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如何提高pandas dataframe.apply()处理大数据的速度

pandas是一个强大的数据处理库，而pandas的apply()函数是用于对DataFrame的行或列进行元素级别的操作。当处理大数据时，可以采取以下几种方法来提高pandas dataframe.apply()处理大数据的速度：

使用向量化操作：尽量避免使用apply()函数，而是使用pandas提供的向量化操作，如使用内置的函数、广播操作、矢量化的NumPy函数等。这样可以利用底层的优化机制，提高处理速度。
使用并行处理：可以使用并行处理库，如Dask、Ray等，将数据划分为多个分块，并在多个处理器上并行处理。这样可以充分利用多核处理器的计算能力，加快处理速度。
优化apply()函数的参数：在使用apply()函数时，可以通过设置参数来优化处理速度。例如，设置axis参数为1可以对每一行进行操作，而不是对每一列进行操作；设置raw参数为True可以将每一行或列作为Series对象传递给自定义函数，而不是作为DataFrame对象。
使用Cython或Numba加速：可以使用Cython或Numba将关键的处理逻辑编译为C或机器码，从而提高执行速度。这需要一定的编程技巧和对底层机制的了解。
优化数据结构：如果可能的话，可以考虑将数据存储为更适合处理的数据结构，如使用NumPy数组代替DataFrame，使用稀疏矩阵代替密集矩阵等。这样可以减少内存占用和提高计算效率。
使用适当的硬件资源：如果处理大数据的需求非常频繁，可以考虑使用高性能的硬件资源，如多核CPU、大容量内存、快速的存储设备等。这样可以提高数据处理的速度和效率。

总结起来，提高pandas dataframe.apply()处理大数据的速度可以通过使用向量化操作、并行处理、优化apply()函数的参数、使用Cython或Numba加速、优化数据结构和使用适当的硬件资源等方法来实现。这些方法可以根据具体的场景和需求进行选择和组合，以达到最佳的性能和效果。

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2、数据库表的大字段剥离，保证单条记录的数据量很小。 3、恰当地使用索引。 4、必要时建立多级索引。...5、分析 Oracle 的执行计划，通过表数据统计等方式协助数据库走正确的查询方式，该走索引就走索引，该走全表扫描就走全表扫描。...6、表分区和拆分，无论是业务逻辑上的拆分（如一个月一张报表、分库）还是无业务含义的分区（如根据 ID 取模分区）。...7、RAC，值得注意的是，Oracle 的 RAC 在节点较多时有其不可解决的性能问题。 8、字段冗余，减少跨库查询和大表连接操作。 9、数据通过单个或多个 JOB 生成出来，减少实时查询。...10、从磁盘上做文章，数据存放的在磁盘的内、外磁道上，数据获取的效率都是不一样的。 11、放弃关系数据库的某些特性，引入 NoSQL 数据库。 12、换种思路存放数据，例如搜索中的倒排表。

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