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python - 与 Numpy 不同，Pandas 似乎不喜欢内存步幅

coder 2023-08-20 原文

Pandas 似乎缺少 R 风格的矩阵级滚动窗口函数 (rollapply(..., by.column = FALSE))，仅提供基于向量的版本。因此我试着关注 this question它与可以复制的示例配合得很好，但它不适用于 pandas DataFrame，即使在使用(看似相同的)底层 Numpy 数组时也是如此。

人为问题复制:

import numpy as np
import pandas as pd
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided

test = [[x * y for x in range(1, 10)] for y in [10**z for z in range(5)]]
mm = np.array(test, dtype = np.int64)
pp = pd.DataFrame(test).values

mm 和 pp 看起来相同:

numpy 直接派生的矩阵完美地满足了我的需求:

as_strided(mm, (mm.shape[0] - 3 + 1, 3, mm.shape[1]), (mm.shape[1] * 8, mm.shape[1] * 8, 8))

也就是说，它在 3d 矩阵中为我提供了 3 步，每步 3 行，允许我对子矩阵一次向下移动一行执行计算。

但是 pandas 派生版本(用 mm 替换为 pp 的相同调用):

 as_strided(pp, (pp.shape[0] - 3 + 1, 3, pp.shape[1]), (pp.shape[1] * 8, pp.shape[1] * 8, 8))

很奇怪，就像以某种方式调换了一样。这与列/行主要订单有关吗？

我需要在 Pandas 中做矩阵滑动窗口，这似乎是我最好的选择，尤其是因为它真的很快。这里发生了什么？如何让底层的 Pandas 数组表现得像 Numpy？

最佳答案

.values 似乎以 Fortran 顺序返回基础数据(正如您推测的那样):

>>> mm.flags # NumPy array
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  ...

>>> pp.flags # array from DataFrame
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : True
  ...

这混淆了 as_strided，它期望数据在内存中按 C 顺序排列。

要解决问题，您可以按 C 顺序复制数据并使用与问题中相同的步幅:

pp = pp.copy('C')

或者，如果您想避免复制大量数据，请调整步幅以确认数据的列顺序布局:

as_strided(pp, (pp.shape[0] - 3 + 1, 3, pp.shape[1]), (8, 8, pp.shape[0]*8))

关于python - 与 Numpy 不同，Pandas 似乎不喜欢内存步幅，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29673396/

步幅pythoncodeshapesectionarrayspandasnumpydataframe

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