Sind Pandas-For-Schleifen immer schlecht? Wann sollte ich sie verwenden?

Sind For-Schleifen in Pandas wirklich schlecht? Wann sollte es mich interessieren?

For-Schleifen sind bei Pandas nicht grundsätzlich „schlecht“. In bestimmten Situationen können sie Vorteile gegenüber der Verwendung herkömmlicher „vektorisierter“ Ansätze bieten. Erwägen Sie die Verwendung einer for-Schleife, wenn:

• Arbeiten mit kleinen Datenmengen: Vektorisierte Funktionen verursachen Mehraufwand für die Handhabung der Index-/Achsenausrichtung, gemischter Datentypen und fehlender Daten. Bei kleinen Datensätzen sind For-Schleifen möglicherweise schneller.
• Umgang mit Objekten/gemischten D-Typen: Pandas behandelt Zeichenfolgen als Objekte, und Zeichenfolgenoperationen sind von Natur aus schwer zu vektorisieren. Listenverständnisse übertreffen häufig vektorisierte Methoden mit gemischten D-Typen.
• Verwendung der str/regex-Zugriffsfunktionen: Vektorisierte String-Operationen (z. B. str.contains) können langsamer sein als die Vorkompilierung eines Regex-Musters und Iterieren über die Daten mit re.compile.

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