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python - 在 Pandas DataFrame 子集(副本)上设置值很慢

coder 2023-08-13 原文 

import timeit
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 10))

dft = df[[True, False] * 5]
# df = dft
dft2 = dft.copy()

new_data = np.random.rand(5, 10)

print(timeit.timeit('dft.loc[:, :] = new_data', setup='from __main__ import dft, new_data', number=100))
print(timeit.timeit('dft2.loc[:, :] = new_data', setup='from __main__ import dft2, new_data', number=100))

在我的笔记本电脑上，设置值在 dft 中(原始子集)比 dft2 中的设置值慢大约 160 倍(dft 的深拷贝)。

为什么会这样？

编辑:删除了关于代理对象的推测。

作为c。 leather 建议，这可能是因为在副本 ( dft ) 与原始数据帧 ( dft2 ) 上设置值时的代码路径不同。

奖励问题:删除对原始 DataFrame 的引用 df (通过取消注释 df = dft 行)，在我的笔记本电脑上将速度因子降低到大约 2。知道为什么会这样吗？

最佳答案

这并不是关于 SO 的新问题。 This , 和 this是相关的帖子。 This is the link to the current docs这解释了它。

@c.leather 的评论是正确的。问题是 dft 是一个 View ，而不是数据框 df 的副本，如链接文章中所述。但是 pandas 不知道它是否真的是副本以及操作是否安全，因此需要进行大量检查以确保执行分配是安全的，并且可以通过简单地避免制作副本。

这是一个相关问题，在 Github 上有完整的讨论。 .我看过很多建议，我最喜欢的一个是文档应该鼓励 df[[True,False] * 5].copy() 惯用语，可以称之为slice & copy 习语。

我找不到确切的检查，并且在 github 问题上，这种性能细微差别仅通过一些开发人员发布的一些推文提到了这种行为。也许更多参与 pandas 开发的人可以添加更多输入。

关于python - 在 Pandas DataFrame 子集(副本)上设置值很慢，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38154997/

DataFramepythoncodedftsectionperformancepandas

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