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Pandas 进阶：工程实践与性能优化

本文档旨在从资深研发角度出发，探讨 Pandas 在数据处理中的最佳实践、性能优化及底层原理，帮助开发者从“会用”进阶到“高效工程化”。

1. 高效 I/O (Efficient I/O)

在生产环境中，I/O 往往是瓶颈。CSV 虽通用但效率低下且丢失类型信息。

推荐实践

  • 优先使用二进制格式：Parquet 或 Feather。它们支持列式存储、压缩和类型保留，读写速度比 CSV 快 10x 以上。
  • 大文件处理：使用 chunksize 分块读取，避免 OOM (Out Of Memory)。
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# 写入 Parquet (推荐 snappy 或 zstd 压缩)
df.to_parquet("data.parquet", compression="zstd")

# 读取 Parquet
df = pd.read_parquet("data.parquet", columns=["col1", "col2"]) # 只读所需列

# 分块读取 CSV
chunk_iter = pd.read_csv("large_file.csv", chunksize=10000)
for chunk in chunk_iter:
    process(chunk)

2. 索引与切片：View vs Copy

理解 Pandas 的 View (视图) 和 Copy (副本) 是避免 SettingWithCopyWarning 和隐式 Bug 的关键。

核心原则

  • 严禁链式索引 (Chained Indexing)：df[mask]['col'] = val 是不安全的。
  • 使用显式访问器：始终使用 .loc (标签) 或 .iloc (位置)。
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# ❌ Bad: 链式索引，Pandas 无法保证返回的是 View 还是 Copy
df[df['A'] > 5]['B'] = 10 

# ✅ Good: 原子操作，明确修改原 DataFrame
df.loc[df['A'] > 5, 'B'] = 10

3. 向量化运算 (Vectorization)

Pandas 建立在 NumPy 之上，核心优势是向量化。

性能阶梯 (由快到慢)

  1. NumPy Core / Pandas Vectorized Ops: df['a'] + df['b'] (利用 SIMD 指令)
  2. Cython Routines: df['a'].isin(...)
  3. Apply (Cython-optimized): df['a'].apply(...) (部分内置函数如 sum 经过优化)
  4. Apply (Python lambda): df.apply(lambda x: ...) (Python 循环，慢)
  5. Itertuples / Iterrows: 显式 Python 循环 (极慢)

优化案例

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# ❌ Bad: 使用 apply 进行行级运算 (Python Loop)
def calculate(row):
    return row['A'] + row['B'] if row['C'] > 0 else 0
df['D'] = df.apply(calculate, axis=1)

# ✅ Good: 向量化操作 (C Level Speed)
import numpy as np
df['D'] = np.where(df['C'] > 0, df['A'] + df['B'], 0)

4. 高级分组 (Advanced GroupBy)

groupby 不仅仅是 split-apply-combine，更应灵活运用 transform 和 filter。

  • Aggregation: 降维 (多行 -> 一行)。
  • Transform: 保持维度 (多行 -> 多行)，常用于组内标准化、填充缺失值。
  • Filter: 过滤组。
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# 组内标准化 (Z-Score)
# 无需手动 merge 回原表，transform 直接返回与原表对齐的 Series
df['val_norm'] = df.groupby('category')['val'].transform(lambda x: (x - x.mean()) / x.std())

# 过滤掉记录数少于 10 的组
df_filtered = df.groupby('category').filter(lambda x: len(x) >= 10)

5. 内存优化 (Memory Optimization)

处理千万级数据时，内存管理至关重要。

技巧

  • Category 类型：对于低基数（Low Cardinality）的字符串列（如国家、状态），转换为 category 类型可节省 90% 内存并加速 GroupBy。
  • Downcasting：将 float64 / int64 降级为 float32 / int16。
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# 查看内存占用
print(df.info(memory_usage='deep'))

# 转换 Category
df['country'] = df['country'].astype('category')

# 自动降级数值类型
for col in df.select_dtypes(include=['float', 'int']):
    df[col] = pd.to_numeric(df[col], downcast='float')

6. 代码整洁之道：链式调用 (Method Chaining)

避免创建大量中间临时变量 (df1, df2, df_tmp)，使用链式调用让逻辑流线性化。配合 assign 和 pipe 使用。

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# ❌ Bad: 过程式代码，充斥中间变量
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.dropna()
df = df.loc[df['val'] > 0]
df['log_val'] = np.log(df['val'])
res = df.groupby('cat')['log_val'].mean()

# ✅ Good: 声明式风格，逻辑清晰
res = (
    pd.read_csv('data.csv')
    .dropna()
    .loc[lambda x: x['val'] > 0]  # 使用 lambda 引用当前流中的 DataFrame
    .assign(log_val=lambda x: np.log(x['val']))
    .groupby('cat')['log_val']
    .mean()
)

7. 实用代码片段 (Snippets)

时间序列重采样与窗口

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# 设置时间索引
df = df.set_index('timestamp')

# 降采样：每 5 分钟求均值
df_5min = df.resample('5T').mean()

# 滚动窗口：计算 7 天移动平均
df['ma7'] = df['price'].rolling(window='7D').mean()

调试与合并

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# Merge 并检查数据来源
# indicator=True 会增加 '_merge' 列，显示 left_only, right_only, both
merged = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer', indicator=True)

# 校验合并结果 (如确保是一对一合并)
pd.merge(df1, df2, on='key', validate='1:1')

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