与 Numpy 不同，Pandas 似乎不喜欢内存大步答案

【问题标题】：Unlike Numpy, Pandas doesn't seem to like memory strides与 Numpy 不同，Pandas 似乎不喜欢内存大步
【发布时间】：2015-06-22 18:45:27
【问题描述】：

Pandas 似乎缺少 R 风格的矩阵级滚动窗口函数 (rollapply(..., by.column = FALSE))，仅提供基于向量的版本。因此，我尝试关注this question，它与可以复制的示例完美配合，但即使使用（看似相同的）底层 Numpy 数组，它也不适用于 pandasDataFrames。

人工问题复制：

import numpy as np
import pandas as pd
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided

test = [[x * y for x in range(1, 10)] for y in [10**z for z in range(5)]]
mm = np.array(test, dtype = np.int64)
pp = pd.DataFrame(test).values

mm 和 pp 看起来一样：

numpy 直接派生的矩阵给了我我想要的完美：

as_strided(mm, (mm.shape[0] - 3 + 1, 3, mm.shape[1]), (mm.shape[1] * 8, mm.shape[1] * 8, 8))

也就是说，它在 3d 矩阵中为我提供了 3 步，每步 3 行，允许我在一次向下移动一行的子矩阵上执行计算。

但熊猫派生版本（与mm 相同的调用被pp 替换）：

 as_strided(pp, (pp.shape[0] - 3 + 1, 3, pp.shape[1]), (pp.shape[1] * 8, pp.shape[1] * 8, 8))

很奇怪，就像它以某种方式被转置了一样。这与列/行主要订单有关吗？

我需要在 Pandas 中做矩阵滑动窗口，这似乎是我最好的选择，特别是因为它真的很快。这里发生了什么？如何让底层 Pandas 数组表现得像 Numpy？

【问题讨论】：

标签： python arrays pandas numpy dataframe

【解决方案1】：

.values 似乎以 Fortran 顺序返回基础数据（正如您所推测的那样）：

>>> mm.flags # NumPy array
  C_CONTIGUOUS : True
  F_CONTIGUOUS : False
  ...

>>> pp.flags # array from DataFrame
  C_CONTIGUOUS : False
  F_CONTIGUOUS : True
  ...

这让 as_strided 感到困惑，它期望数据在内存中按 C 顺序排列。

要解决问题，您可以按 C 顺序复制数据并使用与您的问题相同的步幅：

pp = pp.copy('C')

或者，如果您想避免复制大量数据，请调整步幅以确认数据的列顺序布局：

as_strided(pp, (pp.shape[0] - 3 + 1, 3, pp.shape[1]), (8, 8, pp.shape[0]*8))

【讨论】：

【解决方案2】：

这与列/行主要订单有关吗？

是的，请参阅 mm.strides 和 pp.strides。

如何让底层 Pandas 数组表现得像 Numpy？

Numpy 数组 mm 是“C-contiguous”，这就是步幅技巧起作用的原因。如果要在 DataFrame 底层的数组上调用完全相同的代码，可以先使用np.ascontiguousarray。或者，在考虑数组strides 和itemsize 的同时编写数据窗口可能会更好。

【讨论】：