面试题：Python中Pandas库复杂分组聚合及性能优化

Question

有一个非常大的DataFrame，包含'日期'（精确到分钟）、'地区'、'产品类别'、'销售额'列。需求是按'地区'和'日期'（日期只保留到天）分组，统计每天每个地区每个产品类别的销售额总和，同时找出销售额总和最高的前三个地区 - 日期组合。请写出实现代码，并阐述如何对该操作进行性能优化。

Answer 1

代码实现

import pandas as pd

# 假设已经读取了DataFrame，命名为df
# 将日期列转换为datetime类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 提取日期中的天
df['日期'] = df['日期'].dt.date

# 按'地区'和'日期'分组，统计每个产品类别的销售额总和
grouped_df = df.groupby(['地区', '日期', '产品类别'])['销售额'].sum().reset_index()

# 找出销售额总和最高的前三个地区 - 日期组合
top_3_groups = grouped_df.groupby(['地区', '日期'])['销售额'].sum().reset_index().nlargest(3, '销售额')[['地区', '日期']]

性能优化阐述

1. 数据类型优化：在操作之前，确保所有列的数据类型是合适的，例如将日期列转换为datetime类型，数值列确保为数值类型，避免不必要的类型转换开销。对于类别型数据，如'地区'和'产品类别'，可以使用astype('category')将其转换为类别类型，这样在内存占用和计算效率上都有提升。
2. 减少数据量：如果原始DataFrame有很多不需要的列，可以在操作之前删除，减少内存占用和计算量。
3. 分块处理：由于DataFrame非常大，可以考虑分块读取数据，例如在读取文件时使用chunksize参数。在分块处理时，对每一块数据进行上述的分组统计操作，最后再合并结果。
4. 使用高效的聚合函数：groupby操作时，使用内置的高效聚合函数，如sum，避免使用自定义的复杂聚合函数，因为自定义函数的计算效率相对较低。
5. 并行计算：可以使用dask等库进行并行计算，dask能够处理比内存更大的数据，将DataFrame分块并行处理，加快整体计算速度。