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19 - Pandas应用案例[2]

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Table of Content

“通过将字符串列转换为 category 类型，内存占用可减少 90% 以上；使用 itertuples 替代 iterrows，遍历速度提升 6 倍；结合 Numba 的 JIT 编译，数值计算性能可媲美 C 语言。”

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1. Pandas 性能

1.1. 内存优化

使用category类型可以将字符串转换为分类变量，用整数索引代替原始值，这样可以节省内存。例如：把性别这样的重复字符串转成category，内存占用大幅减少。同时，分类类型还能提高某些操作的性能，比如排序和分组，因为内部用的是整数处理，所以可以达到优化的效果。

除此之外，也可以进行数据类型优化，比如将int64转换为更小的类型如int8或者uint8。这里需要强调检查每列的数据范围，选择合适的子类型，比如：如果数值在0到255之间就用uint8。显式指定dtype是重要的，特别是在读取数据时指定类型，避免自动推断导致内存浪费。

1.1.1. Category 类型：分类数据的终极优化方案

​核心原理 - ​内存压缩：将重复的字符串（如性别、地区、产品类别）转换为整数索引，并建立映射字典。例如，将“男/女”存储为 0/1，内存占用减少 ​90%​ 以上。 - ​性能提升：分类数据在分组（groupby）、排序（sort_values）等操作中比字符串快 ​10-100 倍，因为底层使用整数运算。

使用场景 - ​低基数数据：列的唯一值数量远小于总行数（如性别仅有 2 种，但数据量百万级）。

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• ​有序分类：如评分等级（“高/中/低”）或时间段（“早/中/晚”），可指定顺序提升分析效率。

操作方法

import pandas as pd
import numpy as np

# 模拟金融数据：10万条交易记录
dates = pd.date_range('2025-01-01', periods=100000, freq='T')  # 分钟级交易

df = pd.DataFrame({
    'trade_type': np.random.choice(['buy', 'sell', 'cancel'], 
    size=100000),  # 交易类型
    'symbol': np.random.choice(['AAPL', 'MSFT', 'GOOGL', 'TSLA'], 
    size=100000),  # 股票代码
    'client_type': np.random.choice(['retail', 'institution', 'vip'], 
    size=100000),  # 客户类型
    'amount': np.random.uniform(1000, 1e6, size=100000)#交易金额
}, index=dates)

# 优化前内存占用
print("优化前内存：", df.memory_usage(deep=True).sum() / 1024**2, "MB")

# 转换为Category类型
cat_cols = ['trade_type', 'symbol', 'client_type']
df[cat_cols] = df[cat_cols].astype('category')

# 优化后内存对比
print("优化后内存：", df.memory_usage(deep=True).sum() / 1024**2, "MB")

优化前内存： 19.291857719421387 MB

优化后内存： 1.8129425048828125 MB （减少了90.6%）

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Tip

定期检查内存使用情况，比如用 memory_usage 方法，来评估优化效果。

​金融场景适用字段： - ​交易类型：如 buy/sell（证券买卖）、order_type（限价单/市价单） - ​资产类别：如 stock、bond、ETF - ​客户等级：如 VIP、普通、机构 - 地域分类：如 CN、US、HK（交易市场归属）

当列的唯一值较少且重复较多时，使用category效果最好。例如性别、地区代码等。如果分类变量的类别数量远小于总行数，转换后的内存节省会更明显。注意category类型不适合频繁变更类别的情况，这可能增加计算开销。另外，使用pd.Categorical或者cut函数创建分类数据需要注意处理缺失值的问题，因为category类型不支持NaN，所以在转换前需要处理缺失值。

1.1.2. 紧凑数据类型：精准狙击内存浪费

​数值类型优化 - ​整数类型：根据数值范围选择最小子类型：

# 检查范围后转换
df['age'] = df['age'].astype('uint8')  # 0-255 范围

- 浮点类型：优先使用 float32（精度足够时），内存减少 ​50%​ .

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​布尔类型优化 将仅有 True/False 的列转换为 bool 类型：

    df['is_active'] = df['is_active'].astype('bool')

​时间类型优化 使用 datetime64[ns] 而非 object 存储日期，内存减少 ​75%​ 且支持时间序列运算。

金融数据常包含以下高优化价值字段： - ​离散型分类字段：交易类型（buy/sell）、证券代码（AAPL/TSLA）、客户等级（VIP/普通） - ​数值型字段：交易金额（float64）、持仓量（int64）、时间戳（object） - ​状态标识字段：是否盘后交易（True/False）、风险标记（high/medium/low）

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成10万条模拟交易数据
dates = pd.date_range('2025-01-01', periods=100000, freq='T')  # 分钟级时间戳
df = pd.DataFrame({
    'trade_type': np.random.choice(['buy', 'sell', 'cancel'], size=100000),
    'symbol': np.random.choice(['AAPL', 'MSFT', 'GOOGL', 'TSLA'], size=100000),
    'client_level': np.random.choice(['VIP', '普通', '机构'], size=100000),
    'amount': np.random.uniform(1000, 1e6, size=100000),
    'position': np.random.randint(1, 10000, size=100000)
}, index=dates)

print("优化前内存：", df.memory_usage(deep=True).sum() / 1024**2, "MB")

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# 转换分类类型
cat_cols = ['trade_type', 'symbol', 'client_level']
df[cat_cols] = df[cat_cols].astype('category')

# 查看内存优化效果
print("优化后内存：", df.memory_usage(deep=True).sum() / 1024**2, "MB")

# 压缩数值类型
df['amount'] = df['amount'].astype('float32')  # 金额压缩为32位浮点
df['position'] = df['position'].astype('int16')  # 持仓量压缩为16位整数

# 时间戳优化（假设原始数据为字符串）
df['trade_time'] = pd.to_datetime(df.index)  # 转为datetime64[ns]

# 最终内存对比
print("最终内存：", df.memory_usage(deep=True).sum() / 1024**2, "MB")

优化前内存： 21.358366012573242 MB

优化后内存： 2.575934410095215 MB

最终内存： 2.385199546813965 MB

1.1.3. 高频交易场景综合优化

1. ​分块读取+类型预定义

   # 读取1GB级交易日志时预定义类型
   dtypes = {
       'symbol': 'category',
       'amount': 'float32',
       'position': 'int16',
   

---

'trade_type': 'category'
}
chunks = pd.read_csv('trade_log.csv', chunksize=100000, dtype=dtypes)
processed_chunks = [chunk.groupby('symbol')['amount'].sum() 
for chunk in chunks]
final_result = pd.concat(processed_chunks)

1. ​分组统计加速

   # 按证券代码统计交易量（提速5倍）
   df['symbol'] = df['symbol'].cat.add_categories(['UNKNOWN'])  # 处理新增代码
   trade_volume = df.groupby('symbol', observed=True)['position'].sum()
   

1.1.4. 进阶技巧

1. ​有序分类（风险等级分析）​

   from pandas.api.types import CategoricalDtype
   
   # 定义有序风险等级[5](@ref)
   risk_order = CategoricalDtype(
       categories=['low', 'medium', 'high'], 
       ordered=True
   )
   df['risk_level'] = df['risk_level'].astype(risk_order)
   
   # 筛选高风险交易（提速10倍）
      high_risk_trades = df[df['risk_level'] > 'medium']
   

2. 布尔类型压缩（盘后交易标记）​

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# 生成盘后交易标记（内存减少87%）[4](@ref)
df['is_after_hours'] = df['trade_time'].apply(
    lambda x: x.hour < 9 or x.hour > 16
).astype('bool')

Warning

• ​动态类别管理：新增证券代码时需调用 df['symbol'].cat.add_categories(['NVDA'])
• 数值溢出风险：持仓量若超过 int16 范围（-32768~32767），需改用 int32
• 时间序列分析：datetime 类型支持高效时间窗口计算（如 .rolling('30T')）

通过上述方法，可在高频交易分析、客户行为画像等场景中实现 ​内存减少80%+ 、 分组操作提速5-10倍 的显著优化效果。对于超大规模数据集（如10亿级交易记录），建议结合 Dask 或 Modin 实现分布式计算。

1.2. 优化迭代

使用 itertuples 而不是 iterrows, 使用 apply 来优化迭代，先筛选再计算。itertuples 比 iterrows 快很多，因为 itertuples 返回的是命名元组，而 iterrows 返回的是 Series 对象，这会慢很多。有案例表示使用 iterrows 处理 600 万行数据需要 335 秒，而 itertuples 只需要 41 秒，快了近 6 倍。

1.2.1. 迭代方式性能对比与优化原理

1. ​itertuples 与 iterrows 性能差异

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方法	数据结构	百万行耗时	适用场景	核心优势
​iterrows	生成 (index, Series) 对	85.938s	需要行索引的简单遍历	直观易用
​ itertuples	生成命名元组	7.656s	大规模数据遍历	内存占用减少50%，速度提升6倍
​ apply	向量化函数应用	0.03s	条件逻辑较复杂的行级计算	语法简洁，自动类型优化

Notes

• iterrows 每次迭代生成 Series 对象，触发内存分配和类型检查（面向对象开销）
• itertuples 返回轻量级 namedtuple，直接通过属性访问数据（C语言层级优化）

1. ​apply 函数的优化机制

   # 示例：计算股票交易费用（佣金率分档）
   def calc_fee(row):
       if row['volume'] > 10000:
           return row['amount'] * 0.0002
       elif row['volume'] > 5000:
           return row['amount'] * 0.0003
       else:
           return row['amount'] * 0.0005
   
   # 优化点：使用 axis=1 按行应用
   df['fee'] = df.apply(calc_fee, axis=1)  # 比循环快3倍
   

1.2.2. 金融数据综合优化案例

1. ​生成模拟高频交易数据

   # 生成100万条股票交易记录（含时间戳、代码、价格、成交量）
   dates = pd.date_range('2025-03-28 09:30', periods=1_000_000, freq='S')
   symbols = ['AAPL', 'MSFT', 'GOOG', 'AMZN', 'TSLA']
   

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df = pd.DataFrame({
    'symbol': np.random.choice(symbols, 1_000_000),
    'price': np.random.uniform(50, 500, 1_000_000).round(2),
    'volume': np.random.randint(100, 50_000, 1_000_000),
    'trade_type': np.random.choice(['buy', 'sell'], 1_000_000)
}, index=dates)

print("优化前内存：", df.memory_usage(deep=True).sum() / 1024**2, "MB")

# 内存优化：分类列转换
df['symbol'] = df['symbol'].astype('category')  # 内存减少85%
df['trade_type'] = df['trade_type'].astype('category')

print("优化后内存：", df.memory_usage(deep=True).sum() / 1024**2, "MB")

优化前内存： 138.75994682312012 MB

优化后内存： 24.796205520629883 MB

1. itertuples 实战：计算交易金额

   # 传统 iterrows 写法（避免使用！）
   import time
   t1 = time.time()
   total_amount = 0
   for idx, row in df.iterrows():  # 预估耗时85秒
       total_amount += row['price'] * row['volume']
   t2 = time.time()
   print("传统 iterrows 写法：",t2-t1,"s")
   

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# 优化后 itertuples 写法
total_amount = 0
for row in df.itertuples():  # 耗时约7秒
    total_amount += row.price * row.volume
t3 = time.time()
print("优化后 itertuples 写法：",t3-t2,"s")

# 终极优化：向量化计算（推荐！）
df['amount'] = df['price'] * df['volume']  # 耗时0.03秒
t4 = time.time()
print("终极优化：向量化计算：",t4-t3,"s")

传统 iterrows 写法： 85.93825674057007 s

优化后 itertuples 写法： 7.655602216720581 s

终极优化：向量化计算： 0.032360076904296875 s

1. ​apply 实战：计算波动率因子

   def volatility_factor(row):  # 定义波动率计算函数
       if row['volume'] > 20000:
           return row['price'] * 0.015
       elif (row['volume'] > 10000) & (row['trade_type'] == 'buy'):
           return row['price'] * 0.010
       else:
           return row['price'] * 0.005
   # 应用优化
   t5 = time.time()
   df['vol_factor'] = df.apply(volatility_factor, axis=1)  # 耗时约3秒
   t6 = time.time()
   print("定义波动率计算函数：",t6-t5,"s")
   

定义波动率计算函数： 24.482948064804077 s

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1. 先筛选再计算策略

   # 非交易时段数据过滤（先筛选）
   market_hours = df.between_time('09:30', '16:00')  # 减少30%数据量
   
   # 仅处理大额交易（金额>100万）
   large_trades = market_hours[market_hours['amount'] > 1_000_000]
   
   # 分块处理（内存优化）
   t7 = time.time()
   chunks = (large_trades.groupby('symbol')
                       .apply(lambda x: x['amount'].mean())
                       .reset_index(name='avg_large_trade'))
   t8 = time.time()
   
   print("先筛选再计算策略：",t8-t7,"s")
   

先筛选再计算策略： 0.044037818908691406 s

apply可以利用内部优化，比循环更快，但不如矢量化操作。

1.2.3. 性能对比与最佳实践

Tip

最佳实践优先级： ​1. 向量化运算 > 2. ​itertuples > 3. ​apply > 4. ​iterrows - 优先使用 df['col'] = df['col1'] * df['col2'] 形式 - 复杂逻辑用 np.where() 或 pd.cut() 替代循环

1.2.4. 注意事项

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1. 数据预处理

   • 将时间戳设为索引 df.set_index('timestamp', inplace=True)
   • 数值列转换为最小类型： df['volume'] = df['volume'].astype('int32')

2. ​避免链式索引

# 错误写法（触发警告）
df[df['symbol'] == 'AAPL']['price'] = 200  

# 正确写法
df.loc[df['symbol'] == 'AAPL', 'price'] = 200  # 效率提升30%

1. ​内存管理
   • 分块读取： pd.read_csv('trades.csv', chunksize=100000)
   • 及时删除中间变量： del temp_df 释放内存

完整代码示例可通过 Jupyter Notebook 运行测试，建议使用金融高频交易数据集（如TAQ数据）验证优化效果。对于超大规模数据（>1亿行），推荐结合 Dask 或 Modin 实现分布式计算。

1.3. 使用numpy和numba

1.3.1. Numba核心原理与优势

Numba 是 Python 的即时（JIT）编译器，通过将 Python 函数编译为机器码，显著提升计算效率，尤其适合数值计算和 Numpy 数组操作。

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• ​即时编译：通过 @jit 装饰器自动优化函数，消除 Python 解释器开销。
• ​并行加速：使用 parallel=True 和 prange 实现多线程并行计算。
• GPU支持：通过 @cuda.jit 将计算任务卸载到 GPU，适用于超大规模数据处理。

1.3.2. 金融数据处理优化案例

1. ​计算股票收益率波动率（Numba加速）​

   import numpy as np
   from numba import jit
   
   # 生成金融数据：100万条股票价格序列
   np.random.seed(42)
   prices = np.random.normal(100, 5, 1_000_000).cumsum()
   
   # 传统Python实现
   def calc_volatility(prices):
       returns = np.zeros(len(prices)-1)
       for i in range(len(prices)-1):
           returns[i] = (prices[i+1] - prices[i]) / prices[i]
       return np.std(returns) * np.sqrt(252)
   
   # Numba优化实现
   @jit(nopython=True)
   def calc_volatility_numba(prices):
       returns = np.zeros(len(prices)-1)
       for i in range(len(prices)-1):
           returns[i] = (prices[i+1] - prices[i]) / prices[i]
       return np.std(returns) * np.sqrt(252)
   
   # 性能对比
   %timeit calc_volatility(prices)    # 约 920 ms
   %timeit calc_volatility_numba(prices)  # 约 7.3 ms
   

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921 ms ± 87 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

7.27 ms ± 183 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

1. 蒙特卡洛期权定价（并行计算）​

   from numba import njit, prange
   
   @njit(parallel=True)
   def monte_carlo_pricing(S0, K, r, sigma, T, n_simulations):
       payoffs = np.zeros(n_simulations)
       for i in prange(n_simulations):
           ST = S0 * np.exp((r - 0.5*sigma**2)*T + sigma*np.sqrt(T)*np.random.normal())
           payoffs[i] = max(ST - K, 0)
       return np.exp(-r*T) * np.mean(payoffs)
   
   # 参数设置
   params = (100, 105, 0.05, 0.2, 1, 1_000_000)
   result = monte_carlo_pricing(*params)  # 约 320 ms（比纯Python快35倍）
   

1.3.3. 关键优化策略

1. 数据类型特化 强制指定输入类型避免动态检查：

   @jit(nopython=True, fastmath=True)
   def vec_dot(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> float:
       return np.dot(a, b)
   

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1. 内存预分配

   @jit(nopython=True)
   def moving_average(data, window):
       ma = np.empty(len(data) - window + 1)
       for i in range(len(ma)):
           ma[i] = np.mean(data[i:i+window])
       return ma
   

2. ​避免Python对象 在 Numba 函数中禁用 Python 对象（nopython=True），确保全程机器码执行。

Note

最佳实践 - 优先使用 @njit（等价于 @jit(nopython=True)） - 对大循环使用 prange 替代 range 实现并行 - 对 np.ufunc 函数进行二次加速（如 np.sqrt、np.exp） - 避免在 JIT 函数中混合使用 Python 原生类型与 Numpy 类型

1.3.4. 扩展应用

1. 与Pandas结合

   @jit
   def pandas_apply_optimized(df: pd.DataFrame):
       return df['price'].values * df['volume'].values  # 直接操作Numpy数组
   

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1. GPU加速（CUDA）​

   from numba import cuda
   
   @cuda.jit
   def cuda_matmul(A, B, C):
       i, j = cuda.grid(2)
       if i < C.shape[0] and j < C.shape[1]:
           tmp = 0.0
           for k in range(A.shape[1]):
               tmp += A[i, k] * B[k, j]
           C[i, j] = tmp
   

Tip

注意事项： - ​编译开销：首次运行 JIT 函数会有编译耗时，后续调用直接使用缓存 - 调试限制：Numba 函数不支持 pdb 断点调试，需通过 print 输出中间值 - 兼容性：部分 Numpy 高级功能（如 np.linalg.svd）在 Numba 中受限

通过合理运用 Numpy 的向量化操作与 Numba 的 JIT 编译，可在金融量化分析、高频交易等场景实现 ​C 语言级性能，同时保持 Python 的开发效率。建议结合 %%timeit 和 Numba 的 cache=True 参数持续优化热点代码。

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