Python 使用 numpy\pandas 选择多个范围

Question

有没有办法一次性有效地选择 numpy 数组或 pandas 数据框中的多个范围？

import pandas as pd
import numpy as np
from time import time

data = pd.DataFrame(np.random.sample((10000,10)))

%timeit -n 10000 result = pd.concat((data[100:150], data[200:300]))
10000 loops, best of 3: 1.47 ms per loop

在上面的示例中，如何在不使用 concat 的情况下从 100 到 150 和 200:300 中进行选择？这可能吗？

上述操作在使用 pd.concat 时存在瓶颈，最终可以使用 np.vstack 加速...但我仍然想一次选择两个范围，而不像 concat 那样复制底层数据做。

时间至关重要，因为如果您直接访问连续范围，我希望尽可能接近您将获得的时间，如下所示:

%timeit -n 10000  result = data[100:150]
10000 loops, best of 3: 94 µs per loop

Answer 1

我能想到的有几种方法。我们可以尝试一下，看看哪个最快。但是，您将无法避免副本。如果没有副本，就无法处理不连续的范围。

连接

>>> %%timeit -n 10000  data = pd.DataFrame(np.random.sample((10000,10)))
... result = pd.concat((data[100:150], data[200:300]))
...
10000 loops, best of 3: 3.81 ms per loop

索引列表

>>> %%timeit -n 10000  data = pd.DataFrame(np.random.sample((10000,10)))
... result = data.iloc[list(range(100, 150))+list(range(200, 300))]
...
10000 loops, best of 3: 479 µs per loop

逻辑索引:

>>> %%timeit -n 10000  data = pd.DataFrame(np.random.sample((10000,10)))
... result = data[((100 <= data.index) & (data.index < 150)) | 
...               ((200 <= data.index) & (data.index < 300))]
...
10000 loops, best of 3: 580 µs per loop

切片和掉落

>>> %%timeit -n 10000  data = pd.DataFrame(np.random.sample((10000,10)))
... result = data[100:300].drop(np.arange(150, 200))
...
10000 loops, best of 3: 1.22 ms per loop

因此，提供索引列表或逻辑索引似乎是最快的，速度大致相当(我不会对那么小的速度差异给予任何重视)。