python 程序优化/并行?

我现在要将股票的 tick 数据转成频率为 1 分钟的数据。 数据是存在 amazon s3, 一个日期(文件夹)下面有 2400+只股票，以 zip 格式存储， zip 里面是 一个 csv 文件。 一个 csv 文件大约在 4000+行。

可以认为 csv 文件就是有一列是时间，大约间隔 3 秒，从 9:25:xx-15:0x:xx ，一列是价格。

现在采用的是笨办法，把文件下载到本地，已经下载了一个月的，大约 2G 左右。

主要写了 2 个函数，一个是读 zip 文件到 pandas 的 dataframe ，另一个是转换 dataframe 至 1min 的频率（这里是使用 dataframe 的 resample 函数)。

为了使用 resample ， dataframe 的 index 需要是 DatetimeIndex 格式。 我尝试了几种方法。

1. 使用 Pandas 的 DatetimeIndex ，很耗时。
2. strptime 也是很耗时。
3. 使用 datetime.datetime ， 类似如下调用：

def parse(time_string):
    year = int(time_string[0:4])
    month = ...
    ...
    dt = datetime.datetime(year,month,...)
    return dt
 

方法 3 比方法 1 、 2 快 3-30 倍左右。但是即使这样，还是很耗时。

def zip_to_dataframe(zipped_file):
    ...
    # index 之前是字符串格式
    df.index = df.index.map(parse) # 本行耗时占整个函数的 60%
    ...

第二个函数

def transform_dataframe(df):
    ...
    col_loc = transformed_df.columns.get_loc('open') #取得开盘价所在的列位置
    transformed_df.iloc[0,col_loc] = open_price # 本行耗时占整个函数的 45%
   ...

对于处理一个 zip 文件，两个函数各自耗时 100+毫秒左右。如果按照两个函数耗时 0.25 秒算， 0.25(秒) * 2400(一天有 2400 左右只股票) * 20(一个月大概 20 个左右的交易日) * 12(个月) / 3600(秒) = 40 小时！

即使我用并行，公司电脑只有双核.也要 20 小时。这只是 1 年的，如果要转换多年的。。。

我现在想到的:

1. 优化程序，减少耗时。对我来说很难想的出来了， datetime.datetime 后面应该是用的 C 函数吧？感觉很难提升了。 我想不明白为什么对一个单元格赋值会占用那么大的时间。

2. 把程序拷到其他电脑，一台电脑跑一年的数据，感觉这办法太土。。。。

3. 用 spark 分布式？没处理过，公司没用 spark ，我都是单机版玩玩，如果这是正途，我愿意试试。

4. 请多多赐教