Wann sollten Sie For-Schleifen anstelle von vektorisierten Pandas-Funktionen verwenden?

Sind For-Schleifen in Pandas wirklich schlecht?

Pandas legt Wert auf ein „Konvention vor Konfiguration“-Design mit einer API, die für verschiedene Daten und Formate geeignet ist Anwendungsfälle. Vektorisierte Funktionen führen Vorgänge für ganze Pandas-Objekte effizient aus, können jedoch bei der Verarbeitung komplexer Datentypen oder kleiner Datensätze einen gewissen Mehraufwand verursachen. Daher sind for-Schleifen und Listenverständnisse in bestimmten Situationen immer noch praktikable Optionen.

Wann sollten Sie eine Alternative zu vektorisierten Pandas-Funktionen in Betracht ziehen?

• Umgang mit kleinen bis mittelgroßen Datenmengen: Iterative Lösungen können schneller sein als vektorisierte Operationen, insbesondere bei kleinen Datenmengen, da sie den damit verbundenen Overhead vermeiden Vektorisierung.
• Arbeiten mit gemischten/Objekt-D-Typen: Objekt-/gemischte Datentypen erfordern von Natur aus langsamere, schleifenartige Implementierungen in Pandas. For-Schleifen oder Listenverständnisse bieten schnellere Alternativen. Erwägen Sie eine Umstrukturierung der Daten, um verschiedene Datentypen in separate Spalten zu unterteilen.
• Anwenden regulärer Ausdrücke: Regex-Operationen können effizienter durchgeführt werden, indem das Muster vorkompiliert und die Daten iteriert werden, anstatt Pandas zu verwenden ' vektorisierte String-Operationen.

Zusätzlich Überlegungen

• Die Leistung sollte mit den spezifischen Daten und dem Anwendungsfall getestet werden, um den optimalen Ansatz zu bestimmen.
• Die NumPy-Vektorisierung bietet möglicherweise eine bessere Leistung als die Python-Iteration für bestimmte String-Operationen.
• Die Verwendung von .values ​​für den Zugriff auf die zugrunde liegenden Arrays kann zu einer Geschwindigkeitssteigerung im Vergleich zum Betrieb auf den übergeordneten Pandas führen Objekte.

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