加速Pandas计算：优化数据处理性能的技巧与技术（numba）

众所周知，Pandas是一种功能强大的数据处理工具。但是它在便利的同时会牺牲部分性能。当我们面对大规模数据集时，Pandas的性能可能成为一个瓶颈，导致长时间的计算和处理延迟。

所以今天我给大家介绍一种方法来加速Pandas计算，就是使用numba 库。通过使用 numba 库 我们可以显著减少计算时间，提高代码的执行效率，从而更快地完成数据处理任务。

首先我们要安装numba包，使用pip install numba进行安装。

接着我们来比较没有使用了numba库和使用了numba库的区别：

import pandas as pd
import random 
def func_accelerate1(result): 
    acc = 0 
    for i in range(result): 
        x = random.random() 
        y = random.random() 
        if (x ** 2 + y ** 2) < 1.0: 
            acc += 1 
    return 4.0 * acc / result 
%timeit func_accelerate1(20) 

这是不使用numba库的计算的代码：

这段代码的执行时间是12微秒，标准差为1.04微秒。

下面我们来看看使用了numba库的计算的代码：

from numba import jit 
@jit(nopython = True) 

def func_accelerate2(result): 
    acc = 0 
    for i in range(result): 
        x = random.random() 
        y = random.random() 
        if (x ** 2 + y ** 2) < 1.0: 
            acc += 1 
    return 4.0 * acc / result 

%timeit func_accelerate2(20)

这段代码的平均执行时间是2.2微秒，标准差为1.78微秒。

由此可见，使用了numba 库的比没有使用的快很多。

好了，今天的分享就到这了。