在熊猫上使用通货膨胀方法时改善运行时间

Question

我正在尝试获取我在熊猫中的数据的真实价格。现在，我只是在玩一年的数据（3962050 行），我花了 443 秒使用下面的代码来膨胀这些值。有没有更快的方法来找到真正的价值？是否可以使用池化？我还有很多年，如果每次都等太久。Portion of df:    year    quarter fare0   1994    1      213.981   1994    1      214.00   2   1994    1      214.003   1994    1      214.50 4   1994    1      214.50   import cpiimport pandas as pddef inflate_column(data, column):    """    Adjust for inflation the series of values in column of the       dataframe data. Using cpi library.    """    print('Beginning to inflate ' + column)    start_time = time.time()        df = data.apply(lambda x: cpi.inflate(x[column],                       x.year), axis=1)        print("Inflating process took", time.time() - start_time, " seconds to run")      return dfdf['real_fare'] = inflate_column(df, 'fare')

Answer 1

每年您有多个值：您可以每年调用一个值，将其存储在 dict 中，然后使用该值而不是每次都调用cpi.inflate。

all_years = df["year"].unique()

dict_years = {}

for year in all_years:

    dict_years[year] = cpi.inflate(1.0, year)

df['real_fare'] = # apply here: dict_years[row['year']]*row['fare'] 

您可以使用 apply 填写最后一行，或者尝试以其他方式进行操作，例如df['real_fare']=df['fare']*...