pandas中apply和transform方法的性能比较及区别介绍

1. apply与transform

首先讲一下apply() 与transform()的相同点与不同点

相同点：

都能针对dataframe完成特征的计算，并且常常与groupby()方法一起使用。

不同点：

apply()里面可以跟自定义的函数，包括简单的求和函数以及复杂的特征间的差值函数等（注：apply不能直接使用agg()方法 / transform()中的python内置函数，例如sum、max、min、'count‘等方法）

transform() 里面不能跟自定义的特征交互函数，因为transform是真针对每一元素（即每一列特征操作）进行计算，也就是说在使用 transform() 方法时，需要记得三点：

1、它只能对每一列进行计算，所以在groupby()之后，.transform()之前是要指定要操作的列，这点也与apply有很大的不同。

2、由于是只能对每一列计算，所以方法的通用性相比apply()就局限了很多，例如只能求列的最大/最小/均值/方差/分箱等操作

3、transform还有什么用呢?最简单的情况是试图将函数的结果分配回原始的dataframe。也就是说返回的shape是（len(df)，1）。注：如果与groupby()方法联合使用，需要对值进行去重

2. 各方法耗时

分别计算在同样简单需求下各组合方法的计算时长

2.1 transform() 方法+自定义函数

2.2 transform() 方法+python内置方法

2.3 apply() 方法+自定义函数

2.4 agg() 方法+自定义函数

2.5 agg() 方法+python内置方法

2.6 结论

agg()+python内置方法的计算速度最快，其次是transform()+python内置方法。而 transform() 方法+自定义函数 的组合方法最慢，需要避免使用！

而下面两图中红框内容可观察发现：python自带的stats统计模块在pandas结构中的计算也非常慢，也需要避免使用！

3. 实例分析

需求：计算每个用户每天

某种行为消费次数、消费总额、消费均额、消费最大额、消费最小额

在几个终端支付、最常支付终端号、最常支付终端号的支付次数、最少支付终端号、最少支付终端号的支付次数

某种行为最常消费发生时间段、最常消费发生时间段的消费次数、最少消费发生时间段、最少消费发生时间段的消费次数

某种行为最早消费时间、最晚消费时间

原始数据信息：306626 x 9

具体选择哪种方法处理，根据实际情况确定，在面对复杂计算时，transform() 与apply()结合使用往往会有意想不到的效果！

需要注意的是，在与apply()一起使用时，transform需要进行去重操作，一般是通过指定一或多个列完成。

此外，匿名函数永远不是一个很好的办法，在进行简单计算时，无论是使用transfrom、agg还是apply，都要尽可能使用自带方法！！！

4. 小技巧

在使用apply()方法处理大数据级时，可以考虑使用joblib中的多线程/多进程模块构造相应函数执行计算，以下分别是采用多进程和单进程的耗时时长。

可以看到，在260W的数据集上，多进程比单进程的计算速度可以提升约17%~61%  。

总结