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スピードアップする方法pandas cython（またはnumpy）を使用）

Cythonを使用してPandas DataFrameの計算を比較的簡単に高速化しようとしています。DataFrameの各行を繰り返し、その行をそれ自体とDataFrameの残りのすべての行に追加し、合計します。これらは各行にまたがって表示され、これらの合計のリストが生成されます。これらの系列の長さは、DataFrameの行がなくなるにつれて減少します。これらの系列は、インデックス行番号をキーとする辞書として格納されます。

def foo(df):
    vals = {i: (df.iloc[i, :] + df.iloc[i:, :]).sum(axis=1).values.tolist()
            for i in range(df.shape[0])}   
    return vals

この関数の先頭に%%cythonを追加する以外に、cdefsを使用してDataFrame値をdoubleに変換し、このコードを暗号化する方法について誰かが推奨していますか？

以下はいくつかのダミーデータです：

>>> df

          A         B         C         D         E
0 -0.326403  1.173797  1.667856 -1.087655  0.427145
1 -0.797344  0.004362  1.499460  0.427453 -0.184672
2 -1.764609  1.949906 -0.968558  0.407954  0.533869
3  0.944205  0.158495 -1.049090 -0.897253  1.236081
4 -2.086274  0.112697  0.934638 -1.337545  0.248608
5 -0.356551 -1.275442  0.701503  1.073797 -0.008074
6 -1.300254  1.474991  0.206862 -0.859361  0.115754
7 -1.078605  0.157739  0.810672  0.468333 -0.851664
8  0.900971  0.021618  0.173563 -0.562580 -2.087487
9  2.155471 -0.605067  0.091478  0.242371  0.290887

期待される出力：

>>> foo(df)

{0: [3.7094795101205236,
  2.8039983729106,
  2.013301815968468,
  2.24717712931852,
  -0.27313665495940964,
  1.9899718844711711,
  1.4927321304935717,
  1.3612155622947018,
  0.3008239883773878,
  4.029880107986906],

. . .

 6: [-0.72401524913338,
  -0.8555318173322499,
  -1.9159233912495635,
  1.813132728359954],
 7: [-0.9870483855311194, -2.047439959448434, 1.6816161601610844],
 8: [-3.107831533365748, 0.6212245862437702],
 9: [4.350280705853288]}
pythonnumpypandascython
17
Alexander

Cythonを特に使用せずに、より高速に実行しようとしている場合は、単純にnumpyで実行します（約50倍高速）。

def numpy_foo(arr):
    vals = {i: (arr[i, :] + arr[i:, :]).sum(axis=1).tolist()
            for i in range(arr.shape[0])}   
    return vals

%timeit foo(df)
100 loops, best of 3: 7.2 ms per loop

%timeit numpy_foo(df.values)
10000 loops, best of 3: 144 µs per loop

foo(df) == numpy_foo(df.values)
Out[586]: True

一般的に言えば、pandasはnumpyに比べて多くの便利さを提供しますが、オーバーヘッドコストがあります。したがって、pandasが実際には何も追加しない状況では、一般的には、numpyで実行することで速度を上げることができます。別の例については、これを参照してください 質問 ほぼ同等の速度差（約23倍）を示したものを尋ねました。

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JohnE