这个功能（季节）运行时间太长，为啥？以及如何改进代码？

Posted 2023-04-15

【中文标题】这个功能（季节）运行时间太长，为啥？以及如何改进代码？

【英文标题】：This function (season) takes too much time to run, why ? and how can I improve the code?这个功能（季节）运行时间太长，为什么？以及如何改进代码？

【发布时间】：2020-04-17 16:27:20

【问题描述】：

这个功能（季节）运行时间太长，为什么？以及如何改进代码？

这是函数

def season_of_date(date):
    date=pd.to_datetime(date)
    x=date.year
    year = str(x)
    seasons = 'spring': pd.date_range(start='21/03/'+year, end='20/06/'+year),
               'summer': pd.date_range(start='21/06/'+year, end='22/09/'+year),
               'autumn': pd.date_range(start='23/09/'+year, end='20/12/'+year)
    if date in seasons['spring']:
        return 'spring'
    if date in seasons['summer']:
        return 'summer'
    if date in seasons['autumn']:
        return 'autumn'
    else:
        return 'winter'

#I applied it to my dataset named dat
data['season'] = data.DateTime.map(season_of_date)

【参考方案1】：

很难确切知道发生了什么，因为您没有发布数据框的一些示例行。

如果目标是从名为“DateTime”的列中确定季节，那么我认为下面的代码更有效，因为它避免了不必要地为每一行生成日期范围，然后测试日期是否在该范围内。请注意，如果您使用的是 Python 3.5 或更低版本，则阈值应为 OrderedDict，因为代码依赖于键顺序。

import datetime

def season_of_date(date):
    '''Assuming applied to column with dtype datetimens[64]'''
    year = date.year
    thresholds = 'autumn': datetime.date(year, 9, 1),
                  'summer': datetime.date(year, 6, 1),
                  'spring': datetime.date(year, 3, 1)
    for season, threshold in thresholds.items():
        if date >= threshold:
            return season
    return 'winter'

因此，将此函数应用于示例数据集，结果如下

df = pd.DataFrame('dates': pd.date_range('11/21/2019', periods=20, freq='W'))
df['dates'].apply(season_of_date)

0     autumn
1     autumn
2     autumn
3     autumn
4     autumn
5     autumn
6     winter
7     winter
8     winter
9     winter
10    winter
11    winter
12    winter
13    winter
14    spring
15    spring
16    spring
17    spring
18    spring
19    spring
Name: dates, dtype: object