Pandas: 取消堆叠滑动 window?
Pandas: Unstack a sliding window?
我有一个 110 万行的数据框,我需要按以下滚动方式处理它:
假设 window 大小为 2
A B
0 "This" 3
1 "is" 4
2 "a" 5
3 "test" 6
输出将是:
A_1 A_2 B_1 B_2
0 "This" "is" 3 4
1 "is" "a" 4 5
2 "a" "test" 5 6
我目前正在通过遍历数据框来执行此操作,但处理如此大的数据集需要 3 个小时。
有没有更有效的方法来做到这一点?
一个想法,因为不同的类型:
def rolling_window(a, window):
shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window)
strides = a.strides + (a.strides[-1],)
return np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)
N = 2
a = rolling_window(np.arange(len(df)), N)
print (a)
[[0 1]
[1 2]
[2 3]]
df = pd.concat([pd.DataFrame(df[x].to_numpy()[a]).rename(columns=lambda y: f'{x}_{y + 1}')
for x in df.columns], axis=1)
print (df)
A_1 A_2 B_1 B_2
0 This is 3 4
1 is a 4 5
2 a test 5 6
如果需要大步前进 3
:
N = 3
a = rolling_window(np.arange(len(df)), N)
print (a)
[[0 1 2]
[1 2 3]]
df = pd.concat([pd.DataFrame(df[x].to_numpy()[a]).rename(columns=lambda y: f'{x}_{y + 1}')
for x in df.columns], axis=1)
print (df)
A_1 A_2 A_3 B_1 B_2 B_3
0 This is a 3 4 5
1 is a test 4 5 6
在 numpy 解决方案中的性能很好:
#8 columns, 400krows
df = pd.concat([df] * 4, ignore_index=True, axis=1)
df.columns = list('ABCDEFGH')
df = pd.concat([df] * 100000, ignore_index=True)
In [53]: %%timeit
...: a = rolling_window(np.arange(len(df)), 2)
...: pd.concat([pd.DataFrame(df[x].to_numpy()[a]).rename(columns=lambda y: f'{x}_{y + 1}') for x in df.columns], axis=1)
...:
...:
167 ms ± 741 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
In [54]: %%timeit
...: window = 2
...: pd.DataFrame({ f'{col}_{i}': list(df[col][i-1:len(df)-window+i]) for col in df.columns for i in range(1,window+1) })
...:
...:
1.52 s ± 2.61 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
Java支持匿名数组的特性,所以传递数组给方法时不需要声明数组。
代码
//@GIOCHE
public class TestAnonymousArray{
/创建一个接收方法
数组作为参数/
static void printArray(int arr[])
{
for(int i = 0; i < arr.length; i++)
System.Out.Println(arr[i]);
}
public static void main(String args[])
{
//传递匿名数组给方法
printArray(new int[] {10,22,44,66});
输出
10
22
44
66
我有一个 110 万行的数据框,我需要按以下滚动方式处理它:
假设 window 大小为 2
A B
0 "This" 3
1 "is" 4
2 "a" 5
3 "test" 6
输出将是:
A_1 A_2 B_1 B_2
0 "This" "is" 3 4
1 "is" "a" 4 5
2 "a" "test" 5 6
我目前正在通过遍历数据框来执行此操作,但处理如此大的数据集需要 3 个小时。
有没有更有效的方法来做到这一点?
一个想法,因为不同的类型:
def rolling_window(a, window):
shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window)
strides = a.strides + (a.strides[-1],)
return np.lib.stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)
N = 2
a = rolling_window(np.arange(len(df)), N)
print (a)
[[0 1]
[1 2]
[2 3]]
df = pd.concat([pd.DataFrame(df[x].to_numpy()[a]).rename(columns=lambda y: f'{x}_{y + 1}')
for x in df.columns], axis=1)
print (df)
A_1 A_2 B_1 B_2
0 This is 3 4
1 is a 4 5
2 a test 5 6
如果需要大步前进 3
:
N = 3
a = rolling_window(np.arange(len(df)), N)
print (a)
[[0 1 2]
[1 2 3]]
df = pd.concat([pd.DataFrame(df[x].to_numpy()[a]).rename(columns=lambda y: f'{x}_{y + 1}')
for x in df.columns], axis=1)
print (df)
A_1 A_2 A_3 B_1 B_2 B_3
0 This is a 3 4 5
1 is a test 4 5 6
在 numpy 解决方案中的性能很好:
#8 columns, 400krows
df = pd.concat([df] * 4, ignore_index=True, axis=1)
df.columns = list('ABCDEFGH')
df = pd.concat([df] * 100000, ignore_index=True)
In [53]: %%timeit
...: a = rolling_window(np.arange(len(df)), 2)
...: pd.concat([pd.DataFrame(df[x].to_numpy()[a]).rename(columns=lambda y: f'{x}_{y + 1}') for x in df.columns], axis=1)
...:
...:
167 ms ± 741 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
In [54]: %%timeit
...: window = 2
...: pd.DataFrame({ f'{col}_{i}': list(df[col][i-1:len(df)-window+i]) for col in df.columns for i in range(1,window+1) })
...:
...:
1.52 s ± 2.61 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
Java支持匿名数组的特性,所以传递数组给方法时不需要声明数组。
代码
//@GIOCHE
public class TestAnonymousArray{
/创建一个接收方法
数组作为参数/
static void printArray(int arr[])
{
for(int i = 0; i < arr.length; i++)
System.Out.Println(arr[i]);
}
public static void main(String args[]) {
//传递匿名数组给方法
printArray(new int[] {10,22,44,66});
输出 10 22 44 66