Was ist der schnellste Weg, ein kartesisches Produkt (CROSS JOIN) mit Pandas DataFrames durchzuführen?

Performantes kartesisches Produkt (CROSS JOIN) mit Pandas

Einführung

Berechnung des kartesischen Produkts , auch bekannt als CROSS JOIN, von zwei oder mehr DataFrames kann eine entscheidende Operation bei der Datenanalyse sein. Allerdings kann es schwierig sein, die leistungsstärkste Methode zur Berechnung dieses Ergebnisses zu finden. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken untersucht und ein Leistungsvergleich bereitgestellt, um die optimale Lösung zu ermitteln.

Methoden

1. Viele-zu-Viele-JOIN mit temporärer „Schlüssel“-Spalte:

Der einfachste Ansatz besteht darin, beiden DataFrames eine temporäre „Schlüssel“-Spalte mit demselben Wert (z. B. 1) zuzuweisen und einen auszuführen Viele-zu-viele-JOIN für die Spalte „Schlüssel“ mithilfe von Merge. Diese Methode kann jedoch bei großen DataFrames Leistungseinschränkungen aufweisen.

2. NumPy Kartesisches Produkt:

NumPy bietet effiziente Implementierungen von 1D-kartesischen Produkten. Mehrere dieser Implementierungen können verwendet werden, um eine leistungsstarke kartesische Produktlösung für DataFrames zu erstellen. Ein bemerkenswertes Beispiel ist die Implementierung von @senderle.

3. Kartesisches Produkt für nicht gemischte Indizes:

Diese Methode lässt sich verallgemeinern, um auf DataFrames mit jeder Art von Skalar-D-Typ zu funktionieren. Dabei wird das kartesische Produkt der numerischen Indizes der DataFrames berechnet und dieses zur Neuindizierung der DataFrames verwendet.

4. Weitere Vereinfachung für zwei DataFrames:

Beim Umgang mit nur zwei DataFrames kann np.broadcast_arrays verwendet werden, um eine ähnliche Leistung wie die kartesische NumPy-Produktlösung zu erzielen.

Leistungsbewertung

Benchmarks zu synthetischen DataFrames mit eindeutigen Indizes zeigen die Verwendung Die Funktion „cartesian_product“ von @senderle führt zu der besten Gesamtleistung. Die vereinfachte Funktion „cartesian_product_simplified“ bietet jedoch fast das gleiche Leistungsniveau, wenn mit nur zwei DataFrames gearbeitet wird.

Fazit

Die optimale Methode zur Berechnung des kartesischen Produkts von DataFrames hängt davon ab hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter der Größe und Art der Daten und davon, ob die Indizes gemischte D-Typen haben oder eindeutig sind. Basierend auf den Leistungsbenchmarks wird die Verwendung der Funktion „cartesian_product“ von @senderle für die beste Leistung empfohlen, insbesondere bei großen DataFrames oder bei der Arbeit mit mehreren DataFrames. In Fällen, in denen nur zwei DataFrames mit nicht gemischten Skalar-D-Typen beteiligt sind, bietet die vereinfachte Funktion „cartesian_product_simplified“ eine hervorragende Leistung.

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