数据分析没有log 数据分析没有私活

@Author ：Runsen

这是接的一单Python数据分析的，文件我删了，找不到了，不好意思

文章目录

• 前言
• 干他
• 意外
• 再干他
• 反思

前言

大家好，我是润森。在很早之前，2020-03-29接到一个非常简单的单子，是重本大学大学生的作业，就是有test1和test2.csv

下图是test1的csv，数据比较多。

下图是test2的csv，数据比较少，一共12条数据。

他的要求是通过test1中的A列中有多个数据，使用A列中的F列减去对于的test2中的D列，再用A列中的G列减去对于的test2中的E列。
y
使用下面的计算$S_D$，这里的$x_i$指的是test1列中的F列，$x_c$指的是test2列中的D列，$y_i$指的是test1列中的G列，$y_c$指的是test2列中的E列，

看上去很简单，我就定价50，抽70%，拿个35块钱混日子。

干他

一开始遇到一个必须解决的问题，就是test1和test2的匹配的问题，怎么拿到$x_i$，$x_c$，$y_i$，$y_c$

后来我想到了query来进行匹配的，这里的data1指的是test1的数据，a是我命令的columns，就是第一个。

query通过指定的匹配来增加对应的列，然后我就把多余的列删除，得到一个数据的结果

然后很轻松了计算出来了，在此我觉得我快马上完成，35块钱到手。

意外

意外发生了，他竟然隐瞒说有test1几千万条数据，test2几万条数据，不可能用query来进行匹配的，也就是我完成了几万条数据中的12条，我靠，开头怎么不说起请，我以为就是搞定这12条数据，35到手。

话说我是真的没有见过几千万条数据的csv，都快几百M以上，我觉得都有几g的内存，你能打开吗？

这老师真的变态，傻逼一个，几g的csv怎么处理啊啊，这坑爹的活，干嘛不丢进数据库啊啊。

再干他

技术我有，天下无敌，车怎么能翻，到手的35想跑？

既然query方法不行了，只好遍历判断了，想了半小时的，嗖的一声我就写完了，这样就不用写常常的00003E60F27C11E9C07422B6BC649DD3，代码如下。

import math
import pandas as pd
data1 = pd.read_csv("test1.csv",header = None)
data2 = pd.read_csv("test2.csv",header = None)
data2.columns = list("abcde")
data1.columns = list("abcdefgh")
result = []
id = []
def f(xi, xc):
    '''
    xi 是我们的列表
    xc 是我们固定值
    '''
    n = len(xi)
    sum = 0
    for i in xi:
        a = (i - xc) ** 2
        sum = sum + a
    return sum / n
def get_xi_xc(data1,data2):
    j = 0
    for i in data2['a']:
        print(i)
        data = data1[data1['a']==i]
        xc = data2.loc[j,'d']
        yc = data2.loc[j, 'e']
        xi = data.loc[:,'f'].values.tolist()
        yi = data.loc[:,'g'].values.tolist()
        a = math.sqrt(f(xi, xc) + f(yi, yc))
        result.append(a)
        id.append(i)
        j += 1
    return id,result

if __name__ == '__main__':
    data = pd.DataFrame()
    id, result = get_xi_xc(data1,data2)
    data["id"] = id
    data["result"] = result
    data.to_csv("result.csv")

运行下，OK， 搞定交货。

结果他是能跑，但跑了机构小时，才跑完几千数据，一直叫我优化代码，加快数据。

去你的，可能我小白，真的没有见过数据分析优化代码的，如果是爬虫，我开多线程就可以了。

反思

效率之所以慢，就是一个找一个id需要在几千万的中的数据遍历，你他妈还有找几万次，几千万乘以几万次，这程序不崩怪，就是加速也是使用数据集上读取加速，csv没有听过，就算加速也只能加速numpy的代码。

还叫我一万一万的读取，这不是一样吗？卧槽，我为了35还给人骂了。要怪就怪你老师有病，我太菜了，自己搞不出来，毕竟一个几千万的数据的csv也是第一次看见，这种情况，还不扔进hadoop，来跑分布式。他终于跑了一天，跑了几十M的答案交差了。