本文旨在指导读者如何高效地在 Pandas DataFrame 中使用聚合函数，特别是计算分组后的百分比。我们将通过一个实际案例，演示如何按设备分组，并计算带宽使用率，避免使用低效的 apply 方法，提供更简洁、高效的解决方案。
问题描述
假设我们有一个 DataFrame，记录了不同设备的网络流量数据，包括输入流量 (In)、输出流量 (Out)、输入带宽 (Bw_in) 和输出带宽 (Bw_out)。我们的目标是计算每个设备的输入带宽使用率 (%InUsage) 和输出带宽使用率 (%OutUsage)。计算公式如下：
- %InUsage = (设备所有接口的 Bw_in 总和) / (设备所有接口的 In 总和)
- %OutUsage = (设备所有接口的 Bw_out 总和) / (设备所有接口的 Out 总和)
解决方案
避免使用 apply 函数，可以显著提高代码的执行效率，尤其是在处理大型数据集时。以下是一种更高效的方法，它利用 Pandas 的 groupby 和 transform 函数来实现：
import pandas as pd
# 示例 DataFrame
data = {'Device': ['Usa123', 'Usa123', 'Emea01', 'Emea01'],
'int': ['Eth1', 'Eth0', 'Wan1', 'Eth3'],
'In': [1000, 10000, 1000, 2000],
'Out': [500, 700, 500, 1000],
'Bw_in': [100, 200, 150, 200],
'Bw_out': [75, 80, 90, 70]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按 'Device' 分组
g = df.groupby("Device")
# 计算 %InUsage 和 %OutUsage
df[["%InUsage", "%OutUsage"]] = (
g[["Bw_in", "Bw_out"]].transform("sum")
/ g[["In", "Out"]].transform("sum").to_numpy()
)
print(df)代码解释：
df.groupby("Device"): 这一步将 DataFrame 按照 "Device" 列进行分组，创建了一个 DataFrameGroupBy 对象。
g[["Bw_in", "Bw_out"]].transform("sum"): 对分组后的数据，分别对 "Bw_in" 和 "Bw_out" 列应用 transform("sum") 函数。transform 函数会将每个分组的求和结果广播回原始 DataFrame 的对应行。
g[["In", "Out"]].transform("sum").to_numpy(): 类似地，对 "In" 和 "Out" 列应用 transform("sum")。.to_numpy() 将结果转换为 NumPy 数组，以便进行后续的除法运算。
df[["%InUsage", "%OutUsage"]] = ...: 将计算得到的百分比值赋值给 DataFrame 的新列 "%InUsage" 和 "%OutUsage"。
输出结果：
Device int In Out Bw_in Bw_out %InUsage %OutUsage 0 Usa123 Eth1 1000 500 100 75 0.027273 0.129167 1 Usa123 Eth0 10000 700 200 80 0.027273 0.129167 2 Emea01 Wan1 1000 500 150 90 0.116667 0.106667 3 Emea01 Eth3 2000 1000 200 70 0.116667 0.106667
优势
- 效率: 使用 groupby 和 transform 比 apply 更高效，尤其是在处理大型数据集时。
- 简洁: 代码更简洁易懂，易于维护。
- 向量化操作: 利用 Pandas 的向量化操作，避免了显式循环，提高了性能。
注意事项
- 确保分组列（本例中为 "Device"）的数据类型一致。
- 在进行除法运算时，注意处理分母为零的情况，避免出现 ZeroDivisionError。可以添加一个小的 epsilon 值来避免这种情况。
总结
本文介绍了一种在 Pandas DataFrame 中使用聚合函数计算分组百分比的高效方法。通过避免使用 apply 函数，并利用 groupby 和 transform 函数，我们可以编写出更简洁、高效的代码，从而提高数据处理的效率。掌握这些技巧对于数据分析和处理至关重要。
