加快 Pandas 中的分组差分

Question

考虑以下 solution 来计算 Pandas 中的组内差异：

df =  df.set_index(['ticker', 'date']).sort_index()[['value']]
df['diff'] = np.nan
idx = pd.IndexSlice

for ix in df.index.levels[0]:
    df.loc[ idx[ix,:], 'diff'] = df.loc[idx[ix,:], 'value' ].diff()

对于：

> df
   date ticker  value
0    63      C   1.65
1    88      C  -1.93
2    22      C  -1.29
3    76      A  -0.79
4    72      B  -1.24
5    34      A  -0.23
6    92      B   2.43
7    22      A   0.55
8    32      A  -2.50
9    59      B  -1.01

它returns：

> df
             value  diff
ticker date             
A      22     0.55   NaN
       32    -2.50 -3.05
       34    -0.23  2.27
       76    -0.79 -0.56
B      59    -1.01   NaN
       72    -1.24 -0.23
       92     2.43  3.67
C      22    -1.29   NaN
       63     1.65  2.94
       88    -1.93 -3.58

该解决方案不适用于大型数据帧。形状为 (405344,2) 的数据框需要几分钟时间。大概是这种情况，因为我正在遍历主循环中第一级的每个值。

有什么方法可以在 Pandas 中加快速度吗？遍历索引值是解决这个问题的好方法吗？ numba 可以用于此吗？

Answer 1

作为替代方案，您可以在每个组内进行排序和索引。虽然还没有经过时间考验：

In [11]: def value_and_diff(subdf):
             subdf = subdf.set_index('date').sort_index()
             return pd.DataFrame({'value': subdf['value'],
                                  'diff': subdf['value'].diff()})

In [12]: df.groupby('ticker').apply(value_and_diff)
Out[12]:
             diff  value
ticker date
A      22     NaN   0.55
       32   -3.05  -2.50
       34    2.27  -0.23
       76   -0.56  -0.79
B      59     NaN  -1.01
       72   -0.23  -1.24
       92    3.67   2.43
C      22     NaN  -1.29
       63    2.94   1.65
       88   -3.58  -1.93

Answer 2

这是另一种方式，应该会快很多。

首先，根据代码和日期排序：

In [11]: df = df.set_index(['ticker', 'date']).sort_index()

In [12]: df
Out[12]:
             value
ticker date
A      22     0.55
       32    -2.50
       34    -0.23
       76    -0.79
B      59    -1.01
       72    -1.24
       92     2.43
C      22    -1.29
       63     1.65
       88    -1.93

添加差异列：

In [13]: df['diff'] = df['value'].diff()

要填写NaN，我们可以找到第一行如下（可能有更好的方法）：

In [14]: s = pd.Series(df.index.labels[0])

In [15]: s != s.shift()
Out[15]:
0     True
1    False
2    False
3    False
4     True
5    False
6    False
7     True
8    False
9    False
dtype: bool

In [16]: df.loc[(s != s.shift()).values 'diff'] = np.nan

In [17]: df
Out[17]:
             value  diff
ticker date
A      22     0.55   NaN
       32    -2.50 -3.05
       34    -0.23  2.27
       76    -0.79 -0.56
B      59    -1.01   NaN
       72    -1.24 -0.23
       92     2.43  3.67
C      22    -1.29   NaN
       63     1.65  2.94
       88    -1.93 -3.58

Answer 3

使用groupby/apply简单优雅，但在Pandas中可能会很慢。 Bodo JIT编译器（基于Numba）在很多情况下可以让它变得很快：

pip install bodo

import pandas as pd
import numpy as np
import bodo

def value_and_diff(subdf):
    subdf = subdf.set_index('date').sort_index()
    return pd.DataFrame({'value': subdf['value'],
                        'diff': subdf['value'].diff()})

@bodo.jit(distributed=False)
def f(df):
    df2 = df.groupby('ticker').apply(value_and_diff)
    return df2

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({'ticker': ["A", "B", "C", "D"] * 25_000,
  'date': pd.date_range('1/1/2000', periods=100_000, freq='T'),
  'value': np.random.randn(100_000)})
print(f(df))

加快 Pandas 中的分组差分

Speeding up group-wise differencing in Pandas

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