python - 使用 Pandas 计算日期时间行平均值的最快方法

Question

我有 122864 行数据。我将数据存储在 HDF5 文件中。使用 pandas 进行数据处理。对于记录中的每个唯一 ID，都有一个时间戳相关联，指示用户打开应用程序的时间。我想获得应用程序两次点击之间的平均持续时间。

1283    2015-04-01 08:07:44.131768
1284    2015-04-01 08:08:02.752611
1285    2015-04-01 08:08:02.793380
1286    2015-04-01 08:07:53.910469
1287    2015-04-01 08:08:03.305893
1288    2015-04-01 08:07:44.843050
1289    2015-04-01 08:07:54.767203
1290    2015-04-01 08:08:03.965367
1291    2015-04-01 08:07:45.924854
1292    2015-04-01 08:07:55.408593
1293    2015-04-01 08:07:46.365128

class User(object):

    ''' 
    Properties and function related to each object.

    attributes:

        datetime: a list of hit timestamp for each user object
        deviceid: unique deviceid
    '''

    def __init__(self, User, device_id):
        self.datetime = pd.to_datetime(list(User['datetime']))
        self.deviceid = device_id
        self.avrgtime = 0.0
        avgtime.setdefault(self.deviceid, 1)

    def avg_duration(self):

        '''
        average duration b/w hits for each user.
        '''

        for i,time in enumerate(self.datetime[:-1]):
            self.avrgtime += abs(self.datetime[i+1] - time).total_seconds()
        avgtime[self.deviceid] = self.avrgtime/len(self.datetime)
        pp.pprint(avgtime)
            #avgtime[] = datetime.strptime(time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')

        pass


def eachdevice(gstore):
    count = 0
    for did in list(gstore['data'].drop_duplicates('device_id')['device_id']):

     auser = gstore.select('data', where="device_id == did")
     gamer = User(auser, did) 
     gamer.avg_duration()
     count+=1
     print count



#main workshore
if __name__ == '__main__':

    try:
        path = os.path.abspath(sys.argv[1])
        with pd.HDFStore('Gamer.h5') as gstore:
            eachdevice(gstore)            

    except IndexError:
        print('\nPass path of the HDF5 file to be analyized...EXITING\n') 

到目前为止，我正在做的是遍历每个 unique_id 并使用 pandas dataframe select 查询每个唯一 id 的日期时间。这将返回日期时间对象数据框。我将其转换为列表，然后循环计算两个时间戳之间的平均差异。 这种方法需要很多时间。有没有办法在使用 Pandas 时做到这一点？

请帮忙。

编辑:在注释掉所有计算部分后，我运行代码。我认为这个 auser = gstore.select('data', where="device_id == did") 一直在占用时间。如何提高？任何替代或更好的方法？ %timeit 结果:1 次循环，最好的 3 次:每次循环 13.3 秒，迭代 1000 次。

编辑: 示例数据:

                           device_id                    datetime
0   c4be7e55d98914647c51329edc2ab734  2015-03-30 22:00:05.922317
1   05fed9f8e07c3cac457723286d36f621  2015-03-30 22:00:07.895672
2   783faeed9fe35a3f45b521b3a6667a2d  2015-03-30 22:00:05.529631
3   c2022ad838cec35bdb12fc3a6e2cf452  2015-03-30 21:59:59.043905
4   a8a04268ee0c22b26af59e053390cf6f  2015-03-30 22:00:14.248542
5   4e5ed16b44b9cd38c408859d1d241e2d  2015-03-30 22:00:02.391719
6   c0bfd3f9046855ffaaec4d99c367fd8c  2015-03-30 22:00:18.649193
7   95f1182c6e4d601ba0b20f5204168ecb  2015-03-30 22:00:13.629728
8   a85caa7e0a4a7d57e6330c083daff326  2015-03-30 22:00:08.340469
9   46cdbee963814cdb4e6a0ac0049b8fc6  2015-03-30 22:00:23.152820
10  3c8bf70679cd9c6f18aa52d06e0e181d  2015-03-30 22:00:17.619251
11  52bc4e3d9dc373d89ec31effe10e6f30  2015-03-30 22:00:11.591954
12  3477eb25e26b6bff0bfc6c3ee59a5f40  2015-03-30 22:00:25.745083
13  e7bf8ae864f2148831628a6f2e8e406e  2015-03-30 22:00:20.911568
14  a15af8faffd655a3e80f85840bbf3c2a  2015-03-30 22:00:19.017887
15  9d9f71f080c0cf478ec4117e78ff89ee  2015-03-30 22:00:28.435585
16  1633d88738316e3602890499b1f778b1  2015-03-30 22:00:24.108234
17  3362daf99f11541acbf45e70fdaf5f49  2015-03-30 22:00:24.512366
18  96c3c005eaaaa8d6af3f2443ca8f73df  2015-03-30 22:00:29.713550
19  002642b9ed495f84318fcb42557f53e1  2015-03-30 22:00:37.936647

Answer 1

让我们创建一个与您的类似的包含 150000 行的虚拟数据集。

>>> import pandas as pd
>>> data = pd.DataFrame({
...     'device_id': pd.np.random.randint(0, 100, 150000),
...     'datetime': pd.Series(pd.np.random.randint(1429449000, 1429649000, 150000) * 1E9).astype('datetime64[ns]')
... }).sort('datetime')
>>> data.head()
                  datetime  device_id
113719 2015-04-19 13:10:00         34
120323 2015-04-19 13:10:01         22
91342  2015-04-19 13:10:04          9
61170  2015-04-19 13:10:08         27
103748 2015-04-19 13:10:11         65

您可以使用.groupby 来预先计算组。这使您可以轻松识别给定 device_id 的所有 datetime。

>>> groups = data.groupby('device_id')
>>> data.ix[groups.groups.get(34)].head()   # Get the data for device_id = 34
                  datetime  device_id
113719 2015-04-19 13:10:00         34
105761 2015-04-19 13:11:30         34
85903  2015-04-19 13:18:40         34
36395  2015-04-19 13:19:55         34
108850 2015-04-19 13:20:06         34

从这里开始，它可以足够快地识别平均差异。

>>> def mean_diff(device_id):
...     return data['datetime'][groups.groups.get(device_id)].diff().mean()
...
>>> mean_diff(34)
Timedelta('0 days 00:02:14.470746')

由于 .groupby 预先计算结果，因此每次连续查找都非常快。这一步在 150000 行上大约需要 2 毫秒。

In [68]: %timeit mean_diff(34)
100 loops, best of 3: 2.03 ms per loop

您还可以像这样在所有 device_id 上计算它:

>>> time_diff = groups.apply(lambda df: df.datetime.diff().mean())
>>> time_diff.head()
device_id
0   00:02:12.871504
1   00:02:10.464099
2   00:02:09.550000
3   00:02:15.845003
4   00:02:14.642375
dtype: timedelta64[ns]

这也相当快。对于这 150,000 行，它需要不到 50 毫秒。当然，您的里程数可能会有所不同。

In [79]: %timeit groups.apply(lambda df: df.datetime.diff().mean())
10 loops, best of 3: 46.6 ms per loop