pandas 花了 7 分 32 秒生成一张[45639 rows x 7 columns]的表，实在是太太太慢了，求更快的方法

>>> len(funds) 7597 >>> funds[0] {'000005': {'company': '嘉实', 'name': '嘉实增强信用定期债券', 'type': '定开债券', 'earning': {'1m': 0.1, '3m': 1.0, '6m': 0.85, '1y': 2.59}, 'hold_stocks': [{'code': '601966', 'name': '玲珑轮胎', 'percentage': '0.51%', 'volume': 0.67, 'value': 23.48}, {'code': '002745', 'name': '木林森', 'percentage': '0.47%', 'volume': 1.5, 'value': 21.92}]}} >>> funds[-1] {'970008': {'company': '华安', 'name': '华安证券汇赢增利一年持有混合 C', 'type': '混合型', 'earning': {'1m': -0.55, '3m': -0.58, '6m': 0.67, '1y': 0}, 'hold_stocks': [{'code': '300692', 'name': '中环环保', 'percentage': '0.72%', 'volume': 31.81, 'value': 496.79}, {'code': '603012', 'name': '创力集团', 'percentage': '0.67%', 'volume': 72.28, 'value': 465.48}, {'code': '300197', 'name': '铁汉生态', 'percentage': '0.64%', 'volume': 138.93, 'value': 440.39}, {'code': '002562', 'name': '兄弟科技', 'percentage': '0.23%', 'volume': 31.0, 'value': 160.27}]}} >>>

生成 df 代码如下:

df = pd.DataFrame(columns=['fund_code', 'fund_company', 'stock_code', 'stock_name', 'stock_percentage', 'stock_volume', 'stock_value']) i = 0 for fund in funds: fund_code = list(fund.keys())[0] fund_company = list(fund.values())[0]['company'] if list(fund.values())[0]['hold_stocks']: for hold_stock in list(fund.values())[0]['hold_stocks']: stock_code = hold_stock['code'].strip() stock_name = hold_stock['name'].strip() stock_percentage = float(hold_stock['percentage'].strip('%')) stock_volume = hold_stock['volume'] stock_value = hold_stock['value'] df.loc[i] = [fund_code, fund_company, stock_code, stock_name, stock_percentage, stock_volume, stock_value] i += 1 else: df.loc[i] = [fund_code, fund_company, '', '', 0, 0, 0] # 不持仓任何股票则仅记录基金代码和基金公司 i += 1

name'

value'

volume'

code'

19 条回复 2021-02-12 00:05:53 +08:00

bigtan

2021-02-10 11:33:15 +08:00 via iPhone

pd.Dataframe.from_dict

bigtan

2021-02-10 11:35:54 +08:00 via iPhone

你不是生成了一张表，而是几万张

binux

2021-02-10 11:48:32 +08:00 via Android

一次把数据喂给 dataframe

lv2016

2021-02-10 11:57:15 +08:00

直接修改 dataframe 确实很慢，建议先生成 list，再转 dataframe

WinG

2021-02-10 12:03:41 +08:00

量化炒股???

yaleyu

2021-02-10 12:54:47 +08:00

@lv2016 试过先扁平化 dict 成 list，再赋值给 df，时间稍晚缩短了一丢丢，不过不是很明显。

yaleyu

2021-02-10 12:55:21 +08:00

@bigtan 谢谢，我研究一下这个，新年快乐哈。

princelai

2021-02-10 12:59:51 +08:00

楼上说了，每次操作 df 是很慢的，可以操作 json 变为适合的格式，然后一次性给 pandas

```
from pandas import json_normalize

funds = [{'000005': {'company': '嘉实', 'name': '嘉实增强信用定期债券', 'type': '定开债券', 'earning': {'1m': 0.1, '3m': 1.0, '6m': 0.85, '1y': 2.59},
'hold_stocks': [{'code': '601966', 'name': '玲珑轮胎', 'percentage': '0.51%', 'volume': 0.67, 'value': 23.48},
{'code': '002745', 'name': '木林森', 'percentage': '0.47%', 'volume': 1.5, 'value': 21.92}]}},
{'970008': {'company': '华安', 'name': '华安证券汇赢增利一年持有混合 C', 'type': '混合型', 'earning': {'1m': -0.55, '3m': -0.58, '6m': 0.67, '1y': 0},
'hold_stocks': [{'code': '300692', 'name': '中环环保', 'percentage': '0.72%', 'volume': 31.81, 'value': 496.79},
{'code': '603012', 'name': '创力集团', 'percentage': '0.67%', 'volume': 72.28, 'value': 465.48},
{'code': '300197', 'name': '铁汉生态', 'percentage': '0.64%', 'volume': 138.93, 'value': 440.39},
{'code': '002562', 'name': '兄弟科技', 'percentage': '0.23%', 'volume': 31.0, 'value': 160.27}]}}]

new_funds = []
for fund in funds:
for k, v in fund.items():
v.update({'code': k})
new_funds.append(v)
df = json_normalize(new_funds, 'hold_stocks', ['company', 'name', 'type', 'code'], meta_prefix='fund_', record_prefix='stock_')

```

princelai

2021-02-10 13:01:00 +08:00

缩进乱了，new_funds.append 是在两层循环里，json_normalize 是在最外层，循环完毕才去执行的

Escapist367

2021-02-10 13:41:45 +08:00

df_list=[]
i = 0
for fund in funds:
fund_code = list(fund.keys())[0]
fund_company = list(fund.values())[0]['company']
if list(fund.values())[0]['hold_stocks']:
for hold_stock in list(fund.values())[0]['hold_stocks']:
stock_code = hold_stock['code'].strip()
stock_name = hold_stock['name'].strip()
stock_percentage = float(hold_stock['percentage'].strip('%'))
stock_volume = hold_stock['volume']
stock_value = hold_stock['value']
df_list.append([fund_code, fund_company, stock_code, stock_name, stock_percentage, stock_volume, stock_value])
i += 1
else:
df_list.append([fund_code, fund_company, '', '', 0, 0, 0]) # 不持仓任何股票则仅记录基金代码和基金公司
i += 1

df = pd.DataFrame(df_list,columns=['fund_code', 'fund_company', 'stock_code', 'stock_name', 'stock_percentage', 'stock_volume', 'stock_value'])

==================
在你基础上最小改动。
你先用一个 list 存放每行结果，再一次性转 df 就行了，大概只要 1s

yaleyu

2021-02-10 13:43:52 +08:00

@princelai 缩进乱了没事，好像 V2 回复不能用 markdown 格式。

你这个太牛了，时间从 7 分多钟缩短到 0.5 秒了，不过数据从 45639 行减少成了 42138 行，我再仔细检查一下哪些数据被抛弃了。

新年快乐哈。