大数据计算MaxCompute pyodps 对大量数据进行逐条处理，我才用的是dataframe?

如果您在大数据计算MaxCompute中使用pyodps处理大量数据时，通过将DataFrame转换为Pandas DataFrame进行逐条处理的方式效率较低，我可以提供一些合理的方案来提高处理效率：

利用MaxCompute的计算能力：MaxCompute具有强大的计算能力和分布式处理能力，可以利用它来处理大规模数据。您可以尝试在MaxCompute中使用MaxCompute SQL或MaxCompute SQL任务，直接在MaxCompute上进行数据过滤和处理，而无需将数据转换为Pandas DataFrame。

利用MaxCompute的分区功能：如果您的数据按照某种特定的分类进行分区，可以考虑在MaxCompute中创建分区表，并按照分类字段进行分区。这样，您可以通过针对特定分区的查询来处理数据，而无需加载整个数据集。

使用MaxCompute的UDF（用户自定义函数）：如果您的处理逻辑需要自定义函数或特定的处理操作，可以考虑在MaxCompute中编写UDF来实现。UDF可以在MaxCompute分布式环境中高效地处理大量数据。

批量处理数据：尽量避免逐条处理数据，而是尝试批量处理数据。您可以根据分类字段将数据分组，并在每个组上进行批量处理。这样可以减少数据转换和处理的开销。

调整数据处理流程：如果可能，尝试优化数据处理流程，将一些处理步骤前置或合并，减少不必要的数据转换和重复操作。

效率低是指运行时间太长还是啥，衡量的指标是什么呢。现在大概是什么样的处理逻辑.慢的原因大概是这样，pyodps的sdk，访问odps表都会根据pyodps的def逻辑转为udf，有的也会转为内建函数，比如agg之类的，def自定义的没有映射内建函数的逻辑，跑起来，效率可能会有慢。目前您这边这个场景，我建议可以这样。方式1：目前的PyODPS任务，因为pandas是开源的，所以逻辑快慢我们调整不了。可以加上几个参数调一下转化后的SQL任务。看看主要是map阶段慢了，还是reduce阶段慢了，调一下参数值。
加参数方式：https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/sql?spm=a2c4g.11186623.0.i34#section-ntm-54m-cfb获取log view方式：https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/task-instances?spm=a2c4g.11186623.0.0.277f613digbIlx#section-dmm-mtm-cfb方式2：看下能否使用ODPS的DataFrame实现逻辑，应该会效率高一点。方式3：如果上述方式能不能很好的改善效率，看看能否转成SQL的方式，使用ODPS的内建函数，直接SQL处理，效率会好一些。，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”