Pandas效能最佳化實務

Pandas是資料科學領域不可或缺的工具，但效能問題常常困擾開發者。本文旨在提供實務技巧，從資料型別的選擇、向量化運算的應用、資料變異的規避、低基數資料的有效編碼，以及測試驅動開發的整合等導向，全面提升Pandas程式碼的執行效率。這些技巧並非單獨存在，而是相互關聯，共同作用，才能最大程度地發揮Pandas的效能優勢。透過理解這些技巧並靈活運用，開發者可以寫出更精簡、高效且易於維護的Pandas程式碼。

Pandas效能最佳化實務

在資料分析領域中，Pandas函式庫的正確使用對於效能最佳化至關重要。本文將深入探討常見的效能陷阱，並提供實用的最佳化建議。

避免使用dtype=object

在Pandas中，使用dtype=object儲存字串是最常見的效能陷阱之一。這種做法不僅效率低下，還可能導致資料品質問題。從Pandas 1.0版本開始引入的pd.StringDtype()為字串處理提供了更好的支援。

效能比較

import pandas as pd
import timeit

# 建立測試資料
ser_obj = pd.Series(["foo", "bar", "baz"] * 10000, dtype=object)
ser_str = pd.Series(["foo", "bar", "baz"] * 10000, dtype=pd.StringDtype())

# 效能測試
obj_time = timeit.timeit(lambda: ser_obj.str.upper(), number=1000)
str_time = timeit.timeit(lambda: ser_str.str.upper(), number=1000)

print(f"object dtype耗時：{obj_time:.4f}秒")
print(f"StringDtype耗時：{str_time:.4f}秒")

內容解密

此範例程式碼展示了使用不同資料型別進行字串操作的效能差異。結果顯示，使用pd.StringDtype()在Pandas 3.0版本後顯著提升了效能。

最佳實踐：使用適當的資料型別

使用`dtype_backend="numpy_nullable"`

從檔案讀取資料時，使用dtype_backend="numpy_nullable"引數可以自動選擇最佳的資料型別：

import pandas as pd
import io

data = io.StringIO("int_col,string_col\n0,foo\n1,bar\n2,baz")
df = pd.read_csv(data, dtype_backend="numpy_nullable")
print(df.dtypes)

內容解密

此方法可以確保資料欄位使用最合適的資料型別，例如整數欄位使用Int64，字串欄位使用string[python]。這種做法不僅提升效能，還能改善資料品質。

資料大小意識

向量化運算

使用向量化函式而非迴圈可以顯著提升效能：

import pandas as pd
import numpy as np

# 建立測試資料
df = pd.DataFrame({
    'A': np.random.randint(0, 100, size=100000),
    'B': np.random.randint(0, 100, size=100000)
})

# 向量化運算範例
result = df['A'] + df['B']

內容解密

向量化運算直接在Pandas Series或DataFrame上進行，避免了Python層級的迴圈，大幅提升了計算效率。

資料變異性考量

避免資料變異

# 不推薦的做法
df['new_col'] = df['A'] + df['B']
df['new_col'] = df['new_col'].apply(lambda x: x * 2)

# 推薦的做法
df['new_col'] = (df['A'] + df['B']) * 2

內容解密

直接進行向量化運算避免了不必要的資料變異，同時提升了程式碼的可讀性和效能。

低基數資料編碼

使用字典編碼

對於基數較低的資料，使用字典編碼可以有效節省記憶體：

# 建立測試資料
df = pd.DataFrame({
    'category': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], size=100000)
})

# 進行類別轉換
df['category'] = df['category'].astype('category')

內容解密

將字串型別的分類別變數轉換為category型別，可以顯著降低記憶體使用量並提升運算效率。

測試驅動開發

實作測試

import unittest
import pandas as pd

class TestDataFrameOperations(unittest.TestCase):
    def test_column_sum(self):
        df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]})
        result = df['A'].sum()
        self.assertEqual(result, 6)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

內容解密

透過單元測試確保資料處理邏輯的正確性，可以在開發過程中及時發現並修復問題。

Mermaid圖表：Pandas效能最佳化流程

  flowchart TD
    A[開始] --> B{資料型別檢查}
    B -->|使用object dtype| C[轉換為適當型別]
    B -->|已是適當型別| D[向量化運算]
    C --> D
    D --> E{資料變異檢查}
    E -->|存在變異| F[最佳化運算邏輯]
    E -->|無變異| G[低基數資料編碼]
    F --> G
    G --> H[效能測試]

圖表翻譯

此圖示展示了Pandas效能最佳化的流程。首先檢查資料型別是否適當，如有必要則進行轉換。接著採用向量化運算提升效能。隨後檢查資料變異情況並進行最佳化，最後對低基數資料進行編碼處理。整個流程確保了資料處理的高效性和正確性。

資料型別最佳化與效能提升

在進行資料分析時，選擇適當的資料型別對於記憶體使用和運算效能至關重要。Pandas 提供了多種資料型別選項，合理選擇可以有效減少記憶體消耗並提升運算效率。

資料型別選擇的重要性

Pandas 在處理未明確指定型別的資料來源（如 CSV 檔案）時，預設會使用較寬鬆的資料型別，這可能導致記憶體使用效率低下。例如，在處理整數資料時，如果數值範圍較小，使用 Int8Dtype 或 Int16Dtype 可以顯著減少記憶體佔用。

程式碼範例：記憶體使用比較

import pandas as pd

# 建立一個包含不同整數範圍的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "a": [0] * 100000,
    "b": [2**8] * 100000,
    "c": [2**16] * 100000,
    "d": [2**32] * 100000,
})

# 顯示原始記憶體使用情況
print("原始記憶體使用：")
print(df.memory_usage())

# 使用適當的資料型別進行最佳化
df_optimized = df.assign(
    a=lambda x: x["a"].astype(pd.Int8Dtype()),
    b=lambda x: x["b"].astype(pd.Int16Dtype()),
    c=lambda x: x["c"].astype(pd.Int32Dtype()),
)

# 顯示最佳化後的記憶體使用情況
print("\n最佳化後記憶體使用：")
print(df_optimized.memory_usage())

內容解密：

此範例展示瞭如何透過選擇合適的整數型別來減少記憶體使用。原始 DataFrame 使用預設的 Int64Dtype，而最佳化版本根據各欄位的實際數值範圍使用了更精確的型別（如 Int8Dtype、Int16Dtype 和 Int32Dtype）。透過 .memory_usage() 方法，可以清楚看到記憶體使用量的顯著減少。

向量化運算的優勢

Pandas 的設計理念之一是向量化運算，即對整個 Series 或 DataFrame 進行批次操作，而非逐一遍歷元素。這種做法可以顯著提升效能，因為向量化運算是根據底層的 C 語言實作，避免了 Python 直譯器的額外開銷。

程式碼範例：向量化運算 vs 迴圈

import pandas as pd
import timeit

# 建立一個大型的 Series
ser = pd.Series(range(100000), dtype=pd.Int64Dtype())

# 向量化運算
def vectorized_sum():
    return ser.sum()

# 使用迴圈計算總和
def loop_sum():
    result = 0
    for x in ser:
        result += x
    return result

# 效能測試
vectorized_time = timeit.timeit(vectorized_sum, number=1000)
loop_time = timeit.timeit(loop_sum, number=1000)

print(f"向量化運算時間：{vectorized_time:.6f} 秒")
print(f"迴圈運算時間：{loop_time:.6f} 秒")

內容解密：

此範例比較了向量化運算與 Python 迴圈在效能上的差異。結果顯示，向量化運算的效能遠高於迴圈迭代。這是因為 Pandas 的向量化操作是在底層使用高效的 C 程式碼執行，而 Python 迴圈則受到直譯器效能限制。

避免資料變異

在 Pandas 中，資料變異（mutation）可能帶來效能上的負面影響。建議在將資料載入 Pandas 資料結構之前進行必要的變異操作，以減少效能損失。

程式碼範例：變異操作的效能比較

def mutate_after():
    data = ["foo", "bar", "baz"]
    ser = pd.Series(data, dtype=pd.StringDtype())
    ser.iloc[1] = "BAR"

def mutate_before():
    data = ["foo", "bar", "baz"]
    data[1] = "BAR"
    ser = pd.Series(data, dtype=pd.StringDtype())

# 效能測試
mutate_after_time = timeit.timeit(mutate_after, number=1000)
mutate_before_time = timeit.timeit(mutate_before, number=1000)

print(f"載入後變異時間：{mutate_after_time:.6f} 秒")
print(f"載入前變異時間：{mutate_before_time:.6f} 秒")

內容解密：

此範例展示了在 Pandas Series 建立前後進行資料變異操作的效能差異。結果表明，在建立 Series 之前進行變異操作更為高效，因為這樣避免了 Pandas 內部的複製和修改開銷。

圖表視覺化：效能比較

  flowchart TD
    A[開始] --> B{選擇資料型別}
    B -->|適當型別| C[記憶體最佳化]
    B -->|不當型別| D[記憶體浪費]
    C --> E[向量化運算]
    D --> F[效能下降]
    E --> G[高效運算]
    F --> H[迴圈運算]
    G --> I[結果輸出]
    H --> I

圖表翻譯：

此圖示展示了資料型別選擇與運算方式對效能的影響。適當的資料型別選擇和向量化運算可以顯著提升運算效能，而不當的資料型別和迴圈運算則可能導致效能下降。圖中清晰地展示了不同路徑對最終結果的影響。

Pandas效能最佳化與測試驅動開發

在進行資料分析與處理時，Pandas是一個不可或缺的工具。然而，要充分發揮其效能並確保程式碼的正確性，我們需要掌握一些最佳實踐和測試方法。本文將深入探討Pandas的效能最佳化技巧以及測試驅動開發（TDD）在Pandas應用中的實踐。

1. 資料變異的效能影響

在Pandas中，資料變異（mutation）是一個常見的操作，但它可能會對效能產生重大影響。特別是在Pandas 3.0之後，由於引入了Copy-on-Write機制，任何嘗試變異pd.Series或pd.DataFrame的操作都會導致資料的複製。

import pandas as pd
import timeit

# 建立一個範例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': range(1000000),
    'B': range(1000000, 2000000)
})

# 測試變異操作的效能
def mutate_before(df):
    df['C'] = df['A'] + df['B']
    return df

# 執行效能測試
timeit.timeit(lambda: mutate_before(df.copy()), number=1000)

內容解密：

此範例展示瞭如何使用timeit模組測試Pandas資料變異操作的效能。透過建立一個大型的DataFrame並進行簡單的變異操作，我們可以測量出執行此操作所需的時間。結果顯示，由於Copy-on-Write機制的存在，變異操作可能會導致效能下降。

2. 低基數資料的字典編碼

對於低基數（low cardinality）的資料，使用分類別資料型別（categorical data type）可以顯著減少記憶體使用量。這種方法特別適用於那些具有少量唯一值的資料列。

# 建立一個低基數的Series
values = ["foo", "bar", "baz"]
ser = pd.Series(values * 100000, dtype=pd.StringDtype())

# 比較記憶體使用量
print("原始記憶體使用量：", ser.memory_usage())

# 轉換為分類別資料型別
cat = pd.CategoricalDtype(values)
ser_cat = pd.Series(values * 100000, dtype=cat)
print("分類別資料型別記憶體使用量：", ser_cat.memory_usage())

內容解密：

此範例展示瞭如何將一個包含重複字串的Series轉換為分類別資料型別，以減少記憶體使用量。結果顯示，轉換後的記憶體使用量大幅降低，展現了分類別資料型別在處理低基數資料時的優勢。

3. 測試驅動開發在Pandas中的應用

測試驅動開發（TDD）是一種軟體開發實踐，強調在編寫程式碼之前先編寫測試。Pandas提供了pd.testing模組來支援對pd.Series和pd.DataFrame物件的測試。

import pandas as pd
import pandas.testing as tm
import unittest

# 定義一個待測試的函式
def some_cool_numbers():
    return pd.Series([42, 555, pd.NA], dtype=pd.Int64Dtype())

# 編寫測試案例
class MyTests(unittest.TestCase):
    def test_cool_numbers(self):
        result = some_cool_numbers()
        expected = pd.Series([42, 555, pd.NA], dtype=pd.Int64Dtype())
        tm.assert_series_equal(result, expected)

# 執行測試
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

內容解密：

此範例展示瞭如何使用pd.testing.assert_series_equal來測試一個傳回pd.Series的函式。透過編寫測試案例，我們可以確保函式的輸出符合預期，從而提高程式碼的可靠性和可維護性。

  flowchart TD
    A[開始測試] --> B{建立測試案例}
    B -->|成功| C[執行測試]
    B -->|失敗| D[修正測試案例]
    C --> E{測試透過?}
    E -->|是| F[程式碼正確]
    E -->|否| G[除錯並修正]
    G --> C

圖表翻譯：

此圖示展示了測試驅動開發的基本流程。流程始於建立測試案例，接著執行測試並根據測試結果進行相應的處理。若測試透過，則確認程式碼的正確性；若測試失敗，則進行除錯並修正程式碼後再次執行測試，直到測試透過為止。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。

Pandas效能最佳化實務