”pd.mearge”はもう遅い、Python"join"で高速データ結合

pythonでデータフレーム結合

Pythonである値をkeyにデータを結合をしたいとき、pandasのmergeが使えますが、データの行数が膨大だと実行に時間がかかります。

そんなときには、joinを使うことで、データ結合の処理速度を上げることができます。

`join`を使って

実際にやってみましょう。まずは架空のデータセットを作ります。あるときのお店の売り上げデータ（100行）と、そのお店の社長名を格納したマスターデータです。

import numpy as np
import pandas as pd
import random
# お店データを作成
np.random.seed(123)

# 架空のデータ作成
store_id = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G']
store = random.choices(store_id, k=100)
sales = [random.randint(100, 1000) for i in range(100)]

ceo = ['Yamada', 'Tanaka', 'Kato', 'Yamamoto', 'Sato', 'Mori', 'Kanayama']

store_data = pd.DataFrame({'store': store,
                           'sales': sales})
ceo_data = pd.DataFrame({'store': store_id,
                         'ceo': ceo})

store_data

store	sales
E	789
G	181
D	667
...	...
A	676
A	571

ceo_data

store	ceo
A	Yamada
B	Tanaka
C	Kato
D	Yamamoto
E	Sato
F	Mori
G	Kanayama

目的はこのstore_dataに、店舗名をkeyにして社長名を結合することです。王道のmergeを使った書き方では、このようになります。実行時間も計測しておきましょう。jupyter notebookであれば、%timeitを使うことで、複数回実行した場合の平均的な実行時間を計測してくれます。

Jupyter Notebookでセルの実行時間をはかるなら%%timeを使おうって話 - EnsekiTT Blog

# pd.marge
%timeit pd.merge(store_data, ceo_data, how='left', on='store')

>975 µs ± 10.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

続いてjoinです。joinは結合する左側テーブルのkeyはon句で指定し、右側はindexがkeyになります。

# join
%timeit store_data.join(ceo_data.set_index('store'), how='left', on='store')

>664 µs ± 467 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

pandasのmergeが975usに対して、joinでは664usとなりました。しかも、mergeの速度のばらつきが10.4usであるのに対して、joinでは467nsと、安定した速度で結合できていますね！