Pandas库因其灵活性而广受Python程序员和数据科学专业人士的欢迎。然而，在处理大量数据时，Pandas可能会变得异常缓慢，影响项目的成功。本文将探讨如何通过Pandas提高数据预处理任务的效率，特别是分箱和向DataFrame添加行这两个常见任务。
将通过实践来学习，首先启动Jupyter Notebook或IDE，加载数据集。本文使用'cars'数据集进行实验，可以从这里下载，或者如果使用seaborn库进行可视化，它已经包含了'cars'数据集。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
# 加载数据集到DataFrame
cars_data = sns.load_dataset('cars')
分箱是将连续变量转换为分类变量的过程。例如，可以根据'weight'列的值创建一个新的分类列，如下所示：
# 定义分箱条件
def apply_weights(weight):
if 1500 <= weight < 2500:
category = 'Light'
elif 2500 <= weight < 3500:
category = 'Medium'
elif 3500 <= weight < 4500:
category = 'Heavy'
else:
category = 'Very heavy'
return category
# 应用分箱条件
%%timeit
cat_list = []
for i in range(len(cars_data)):
wt = cars_data.iloc[i]['weight']
cat = apply_weights(wt)
cat_list.append(cat)
cars_data['Wt_Categories'] = cat_list
以上是分箱任务的暴力方法，将探讨其他方法，并找到最快的方法来提升效率。
# 使用append函数添加行
%%timeit
temp_df = df_a.append(df_b, ignore_index=True)
df_new = temp_df.append(df_c, ignore_index=True)
# 使用concat函数添加行
df_concat = pd.concat([df_a, df_b, df_c], axis=0)