我有一个包含两列和一十多万个元素的DataFrame.

In [43]: df.head(10)
Out[43]:
                    localtime                 ref
4  2014-04-02 12:00:00.273537  139058754703810577
5  2014-04-02 12:00:02.223501  139058754703810576
6  2014-04-02 12:00:03.518817  139058754703810576
7  2014-04-02 12:00:03.572082  139058754703810576
8  2014-04-02 12:00:03.572444  139058754703810576
9  2014-04-02 12:00:03.572571  139058754703810576
10 2014-04-02 12:00:03.573320  139058754703810576
11 2014-04-02 12:00:09.278517  139058754703810576
14 2014-04-02 12:00:20.942802  139058754703810577
15 2014-04-02 12:01:13.410607  139058754703810576

[10 rows x 2 columns]

In [44]: df.dtypes
Out[44]:
localtime    datetime64[ns]
ref                   int64
dtype: object

In [45]: len(df)
Out[45]: 111743

In [46]: g = df.groupby('ref')

如果我从我的组中请求最后一个元素,该函数就会挂起！

In [47]: %timeit g.last()

我在6分钟后杀了它; top在整个时间内显示100％的cpu.

如果我明确地请求localtime列,这至少会返回,尽管对于有多少元素来说它仍然看起来很荒谬.

In [48]: %timeit g['localtime'].last()
1 loops,best of 3: 4.6 s per loop

有什么我想念的吗？这是大熊猫0.13.1.

此问题与datetime64类型一起出现.假设我直接从文件中读取：

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.read_csv('so.csv')

In [3]: df.dtypes
Out[3]:
localtime    object
ref           int64
dtype: object

In [4]: %timeit df.groupby('ref').last()
10 loops,best of 3: 28.1 ms per loop

对象类型工作得很好.然而,如果我施展时间戳,所有地狱都会破裂：

In [5]: df.localtime = pd.to_datetime(df.localtime)

In [6]: df.dtypes
Out[6]:
localtime    datetime64[ns]
ref                   int64
dtype: object

In [7]: %timeit df.groupby('ref').last()

情节变粗.

使用Jeff的建议在没有数据文件的情况下重现：

In [70]: rng = pd.date_range('20130101',periods=20,freq='s')

In [71]: df = pd.DataFrame(dict(timestamp = rng.take(np.random.randint(0,20,size=100000)),value = np.random.randint(0,100,size=100000)*1000000))

In [72]: %timeit df.groupby('value').last()
1 loops,best of 3: 332 ms per loop

但是,如果我改变随机整数的范围,那么问题又会出现！

In [73]: df = pd.DataFrame(dict(timestamp = rng.take(np.random.randint(0,100000,size=100000)*1000))

In [74]: %timeit df.groupby('value').last()                                                           

我只是增加了第二个randint()的高参数,这意味着groupby()将具有更大的长度.这会在没有数据文件的情况下重现我的错误.

请注意,如果我放弃datetime64类型,那么没有问题：

In [12]: df = pd.DataFrame(dict(timestamp = np.random.randint(0,size=100000),size=100000)*1000))

In [13]: %timeit df.groupby('value').last()
100 loops,best of 3: 14.4 ms per loop

所以罪魁祸首是在datetime64上缩放last().