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| programming:python:packages:pandas:update_multi_column [2019/06/26] – ikatakos | programming:python:packages:pandas:update_multi_column [2021/12/03] – [巨大なDFに対する更新はなるべく一度に] ikatakos | ||
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| 行 413: | 行 413: | ||
| 数百～数千万行のDataFrameに対して更新をかけるのは、かなりコストの重い操作となる。たとえ更新する範囲が一部であっても、その場所の特定に時間がかかる。 | 数百～数千万行のDataFrameに対して更新をかけるのは、かなりコストの重い操作となる。たとえ更新する範囲が一部であっても、その場所の特定に時間がかかる。 | ||
| - | もし、groupby() などの分割結果毎に何らかの集計処理し、元のDFに結果を反映させたい場合でも、毎回、元のDFを更新していては相当時間がかかる。 | + | もし、groupby() などの分割結果毎に何らかの集計処理し、元のDFに結果を反映させたい場合でも、毎回、元のDFを更新していては相当時間がかかる。\\ |
| - | （そもそもgroupbyごとにforループ回すのも速度的によろしいことではないが。。。関数的に書けない集計処理が必要になることもあるので仕方ない） | + | （そもそもgroupbyごとにforループ回すのも速度的によろしいことではないが。。。関数的に書けない処理が必要になることもあるので仕方ない） |
| そんな時、即時更新はせずリストに溜めて、更新は最後に（メモリが厳しいならある程度溜まった後に）行えば、高速化に繋がる。 | そんな時、即時更新はせずリストに溜めて、更新は最後に（メモリが厳しいならある程度溜まった後に）行えば、高速化に繋がる。 | ||
| 行 420: | 行 420: | ||
| 下記は一例だが、もっと速い方法もあるかも知れない。 | 下記は一例だが、もっと速い方法もあるかも知れない。 | ||
| - | <sxh python> | + | <sxh python; |
| - | # 非推奨 | + | |
| for i, grouped_df in df.groupby(' | for i, grouped_df in df.groupby(' | ||
| # なんか処理する | # なんか処理する | ||
| - | # 元のDFを更新する → 遅い | + | # 毎回、元のDFを更新する → 遅い |
| - | df.loc[grouped_df.index, | + | df.loc[grouped_df.index, |
| + | </ | ||
| - | + | <sxh python; | |
| - | # こっちの方が速い | + | |
| buf = [] | buf = [] | ||
| for i, grouped_df in df.groupby(' | for i, grouped_df in df.groupby(' | ||
| # なんか処理する | # なんか処理する | ||
| # とりあえずバッファに溜める | # とりあえずバッファに溜める | ||
| - | buf.append(grouped_df[' | + | buf.append(grouped_df[' |
| # 最後に更新する | # 最後に更新する | ||
| 行 439: | 行 438: | ||
| update_sr.sort_index(inplace=True) | update_sr.sort_index(inplace=True) | ||
| df.loc[update_sr.index, | df.loc[update_sr.index, | ||
| + | </ | ||
| + | |||
| + | <sxh python; | ||
| + | update_data = [] | ||
| + | update_indices = [] | ||
| + | for i, grouped_df in df.groupby(' | ||
| + | # なんか処理する | ||
| + | n = len(grouped_df) | ||
| + | si = grouped_df.index[0] | ||
| + | ti = grouped_df.index[-1] | ||
| + | | ||
| + | update_table = np.zeros((n, | ||
| + | update_table[:, | ||
| + | update_table[:, | ||
| + | | ||
| + | update_data.append(update_table) | ||
| + | update_indices.extend(range(si, | ||
| + | |||
| + | # 最後に更新する | ||
| + | update_table = np.concatenate(update_data, | ||
| + | df.loc[update_indices, | ||
| </ | </ | ||
