Verwenden Sie für Schleifen- oder Pandas -vektorisierte Funktionen?
Gepostet am 2025-05-01
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sind für Schleifen in Pandas wirklich schlecht?
pandas betont ein "Konvention über Konfiguration", wobei API für verschiedene Daten und Anwendungsfälle geeignet ist. Vectorisierte Funktionen führen Vorgänge effizient auf ganzen Pandas -Objekten aus, haben jedoch möglicherweise einen Überkopf, wenn sie komplexe Datentypen oder kleine Datensätze bearbeiten. Daher sind For-Loops und List-Verständnisse in bestimmten Situationen immer noch praktikable Optionen.
Wann sollten Sie eine Alternative zu vektorisierten Pandas-Funktionen in Betracht ziehen? Der mit der Vektorisierung verbundene Overhead.
- arbeiten mit gemischten/Objekt -DTYPES:
- Objekt/gemischte Datentypen erfordern von Natur aus langsamere, loopy -Implementierungen in Pandas. Für Schleife oder Listenfunktionen bieten schnellere Alternativen. Betrachten Sie die Daten um die Umstrukturierung, um verschiedene Datentypen in separate Spalten zu trennen. anwenden regelmäßige Ausdrücke:
- Regex -Operationen können effizienter behandelt werden, indem das Muster vorkonstant und das Iterieren der Daten anstelle von Pandas 'vectorisierten Zeichenfolgenoperationen. Überlegungen
- Die Leistung sollte mit den spezifischen Daten und Anwendungsfall getestet werden, um den optimalen Ansatz zu bestimmen. numpy vektorisation kann überlegene Leistung über Python-Iteration für bestimmte String-Operationen bieten. Objekte.
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