Python pandas 性能优化技巧

选择合适数据类型、避免循环、使用向量化操作、合理过滤和高效读写可显著提升Pandas性能，如用category减少内存、.loc替代iterrows、query优化条件筛选、parquet替代csv。

处理大规模数据时，Pandas 的性能直接影响程序运行效率。通过合理使用内置方法、优化数据类型和避免常见误区，可以显著提升执行速度和内存使用效率。

选择合适的数据类型

Pandas 默认使用通用类型（如 int64、float64、object），但很多情况下可以降级以节省内存并加快计算：

• 文本列若类别有限，转换为 category 类型可大幅减少内存占用
• 数值列根据范围选用 int8、int16 等更小的整型
• 时间字段应使用 datetime64[ns] 并尽早解析，避免字符串操作

避免循环，优先使用向量化操作

Python for 循环在 Pandas 中效率极低，应尽量使用内置向量化函数：

• 用 .loc[] 或布尔索引替代逐行判断
• 数学运算、字符串处理（如 .str.contains()）都支持向量化
• 条件赋值推荐使用 np.where() 或 pd.DataFrame.where()

合理使用查询与过滤方法

大数据集上频繁切片会影响性能，注意以下几点：

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• 使用 .query() 方法提升可读性和速度，尤其适合复杂条件
• 链式赋值（chained assignment）容易触发 SettingWithCopyWarning，应改用 .loc
• 提前过滤无关数据，减少后续操作的数据量

利用高效的数据读写方式

I/O 操作常是瓶颈，选择更快的格式能明显改善体验：

• 读取 CSV 时指定 dtype 避免类型推断耗时
• 使用 parquet 或 feather 格式替代 CSV，加载速度更快
• 大文件可分块读取（chunksize）或只加载所需列（usecols）

基本上就这些。关键是理解 Pandas 的底层机制，少做冗余操作，多用优化过的接口。实际应用中结合 memory_profiler 工具分析内存变化，效果更明显。不复杂但容易忽略。

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