pythonやPandasのキャッシュ結果はありましたか？

Question

パンダのDataFrameで作業しているのに気付いたのは、一番奇妙なことです。同じコードの1回目と2回目の実行の間にDataFrameを作成する時間が大幅に短縮されます。

L = list('ABCDEFGH')*20000 
min_length = 10000 
data_dict = {k: np.random.randint(10, size=min_length) for k in L} 
start = time.time() 
df = pd.DataFrame({k:v[:min_length] for k,v in data_dict.items()}) 
print('loop time : ', time.time() - start) 

第一の実行のための時間

loop time : 0.05926999 

私はすべてのボディは、ちょうど何が起こったのか説明でき

loop time : 0.00090622 

上記のコードを再実行するとき？
pandasまたはpythonキャッシュの結果はありましたか？
ipythonでtimeitを実行すると、this

Answer 1

のような結果が得られます。実行時に.pycファイルに変換する時間をとって最初に実行したときの問題である可能性がありました。私は本当に専門家ではありませんが、これは本当の答えではなく、トラブルシューティングの段階です。

これを実行して、最初の反復が後続の反復よりもかなり長いかどうかを確認してください。

L = list('ABCDEFGH')*20000 
min_length = 10000 
data_dict = {k: np.random.randint(10, size=min_length) for k in L} 

for i in range(10): 
    start = time.time() 
    df = pd.DataFrame({k:v[:min_length] for k,v in data_dict.items()}) 
    print('loop time : ', time.time() - start)