Ist np.vectorize() immer der schnellste Weg, neue Spalten in Pandas zu erstellen?

Ist np.vectorize() beim Erstellen neuer Spalten durchweg schneller als Pandas apply()?

Ja, np.vectorize() ist im Allgemeinen schneller als Pandas apply() für diese Aufgabe. Unsere Tests zeigen, dass np.vectorize() insbesondere bei größeren Datensätzen deutlich schneller sein kann.

Warum ist np.vectorize() schneller als apply()?

Pandas apply() basiert auf Schleifen auf Python-Ebene, um Zeilen oder Spalten in einem Datenrahmen zu durchlaufen. Dies kann im Vergleich zu np.vectorize(), das optimierten C-basierten Code für vektorisierte Operationen verwendet, einen erheblichen Mehraufwand verursachen.

np.vectorize() konvertiert Ihre Eingabefunktion in eine universelle Funktion (ufunc) und wertet sie aus aufeinanderfolgende Tupel von Eingabearrays mithilfe von Broadcasting. Dadurch wird der Aufwand für die Erstellung und Weitergabe von Pandas-Objekten vermieden, was zu einer verbesserten Leistung führt.

Sollte np.vectorize() gegenüber apply() bevorzugt werden?

Zum Erstellen Wenn Sie neue Spalten als Funktion bestehender Spalten erstellen, ist np.vectorize() aufgrund seiner überlegenen Leistung im Allgemeinen die bessere Wahl. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass np.vectorize() im Vergleich zu apply() eine begrenzte Flexibilität aufweist, insbesondere wenn es darum geht, auf andere Spalten zuzugreifen oder komplexe Operationen auszuführen.

Andere schnellere Optionen

Für wirklich optimierte vektorisierte Berechnungen sind NumPy-Operationen wie np.where() oder elementweise Operationen äußerst effektiv. Wenn die Leistung von entscheidender Bedeutung ist, sollten Sie diese verwenden oder Bibliotheken wie Numba erkunden, die eine effiziente JIT-Kompilierung benutzerdefinierter Funktionen ermöglichen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIst np.vectorize() immer der schnellste Weg, neue Spalten in Pandas zu erstellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!