проблемы производительности использования lambda для присвоения переменных в pandas в цепочке методов

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Проблемы производительности использования lambda для присвоения переменных в pandas в цепочках методов
Причины снижения производительности
Альтернативы использованию lambda
Заключение

Вопрос или проблема

Когда я работаю с dataframe в pandas, мне нравится использовать цепочки методов, потому что это делает рабочий процесс похожим на подход tidyverse в R, где вы используете строку пайпов.

Рассмотрим пример из этого ответа:

N = 10
df = (
    pd.DataFrame({"x": np.random.random(N)})
    .assign(y=lambda d: d['x']*0.5)
    .assign(z=lambda d: d.y * 2)
    .assign(w=lambda d: d.z*0.5)
)

Я слышал, что манипуляции dataframe с использованием lambda неэффективны, потому что это не векторизованная операция, а под капотом идет какое-то циклическое выполнение.

Является ли это проблемой для примеров, подобных приведенному выше? Есть ли альтернативы использованию lambda в цепочке методов, которые сохраняют подход, похожий на tidyverse?

Вы можете использовать один assign, это предотвратит создание промежуточного DataFrame на каждом шаге:

df = (pd.DataFrame({'x': np.random.random(N)})
        .assign(y=lambda d: d['x'] * 0.5,
                z=lambda d: d.y * 2,
                w=lambda d: d.z * 0.5,
               )
     )

Существует значительный прирост производительности:

NB. Я только измеряю .assign(x,y,z) против .assign(x).assign(y).assign(z), DataFrame предварительно сгенерирован.

Ответ или решение

Проблемы производительности использования lambda для присвоения переменных в pandas в цепочках методов

Когда вы работаете с библиотекой pandas для анализа данных, использование цепочек методов становится популярным подходом, который позволяет организовать и структурировать код более читабельно. Тем не менее, применение функции lambda в этой структуре может вызвать проблемы с производительностью. Далее мы рассмотрим, почему это происходит и какие существуют эффективные альтернативы.

Причины снижения производительности

Неэффективность векторов. Основная проблема при использовании lambda в методах .assign() заключается в том, что при каждом вызове assign создается новый промежуточный DataFrame. Когда используется lambda, pandas вынужден выполнять цикл для вычисления значений. Это отличается от векторизированных операций, которые оптимизированы для обработки данных сразу целыми массивами.
Создание промежуточных DataFrame. Каждое использование метода .assign() возвращает новый DataFrame, в котором результат предыдущего присвоения становится новой временной версией исходных данных. Каждое последующее присвоение обрабатывается на основе предыдущего DataFrame, что ведет к дополнительным затратам по памяти и времени.
Потенциальное накопление нагрузки. Если вы используете несколько связанных друг с другом присвоений, большая часть нагрузки может накапливаться, что в конечном счете замедляет выполнение кода. Это особенно актуально для больших наборов данных, где каждая дополнительная операция может значительно увеличить общее время обработки.

Альтернативы использованию lambda

Существует несколько способов улучшить производительность и избежать указанных выше проблем, при этом сохранив стиль использования цепочек методов, похожий на подход tidyverse в R.

Единственный вызов .assign(). Один из самых простых способов для повышения производительности заключается в объединении всех ваших присвоений в один вызов метода .assign(). Это позволит избежать создания промежуточных DataFrame. Например:
```
df = (pd.DataFrame({'x': np.random.random(N)})
       .assign(y=lambda d: d['x'] * 0.5,
               z=lambda d: d.y * 2,
               w=lambda d: d.z * 0.5)
     )
```
В данном примере, переменные y, z и w рассчитываются одновременно, что сокращает общее время выполнения.
Использование .pipe() для сложных преобразований. В случае, когда ваши операции становятся слишком сложными, можно использовать метод .pipe() для передачи вашего DataFrame в пользовательскую функцию. Это позволяет вам создавать более чистый и структурированный код и может улучшить читаемость, хотя и не всегда решает проблемы производительности.
```
def compute_columns(df):
   df['y'] = df['x'] * 0.5
   df['z'] = df['y'] * 2
   df['w'] = df['z'] * 0.5
   return df

df = pd.DataFrame({"x": np.random.random(N)}).pipe(compute_columns)
```
Параллельные вычисления с Dask. Если объем данных велик и вас беспокоят производительность и время выполнения, рассмотрите возможность использования Dask, который обеспечивает механизмы для распределенных вычислений. Он предоставляет интерфейс, очень похожий на pandas, и способен обрабатывать большие объемы данных благодаря параллельной обработке.

Заключение

Использование lambda внутри цепочек методов в pandas может привести к снижению производительности из-за неэффективного использования памяти и времени обработки. Оптимизация ваших операций с помощью единого вызова .assign() или других предложенных решений может значительно улучшить производительность вашего кода. Стоит помнить, что выбор оптимального подхода будет зависеть от конкретного сценария и объемов данных, с которыми вы работаете.