减少数据框合并 - Python

在处理数据时，我们可能需要将多个数据框合并成一个更大的数据框。虽然 pandas 提供了方便的方法来合并数据框，但是每次合并都需要耗费计算资源。因此，我们需要找到减少数据框合并的方法。

以下是一些方法来减少数据框合并。

使用 query 而不是 merge

通常情况下，我们使用 merge 来合并两个数据框。然而，如果数据框比较大，那么 merge 操作会很慢。

如果我们只是需要根据某些条件来筛选行，那么可以使用 query 方法。query 方法使用类似 SQL 的语法来查询数据，比 merge 快得多。

例如，如果我们需要过滤出一个数据框中某一列的值等于另外一个数据框中某一列的值的行，可以使用以下的语句：

df1.query('column1 in @df2["column2"].tolist()')

尽量避免重复的列名

数据框中可能会有重复的列名，这会影响数据合并的速度。因此，我们应该避免在不同的数据框中使用同样的列名。

如果确实需要使用相同的列名，可以在合并之前修改其中一个数据框的列名。

df1.rename(columns={'column1': 'new_column1'}, inplace=True)

尽量使用 numpy array

Pandas 中的数据框是基于 numpy array 实现的。在执行某些操作时，如果我们将数据框转换为 numpy array，可以提高执行速度。

例如，如果我们需要计算某一列的和，可以将数据框转换为 numpy array，然后使用 numpy 的 sum 函数。

np.sum(df['column1'].to_numpy())

将多个操作合并成一个操作

在读取和处理数据时，我们通常会进行多个操作，例如筛选、重命名列、排序等。如果这些操作可以合并成一个操作，将会提高执行速度。

例如，如果我们需要筛选出某一列的值大于 20 的行，并按照另一列排序，可以将这两个操作合并成一个操作。

df.query('column1 > 20').sort_values('column2')

使用合适的数据类型

在处理数据时，我们应该选择合适的数据类型。选择合适的数据类型可以提高计算效率，并减少内存占用。

例如，如果我们需要处理日期数据，应该使用 datetime64 类型，而不是 object 类型。

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

对数据进行分组

如果我们需要对数据进行聚合操作，可以先进行分组，然后对每个组进行操作。这样可以减少不必要的计算。

例如，如果我们需要计算每个类别的平均值，可以先根据类别进行分组，然后计算平均值。

df.groupby('category').mean()

以上是一些方法来减少数据框合并的操作，可以根据实际情况选择使用。