1）Numpy Array vs Python List
Pandas是基于Numpy的数组array构建的，大家最常使用的库之一。在导入数据时，大家有时会遇到内存占用过大的问题，但是如果注意一些小技巧，可以将内存占用大大降低。在具体聊怎么操作之前，我们先看一下为什么要使用Pandas处理数据。
Figure 1: Numpy Array vs Python List 存储形式图。
图片来源：https://jakevdp.github.io/blog/2014/05/09/why-python-is-slow/
Fig. 1图右是一个Numpy Array的存储形式图， 图左是一个Python List的存储形式图。相比于Python将数据存放在不连续的区域，Numpy在创建array的时候，是寻找内存上的一连串区域来存放。因此在批量处理数据时，Numpy只需要在这一片连续的区域内走动，就可以实现快速索引，从而比用Python List处理数据高效得多。
2）优化Pandas的object类型
回到Pandas读取数据，这里我随便选取了一个样本数据，数据内容不必在意，操作都是在jupyter notebook中进行的。首先导入数据，并用info查看内存占用情况。
这里我们看到data中有58列float64类型，30列int64类型以及8列object类型。在Pandas中，每种数据类型都是分开存储的，如果分别看这几类数据占了多少内存，就会发现仅8列object类型，就占用了接近50%（894.MB/1.9G）的内存消耗。
object类型是个什么意思呢，它就是表示使用Python内置类型存储字符串数据。于是我们又看到了这张熟悉的结构图。Fig. 2左边是以NumPy数据类型存储数值数据结构图，右边是使用Python内置类型存储字符串数据结构图。
Figure 2: Pandas中数值型和字符串型数据存储形式图
图片来源：https://jakevdp.github.io/blog/2014/05/09/why-python-is-slow/
当使用object类型时（Fig. 2左），尽管每个指针只占用1字节的内容，但如果每个字符串在 Python 中都是单独存储的，那就会占用实际字符串那么大的空间。其实我们接触的字符型数据，往往只有有限的unique values，比如性别变量只有男，女，缺失三种情况。针对这种数据，如果将object类型转化成category类型，Pandas就使用最节省空间的int子类型来表示该列中的所有不同值，从而可以大大减少内存占用。
我们看到仅仅是将样本数据中的4列object类型转化为category类型后，内存就从1.9GB降到了1.5GB。如果你查看这几列数据，除了这几列的数据类型变了之外，数据看起来是完全一样的。
观察一下我们的样本数据，剩下的object列中存储的都是日期。对于日期数据，可以转化成datetime类型。Pandas中datetime类型是64位的，所以如果你的日期变量是以数值型存储，那转换成datetime也许并没有内存优势。但还是建议转换成datetime，因为这样日期方面的操作会变得很简单。一个小技巧，在进行datetime转换时，不指定日期格式也可以，但是指定日期格式会极大缩短转换操作时间，其中具体原因这里就不解释了。
再次查看一下内存使用，我们看到内存占用又降低了0.4GB。所以在对object类型优化后，内存占用从1.9GB降低到1.1GB，一共降低了0.8GB。
除了对object类型优化，还可以对数值型数据优化。比如当正整数变量的类型是有符号整数时，可以将其设为无符号整数类，数值范围很小的变量从int64转换为int32等等，这里就不讨论了。
矢量化操作
当我们对Pandas进行一些操作时，如果你抱怨某个操作花费了很多时间，有可能是你使用了不必要的循环。比如对我们刚刚的样本数据，想根据列login1和createtime的以下规则，增加新的一列new_col：
一个刚刚接触python的人也许会写一个循环，先增加一列new_col，然后再根据每行中createtime和login1的值来给new_col赋值。这种操作效率很低。
另外一种大家常用的方法是apply。Pandas的apply方法接受函数并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用它们，但是因为apply在内部尝试循环遍历Cython迭代器，所以效率也并不高。若想高效使用apply，请记得运用multiprocessing使python并行运行apply，这将大大提高你的代码运行速度。这里我不举例子了，因为我更想讲的是矢量化操作。一个刚刚接触python的人也许会写一个循环，先增加一列new_col，然后再根据每行中createtime和login1的值来给new_col赋值。这种操作效率很低。
什么是矢量化操作?如果在一行代码中，直接对某一列数据df [col] 进行某种操作, 比如df[col]*1.2，这便是矢量化操作的一个例子。矢量化操作是Pandas中执行的最快方法，究其原因是SIMD（single instruction, multiple data）的应用。不像在上文中提到的运用multiprocessing使python进行apply并行运算，矢量化操作不需要你的设置，会直接在内部将运算拆分到多核并行运算。这也是我们大家为什么都爱Numpy和Pandas的原因。
但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算?一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。在下面的代码中，你将看到如何使用Pandas的isin方法选择行。另外关于Dataframe的datetime类型，假如要选择data的createtime（类型为datetime）那一列的hour，需要用data.createtime.dt.hour。别的性质，比如weekday，同理。
我们看到对于160万行的数据，以上操作花费1秒，这个时间完全是可接受的。
除了手动选择DataFrame分组外，还可以应用pd.cut()。而且这里仅仅将一天分成了3段时间，如果有更多的时间段时，pd.cut()将会更加方便简洁，代码如下。
我们看到运用了pd.cut()后，运行时间更短了，只花费了不到0.4秒。我使用Numpy和Pandas的一点经验是，尽量使用它们内置的函数。这些函数往往通过C语言，实行了很好的并行效果。
View 和 Copy
在初期用Numpy时，很多人会困惑的一点就是Copy和View的区分。简单来说，Copy和View就是字面上的意思，Copy将数据重新拷贝了一份，View是直接取原数据的索引部分。修改Copy的话，不会改变原数据，而修改View的话，会改变原数据。那很自然的，用View是比Copy快的，因为不再需要额外生成一份数据。那哪些是Copy，哪些是View呢？当a是ndarray时，下面举例的都是View的方式：
这些是Copy的方式：
留意区分View和Copy, 可以避免一些不必要的错误， 比如不小心改动了原数据又或者以为改变了原数据，但其实并没有。
因为View比Copy快，所以如果可以使用View，尽量选择用View。比如一开始大家可能以为ravel和flatten是一样的，但是flatten返回的是Copy，所以如果大家去检查运行速度的话，会发现ravel耗时更短。又比如a*=2和a=a*2，前者是View，后者是Copy，前者的运行更快。
还有一点是，在初期使用Pandas时，很多人都遇到过以下烦人的报错：
当遇到这个报错时，往往运行结果好像一切正常，但是报错就是很烦呀。其实这个报错也和View和Copy有关，就是当你使用链式赋值，Pandas不能确定是View还是Copy，就会报错提醒。那什么是链式操作呢？
这种就是链式操作，解决办法很简单，使用loc:
但有的时候你发现使用loc后还是报错，那请往上检查你的代码，是否出现了类似以下操作：
如果你先进行了类似操作，在后面又对df1赋值的话，这是一个隐性的链式操作，还是会引起报错。所以请尽量避免这种隐性链式操作，或者直接明确拷贝。
没有SettingWithCopyWarning报错后，整个人都神清气爽了！
最后总结一下，Python的Numpy和Pandas的很多操作都是通过C实现的，所以如果正确使用，运行速度应该非常快的。而且要实现某一步操作，往往有很多方法。如果你发现你的某一步操作特别费时的话，网上搜一搜，一般都可以发现更加高效的方法。
八尾