sont des boucles pour pandas vraiment mauvaises?

pandas met l'accent sur une conception "convention sur la configuration", avec l'API adaptée à diverses données et cas d'utilisation. Les fonctions vectorisées exécutent efficacement les opérations sur des objets Pandas entiers, mais ils peuvent avoir des frais généraux lors de la gestion des types de données complexes ou de petits ensembles de données. Par conséquent, les boucles pour les boucles et les compréhensions de liste sont toujours des options viables dans des situations spécifiques. Évitez les frais généraux associés à la vectorisation.

Travailler avec des dtypes mixtes / objets: Les types de données d'objet / mixtes nécessitent intrinsèquement les implémentations Loopy plus lentes en pandas. Les boucles pour les boucles ou les compréhensions de liste offrent des alternatives plus rapides. Envisagez de restructurer les données pour séparer les différents types de données en colonnes distinctes.

• En appliquant des expressions régulières: Les opérations Regex peuvent être gérées plus efficacement en précompilant le modèle et en itérant les données, plutôt que d'utiliser des opérations de chaîne vectorielles de Pandas. Considérations
• Les performances doivent être testées avec les données spécifiques et le cas d'utilisation pour déterminer l'approche optimale.
Vectorisation Numpy peut offrir des performances supérieures sur une itération Python pour certaines opérations de chaîne. objets.