使用Numba加速Pandas的代码,实现10倍以上的速度提升

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热心网友 时间：3分钟前

Numba是一个用于加速Python代码计算速度的库，只需应用Numba装饰器到Python函数，Numba便能自动优化并转换为高效机器代码，实现接近C语言的速度。尽管Numba操作简单高效，但它目前仅支持Python原生函数和部分NumPy函数，不直接涉及Pandas代码加速，因为Pandas进行了高级封装，Numba难以理解其内部实现，无法进行直接加速。

然而，Pandas在机器学习中广泛应用，加速Pandas代码能显著提高数据处理效率。实现Numba加速Pandas DataFrame有以下几种方法：

Pandas允许将Numba与处理数据分组（如groupby()、rolling()等）的方法结合使用。通过将"engine"参数设置为“numba”，可以使用Numba执行聚合函数操作。初次运行会较慢，但后续调用快速，尤其适用于大量数据。若计算设备包含多CPU，设置“parallel”参数为True可实现并行化，最大化性能增益。

通过创建@jit装饰器函数来处理Pandas DataFrame，比较@jit装饰器与非装饰器函数性能，或尝试创建聚合函数的替代品。使用@jit装饰器加速函数，提供输入和输出数据类型能进一步提升速度。Numba适合Python循环加速，通过修改函数使用Python循环，计算性能更优。此外，Numba支持矢量化函数，自动应用于数据每一行，如数据乘2的示例所示。

实现Numba加速Pandas方法，能显著提升数据处理效率，优化机器学习项目性能。通过结合Numba与Pandas，结合不同加速技术，能充分利用计算资源，实现高效数据处理。注意使用Numba时，需根据实际需求选择合适的方法，确保代码优化与性能提升的同时，保持代码的清晰与可读性。