machine: AMD64
processor: Intel64 Family 6 Model 158 Stepping 10, GenuineIntel
byteorder: little
LC_ALL: None
LANG: None
LOCALE: None.None

pandas: 0.23.4
pytest: 3.9.3
pip: 18.1
setuptools: 40.5.0
Cython: 0.29
numpy: 1.15.3
scipy: 1.1.0
pyarrow: None
xarray: None
IPython: 7.1.1
sphinx: 1.8.1
patsy: 0.5.1
dateutil: 2.7.5
pytz: 2018.7
blosc: None
bottleneck: 1.2.1
tables: 3.4.4
numexpr: 2.6.8
feather: None
matplotlib: 3.0.1
openpyxl: 2.5.9
xlrd: 1.1.0
xlwt: 1.3.0
xlsxwriter: 1.1.2
lxml: 4.2.5
bs4: 4.6.3
html5lib: 1.0.1
sqlalchemy: 1.2.12
pymysql: None
psycopg2: None
jinja2: 2.10
s3fs: None
fastparquet: None
pandas_gbq: None
pandas_datareader: None

Answer 1

FWIW，我在计算机上看到相似的数字

%timeit d1 = com_ser.groupby("Date").diff()
523 ms ± 32.7 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

%timeit d2 = com_ser - com_ser.groupby("Date").shift()
80.8 ms ± 2.31 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

diff()的熊猫实现groupby()似乎很慢

例如，如果我制作了一个大系列

big_ser = pd.Series(np.random.randn(int(1e7)))

然后比较移位和减去与Series.diff()

%timeit big_ser - big_ser.shift()
46.3 ms ± 789 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit big_ser.diff()
41.6 ms ± 488 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

然后，实现之间的时间相同。接下来，当您查看Series.diff的内部源代码时，它在注释中明确指出

def diff(arr, n, axis=0):
    """
    difference of n between self,
    analogous to s-s.shift(n)

因此，我认为在groupby专用的diff()中一定会有一些开销

为什么groupby.diff这么慢？

1 个答案: