Pandas大数据筛选数据经验教训一则

Posted 2022-12-09 肖永威

1. 前言

有经验的开发者都知道，整型计算、比较是计算机软件高级编程语言、数据库里较快的，对于Python及Pandas也不例外。

问题过程是这样的，按年月筛选数据集范围，更加较好的满足算法时序需求和计算效率。因此，在网络故障停止计算的紧张的空隙时间，及时优化代码。在优化代码过程中，为了减少代码修改，快速实现，直接使用原有数据字段没有进行类型强制转换，而是动态求值转换为字符串直接比较，结果，欲速则不达，计算效率大幅下降（少量数据调试代码，凭直觉看不出来）。

Python作为一门动态语言，其变量的类型可以自由变化。这个特性提高了代码的开发效率，却也增加了阅读代码和维护代码的难度。

2. 实验分析三种筛选数据集效率

为了准确定位计算效率问题，提高未来数据处理能力，筹备如下小实验，为优化代码提供参考依据。实验比较方法为：在pandas dataframe中，使用年月数据筛选数据集，比较方法如下：

• 整型数据比较筛选数据
• 整型数据字符串类型比较筛选数据
• 动态转换为整型字符串类型比较筛选数据。

其中，数据源为随机产生10000个“年月”（实际场景数据量是千万以上级别），进行10000次筛选，比较计算用时。

实验代码如下：

import pandas as pd
import datetime
import numpy as np
import random
from scipy import stats
# 随机产生月份
x =[random.randint(2015,2030)*100+ random.randint(1,12) for j in range(10000)]
data = pd.DataFrame('x':x) 
data['sx'] = data['x'].astype(str)
#print(x)
print('整型数字比较')
now_time = datetime.datetime.now()
time_str = datetime.datetime.strftime(now_time,'%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
print(time_str)
for i in range(10000):
    tmp = data.loc[data['x']>202001]

print('整型数字字符串比较')
now_time = datetime.datetime.now()
time_str = datetime.datetime.strftime(now_time,'%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
print(time_str)    
for i in range(10000):
    tmp = data.loc[data['sx']>'202001']

print('转换整型数字字符串比较')
now_time = datetime.datetime.now()
time_str = datetime.datetime.strftime(now_time,'%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
print(time_str)
for i in range(10000):
    tmp = data.loc[data['sx']>((data['sx']+'01').astype('datetime64') + datetime.timedelta(days=-3*366)).dt.strftime('%Y%m').max()]

now_time = datetime.datetime.now()
time_str = datetime.datetime.strftime(now_time,'%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
print(time_str)

运行结果如下：

	整型数字比较
	2022-05-09 09:32:01.370711
	整型数字字符串比较
	2022-05-09 09:32:06.368290
	转换整型数字字符串比较
	2022-05-09 09:32:15.074743
	2022-05-09 09:41:45.381319

3. 结论

3.1. 实验结果分析

对实验结果进行统计分析，在1万级别的数据量情况下，以整型数据比较筛选数据集用时为基准，数字字符串比较筛选数据集用时增加到172%，动态转换整型数字字符串比较筛选数据集用时增加到11408%。

3.2. 优化措施

• 数据输入、输出强制类型检查，转换为理想数据类型；
• 数据计算、比较尽量使用整型数据类型；
• 杜绝使用动态类型转换，提前对数据进行类型强制转换、计算处理。

例如增加变量定义和处理：

#趋势数据为三年有效计算
self.threeyearsbefore = datetime.datetime.strptime(self.end,'%Y-%m-%d %H:%M:%S') + datetime.timedelta(days=-3*366)
self.yearmonthbefore = int(self.threeyearsbefore.strftime('%Y%m'))

在程序体相应的使用点，修改相应引用。

3.3. 实验应用效果

计算效率有所提升。