pandas效率探索(三)

按行遍历

测试程序:对一个10万行的datafeame数据先分组 再按行遍历 计算总个数
最快的方式:转换成数组,再使用for循环

count = 0
start = time()
for userid,user_group in test_data[0:100000].groupby(by=['userid']):
    for index,row in enumerate(user_group.values):
        count +=1          
stop = time()
print str(count)
print(str(stop-start) + '秒!')
print 'ok!'

输出:12.504999876秒!

使用内置的iterrows函数:

count = 0
start = time()
for userid,user_group in test_data[0:100000].groupby(by=['userid']):
    for index,row in user_group.iterrows():
        count +=1          
stop = time()
print str(count)
print(str(stop-start) + '秒!')
print 'ok!'

输出:20.3080000877秒!

使用内置的itertuples函数 最慢:

count = 0
start = time()
for userid,user_group in test_data[0:100000].groupby(by=['userid']):
    for row in user_group.itertuples():
        count +=1          
stop = time()
print str(count)
print(str(stop-start) + '秒!')
print 'ok!'

输出:110.143000126秒!

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