Pandas字符串操作的各種方法速度測(cè)試
由于LLM的發(fā)展， 很多的數(shù)據(jù)集都是以DF的形式發(fā)布的，所以通過Pandas操作字符串的要求變得越來越高了，所以本文將對(duì)字符串操作方法進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試，看看它們是如何影響pandas的性能的。因?yàn)橐坏㏄andas在處理數(shù)據(jù)時(shí)超過一定限制，它們的行為就會(huì)很奇怪。
我們用Faker創(chuàng)建了一個(gè)100,000行的測(cè)試數(shù)據(jù)。
測(cè)試方法
安裝：
!pip install faker生成測(cè)試數(shù)據(jù)的方法很簡(jiǎn)答：
import pandas as pd
import numpy as np
def gen_data(x):
from faker import Faker
fake = Faker()
outdata = {}
for i in range(0,x):
outdata[i] = fake.profile()
return pd.DataFrame(outdata).T
n= 100000
basedata = gen_data(n)然后把Google Colab將輸出存儲(chǔ)在Google drive中
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')創(chuàng)建了非常簡(jiǎn)單的函數(shù)來測(cè)試連接兩個(gè)字符串的各種方法。
def process(a,b):
return ''.join([a,b])
def process(a,b):
return a+b
def process(a,b):
return f"{a}"
def process(a,b):
return f"{a}"*100創(chuàng)建一個(gè)空DF，編寫一個(gè)函數(shù)將輸出%%timeit作為一行添加到數(shù)據(jù)框中
# add a row to the dataframe using %%timeit output
def add_to_df(n, m, x, outputdf):
outputdf.loc[len(outputdf.index)] = [m, n, x]
# output frame
outputdf = pd.DataFrame(columns=['method', 'n', 'timing'])
outputdf然后就是運(yùn)行上面的每個(gè)函數(shù)并將數(shù)據(jù)導(dǎo)出到pandas的代碼。
# get a sample of data
n = 10000
suffix = 'fstring_100x'
data = basedata.copy().sample(n).reset_index()記錄運(yùn)行時(shí)間
%%timeit -r 7 -n 1 -o
data['newcol'] = ''
for row in range(len(data)):
data.at[row ,'newcol'] = process(data.at[row, 'job'], data.at[row, 'company'])
# 451 ms ± 34 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
# <TimeitResult : 451 ms ± 34 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)>完整的函數(shù)調(diào)用
m = "Iterating over the rows"
add_to_df(n = n, m = m, x = vars(_), outputdf = outputdf)試驗(yàn)
上面是代碼，下面開始用上面的代碼進(jìn)行試驗(yàn)：
Iterrows (pandas原生函數(shù))每行相加
%%timeit -r 7 -n 1 -o
data['newcol'] = ''
for row, item in data.iterrows():
data.at[row ,'newcol'] = process(item['job'], item['company'])Itertuples(由于不可變而更安全)每行相加
%%timeit -r 7 -n 1 -o
data['newcol'] = ''
for row, job, company in data[['job','company']].itertuples():
data.at[row ,'newcol'] = process(job, company)使用pandas原生函數(shù)作為字符串相加
%%timeit -r 7 -n 1 -o
data['newcol'] = data.job + data.company使用原生函數(shù)pandas. series .add
%%timeit -r 7 -n 1 -o
data['newcol'] = data.job.add(data.company)使用dataframe.apply
%%timeit -r 7 -n 1 -o
data['newcol'] = data.apply(lambda row: process(row['job'],row['company']), axis=1)使用List Map
%%timeit -r 7 -n 1 -o
data['newcol'] = list(map(process, data.job, data.company))Pandas矢量化
%%timeit -r 7 -n 1 -o
data['newcol'] = process(data.job, data.company)numpy數(shù)組矢量化
%%timeit -r 7 -n 1 -o
data['newcol'] = process(data.job.to_numpy(), data.company.to_numpy())顯式在numpy數(shù)組上使用numpy向量化
%%timeit -r 7 -n 1 -o
data['newcol'] = np.vectorize(process)(data.job.to_numpy(), data.company.to_numpy())優(yōu)化后的列表推導(dǎo)式
%%timeit -r 7 -n 1 -o
data['newcol'] = ''
data['newcol'] =[process(i,j) for i,j in list(zip(data.job, data.company)) ]最后是結(jié)果的輸出：
outputdf.to_csv(f"./drive/MyDrive/{n}_{suffix}.csv")結(jié)果
結(jié)果如下所示。我用了上面3種不同函數(shù)測(cè)試了結(jié)果。
原生的字符串加法C = a+b
從1000行擴(kuò)展到100,000行所需的時(shí)間;
可視化對(duì)比：
所有矢量化方法都非?？欤襭andas標(biāo)準(zhǔn)的str.add對(duì)numpy數(shù)組也進(jìn)行了矢量化。能夠看到Pandas的原生方法一般都是線性的。List-map似乎以N的平方根的速度增長(zhǎng)
使用fstring: c = f " {a} "
使用fstring，結(jié)果很有趣，有的結(jié)果無法解釋。
時(shí)間
可視化
從時(shí)間上看，長(zhǎng)度超過10,000的DF時(shí)，向量化是正確執(zhí)行的
下圖是第三個(gè)函數(shù)，就是*100，這更能說明問題，向量化操作的基本上時(shí)間沒有變化
總結(jié)
通過上面的測(cè)試，我們可以總結(jié)一下結(jié)果：
1、還是老生常談的問題，不要使用iterrows()， itertuples()，盡量不要使用DataFrame.apply()，因?yàn)閹讉€(gè)函數(shù)還是循環(huán)遍歷的。
2、矢量化操作在字符串操作中也是可以使用的，但是為了安全起見，使用Numpy數(shù)組。
3、列表推導(dǎo)式就像它的名字一樣，它還是一個(gè)list
4、還有一些奇怪的無法解釋的問題，但是大部分的情況都是可以解釋的
