python pandas中的Groupby：快速方法

Question

我想改善 python pandas 中groupby的时间。 我有这个代码：

df["Nbcontrats"] = df.groupby(['Client', 'Month'])['Contrat'].transform(len)

目标是计算客户在一个月内拥有多少合同，并将此信息添加到新列 ( Nbcontrats ) 中。

• Client ：客户端代码
• Month : 数据提取月份
• Contrat ：合同号

我想改善时间。 下面我只使用我的真实数据的一个子集：

%timeit df["Nbcontrats"] = df.groupby(['Client', 'Month'])['Contrat'].transform(len)
1 loops, best of 3: 391 ms per loop

df.shape
Out[309]: (7464, 61)

如何提高执行时间？

Answer 1

这是继续的一种方法：

• 将输入数据帧中的相关列（ ['Client', 'Month'] ）切出到 NumPy 数组中。 这主要是一个以性能为中心的想法，因为我们稍后将使用 NumPy 函数，这些函数经过优化以与 NumPy 数组一起使用。

• 将['Client', 'Month']的两列数据转换为单个1D数组，这将是线性索引等价物，将两列中的元素视为对。 因此，我们可以假设来自'Client'的元素代表行索引，而'Month'元素是列索引。 这就像从2D到1D 。 但是，问题将是决定 2D 网格的形状来执行这样的映射。 为了涵盖所有对，一个安全的假设是假设一个二维网格，由于 Python 中的基于 0 的索引，其维度比沿每列的最大值多 1。 因此，我们将得到线性指数。

• 接下来，我们根据每个线性索引的唯一性来标记它们。 我认为这将对应于使用grouby获得的密钥。 我们还需要沿该一维数组的整个长度获取每个组/唯一键的计数。 最后，使用这些标签对计数进行索引应该为每个元素映射相应的计数。

这就是它的全部想法！ 这是实现 -

# Save relevant columns as a NumPy array for performing NumPy operations afterwards
arr_slice = df[['Client', 'Month']].values

# Get linear indices equivalent of those columns
lidx = np.ravel_multi_index(arr_slice.T,arr_slice.max(0)+1)

# Get unique IDs corresponding to each linear index (i.e. group) and grouped counts
unq,unqtags,counts = np.unique(lidx,return_inverse=True,return_counts=True)

# Index counts with the unique tags to map across all elements with the counts
df["Nbcontrats"] = counts[unqtags]

运行时测试

1) 定义函数：

def original_app(df):
    df["Nbcontrats"] = df.groupby(['Client', 'Month'])['Contrat'].transform(len)

def vectorized_app(df):
    arr_slice = df[['Client', 'Month']].values
    lidx = np.ravel_multi_index(arr_slice.T,arr_slice.max(0)+1)
    unq,unqtags,counts = np.unique(lidx,return_inverse=True,return_counts=True)
    df["Nbcontrats"] = counts[unqtags]

2) 验证结果：

In [143]: # Let's create a dataframe with 100 unique IDs and of length 10000
     ...: arr = np.random.randint(0,100,(10000,3))
     ...: df = pd.DataFrame(arr,columns=['Client','Month','Contrat'])
     ...: df1 = df.copy()
     ...: 
     ...: # Run the function on the inputs
     ...: original_app(df)
     ...: vectorized_app(df1)
     ...: 

In [144]: np.allclose(df["Nbcontrats"],df1["Nbcontrats"])
Out[144]: True

3）最后计时：

In [145]: # Let's create a dataframe with 100 unique IDs and of length 10000
     ...: arr = np.random.randint(0,100,(10000,3))
     ...: df = pd.DataFrame(arr,columns=['Client','Month','Contrat'])
     ...: df1 = df.copy()
     ...: 

In [146]: %timeit original_app(df)
1 loops, best of 3: 645 ms per loop

In [147]: %timeit vectorized_app(df1)
100 loops, best of 3: 2.62 ms per loop

Answer 2

使用DataFrameGroupBy.size方法：

df.set_index(['Client', 'Month'], inplace=True)
df['Nbcontrats'] = df.groupby(level=(0,1)).size()
df.reset_index(inplace=True)

大多数工作是将结果分配回源 DataFrame 的列中。