Cythonise熊貓循環

Question

任何人都可以幫助我演示如何將此循環轉換爲cython以提高性能。我得到你需要使用cdef創建靜態類型的性能，但還有什麼是必需的：

如果我有一個數據幀df列'a'。

for i in range(0, len(df.a)-1): 
    if (i < len(df.a)-1): 
     y= i + 1 
     while ((np.abs(df.a[y]- df.a[i]) <= 0.015) & (y < len(df.a)-1)): 
      y = y + 1 
     if df[a][y] - df[a][i] >= 0.015: 
      df['dir_y'][i] = 1 
      #print(1) 
     else: 
      df['dir_y'][i] = -1 
      #print(-1) 

我很確定'cythonise'不是一個詞，它只是看起來合適。

Answer 1

沒有試圖去評論你是否可以在熊貓這個寫的更好，而不使用用Cython（我不知道，但它肯定是值得嘗試的），你需要做的步驟是：

1. cdef迭代指數i和y爲整數：cdef int i,y（在cdefs在他們所在的函數的頂部去）
2. cdef一個memoryview陣列通過訪問df.a/df['a']：cdef double[:] df_a_mv後來df_a_mv = df.a（我在猜這裏的類型，但我T的可能是雙）
3. 替換所有df.a與memoryview（df_a_mv）
4. 編譯用Cython（見http://docs.cython.org/src/reference/compilation.html）

你可能也想運行cython -a <your_file>.pyx，看看它做了什麼 - 它產生HTML文件和以黃色突出顯示的行是未優化的位。

我不會擔心df['dir_y'][i] - 它很少進行，你可能無法加速太多。

作爲最後一個小點：if (i < len(df.a)-1):是不必要的 - 它由周圍的for循環保證。