python 如何优化双重循环？

from scipy.stats import pearsonr # X,Y 是一个字典，每一个 key 对应一个序列 pandas.Series ， 序列的元素是 float # 难点：序列的 index 可能不一致，比如 X[k1] 这个序列的 index 是 0 到 100 ， # Y[k2] 这个序列的 index 是 30 到 130 ， X[k1] 和 Y[k2] 这两个序列里面可能有 nan 值。 # 要求：取出 X[k1] 和 Y[k2] 这两个序列中索引相同的，且不含 nan 值的部分，做相关系数 result = np.empty((len(X),len(y))) for kx in X.keys(): for ky in Y.keys(): df = pd.DataFrame({'col1':X[kx], 'col2':Y[ky]}).dropna() # 耗时几乎都在这上面了  result[kx,ky] = pearsonr(df.col1, df.col2)

真正的 pearsonr 并不耗费多少时间，请教该如何优化是好？

序列

index

pearsonr

len

6 条回复 2016-01-28 11:06:56 +08:00

yelite

2016-01-28 07:20:45 +08:00

试试看不创建 DataFrame ，用 is_nan 之类的函数生产两个 Bool Series ，然后 and 一下作为 index ，最后应该是 `pearsonr(X[kx][idx], Y[ky][idx])` 这种感觉

$fractal314$

fractal314

2016-01-28 07:24:23 +08:00 via Android

倒数第二行的计算量是 o(n*n)的。自己写的话，应该是 o(n)的

billgreen1

2016-01-28 07:29:24 +08:00

@yelite 嗯，我目前是这个思路，然后能想到的只有 multiprocessing 了
@fractal314 自己写为什么会是 O(n)的？

应该是对象的创建占用了太多时间

asj

2016-01-28 07:43:36 +08:00 via Android

不是很确定理解清楚了你的问题
如果只是要找到两个字典中的序列号的话
各循环一次插入同一张 Hashtable ，以 series 为 key ， value 为插入次数。之后遍历 Hashtable 取出 value 为 2 的条目。

$fractal314$

fractal314

2016-01-28 07:50:31 +08:00 via Android

@billgreen1 1 楼和 4 楼的方法都是 o(n)的吧

ruoyu0088

2016-01-28 11:06:56 +08:00

先把所有序列的 nan 都删除掉，然后再进入双重循环。循环里面用 align(join="inner")对齐两个序列，相关文档： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.1/generated/pandas.Series.align.html

这样不需要创建 DataFrame 对象，速度应该有所提升。