本文旨在提供一种高效的方法，利用 Pandas 库对从 SQL 数据库中提取的数据进行重构，特别是将长格式数据转换为宽格式数据。我们将探讨如何通过预先筛选数据和使用 `pivot` 或 `set_index/unstack` 方法来优化数据重构过程，并讨论在 Python 中进行此类操作的性能瓶颈。同时，我们还会介绍如何在 SQL 查询层面进行数据透视，以获得更高的性能提升。
Pandas 数据重构优化
当从 SQL 数据库中提取数据并需要将其重构为特定格式时，Pandas 提供了强大的工具。以下是一些优化技巧，可以显著提高数据重构的速度。
1. 预先筛选数据
如果只需要数据集中特定类别的数据，例如示例中的 ‘A’、’B’、’C’ 和 ‘D’，则在进行数据透视之前，务必先筛选掉不需要的数据。这可以显著减少需要处理的数据量，从而提高性能。
import pandas as pd# 假设 df 是从 SQL 数据库中读取的 Pandas DataFrameagg_df = df.query("QuantityMeasured in ['A', 'B', 'C', 'D']")
2. 使用 pivot 函数
Pandas 的 pivot 函数是重构数据的常用方法。它允许你指定索引列、列和值，从而将长格式数据转换为宽格式数据。
pivot_df = agg_df.pivot(index='Time', columns='QuantityMeasured', values='Value')time = pivot_df.index.tolist()A = pivot_df['A'].tolist()B = pivot_df['B'].tolist()C = pivot_df['C'].tolist()D = pivot_df['D'].tolist()
3. 使用 set_index 和 unstack
pivot 函数底层实际上是 set_index 和 unstack 的组合。在某些情况下，直接使用这两个函数可能会略微提高性能。
agg_df = ( df .query("QuantityMeasured in ['A', 'B', 'C', 'D']") .set_index(['Time', 'QuantityMeasured'])['Value'].unstack())
4. 将结果转换为列表
如果需要将重构后的数据转换为列表，可以使用 values.tolist() 方法。
time = agg_df.index.tolist()list_of_A, list_of_B, list_of_C, list_of_D = agg_df.values.T.tolist()
SQL 数据透视
虽然 Pandas 提供了强大的数据重构功能，但在某些情况下，在 SQL 查询层面进行数据透视可能更有效。这可以将数据重构的负担转移到数据库服务器，从而减轻 Python 程序的负担。
以下是一个示例 SQL 查询，用于将数据透视为所需的格式：
SELECT Time, SUM(CASE WHEN QuantityMeasured = 'A' THEN Value ELSE 0 END) AS A, SUM(CASE WHEN QuantityMeasured = 'B' THEN Value ELSE 0 END) AS B, SUM(CASE WHEN QuantityMeasured = 'C' THEN Value ELSE 0 END) AS C, SUM(CASE WHEN QuantityMeasured = 'D' THEN Value ELSE 0 END) AS DFROM your_table_name -- 将 your_table_name 替换为你的表名GROUP BY Time;
此查询使用 CASE 语句和 SUM 函数来根据 QuantityMeasured 列的值计算每个 Time 的总和。结果是一个宽格式的表，其中每一列代表一个 QuantityMeasured 值。
优点：
性能提升： 在数据库服务器上进行数据透视通常比在 Python 中使用 Pandas 更快。减少数据传输： 通过在数据库中进行数据透视，可以减少需要传输到 Python 程序的数据量。
缺点：
SQL 复杂性： 编写 SQL 查询进行数据透视可能比使用 Pandas 更复杂。数据库依赖性： 此方法依赖于数据库服务器的功能。
性能考量
在 Python 中进行数据重构的性能受到多种因素的影响，包括数据量、数据类型和硬件配置。对于中等大小的数据集（例如 18.5k 数据点），期望在 0.02 秒内完成数据透视可能不切实际。
虽然可以通过优化 Pandas 代码或使用 SQL 数据透视来提高性能，但仍然存在一些限制。如果需要更高的性能，可以考虑使用更强大的硬件或使用其他数据处理技术，例如 Apache Spark。
总结
本文介绍了如何使用 Pandas 和 SQL 来加速 SQL 表格数据的重构。通过预先筛选数据、使用 pivot 或 set_index/unstack 方法以及在 SQL 查询层面进行数据透视，可以显著提高数据重构的速度。在选择最佳方法时，应考虑数据量、性能要求和 SQL 复杂性等因素。记住，在数据库层面进行数据透视通常能带来显著的性能提升，尤其是在处理大量数据时。
以上就是使用 Pandas 加速 SQL 表格数据重构的实用指南的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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