将自定义 C 函数与 Pandas 一起使用（一种简单的方法）

Question

有没有办法让自定义 C 函数作用于 pandas DF？例如，我知道我可以将 ac 函数包装在 python 函数中，并在行明智迭代中使用它，但这似乎效率低下。我知道pandas是用c写的。我想要一种简单的方法来告诉 pandas“使用这个 c 函数”。这很天真，但是这样的事情...cFunc = get_c_function_some_how()for i in range(1000):    df = df.use_c_function(cFunc)use_df(df)...我的用例是，我一遍又一遍地进行一组简单但计算成本较高的计算，并且我希望使该特定计算集显着更快编辑：我想以某种方式将整个 Pandas Dataframe 传递给 C 函数就可以了，实际上迭代可能应该在 C 内部发生，所以如果需要使用一次 python 包装的 c 函数，那么数据就被移交给C 用于计算，这似乎是一个非常好的解决方案。我个人找不到有关执行此类操作的文档。

Answer 1

有一种方法可以做到这一点，但我不会将其描述为“简单”。

在内部，Pandas 使用 numpy 来存储数据。如果您可以获得 numpy 向量形式的数据，则可以将其传递给 C，并让它对该向量进行操作。

从列中获取 numpy 向量很容易：

vec = df["foo"].to_numpy()

接下来，您需要确保向量是连续的。你不能假设它是这样，因为如果数据具有兼容的类型，pandas 会将来自多个列的数据存储在同一个 numpy 数组中。

vec = np.ascontiguousarray(vec)

然后，您可以将 numpy 数组传递给 C。