Pandas 是 Python 中处理数据分析的重要库之一，其强大的数据处理能力使其在数据科学和数据分析领域得到了广泛应用。然而，随着数据量的增加，Pandas 的性能可能会成为瓶颈。以下是一些优化 Pandas 性能的方法：

1. 使用更高效的数据结构

  • 使用 pandas.DataFrame 的 dtype 参数指定列的数据类型：例如，将整数列的数据类型从 int64 改为 int32 或 int16 可以减少内存使用，提高处理速度。
  • 使用 pandas.Categorical 类型：对于具有重复值的字符串列，将其转换为 Categorical 类型可以显著提高性能。

2. 优化查询操作

  • 使用索引：为 DataFrame 的列添加索引可以加快查询速度。
  • 避免使用 select_dtypes：该函数会遍历整个 DataFrame，影响性能。

3. 使用并行处理

  • 使用 dask 库：Dask 是一个并行计算库，可以无缝扩展 Pandas 的功能，并利用多核 CPU 进行并行计算。
  • 使用 joblib 库：Joblib 是一个并行计算库，可以用于并行化 Pandas 的操作。

4. 使用其他库

  • 使用 numexpr 库：Numexpr 是一个用于执行大型数组表达式计算的库，可以显著提高性能。
  • 使用 vaex 库：Vaex 是一个用于处理大型数据集的库，它使用内存映射文件来存储数据，并提供了高效的查询功能。

Pandas 性能优化

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