Sind For-Schleifen in Pandas immer ineffizient? Wann sollte ich der Iteration Vorrang vor der Vektorisierung einräumen?

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

Einführung

Während Pandas für seine vektorisierten Operationen bekannt ist, die die Berechnung beschleunigen, enthalten viele Codebeispiele immer noch Schleifen. Während in der Dokumentation empfohlen wird, Iterationen über Daten zu vermeiden, werden in diesem Beitrag Szenarien untersucht, in denen For-Schleifen eine bessere Leistung bieten als vektorisierte Ansätze.

Iteration vs. Vektorisierung bei kleinen Datenmengen

Für Bei kleinen Datenmengen können for-Schleifen vektorisierte Funktionen aufgrund des Mehraufwands übertreffen, der mit der Verarbeitung der Achsenausrichtung, gemischten Datentypen und fehlenden Daten verbunden ist. Listenverständnisse, die optimierte iterative Mechanismen verwenden, sind sogar noch schneller.

Operationen mit gemischten/Objekt-D-Typen

String-basierter Vergleich:

• String-Operationen in Pandas sind aufgrund der Verwendung von Objekten von Natur aus langsam dtypes.
• Listenverständnisse übertreffen vektorisierte Methoden für den String-Vergleich deutlich.

Zugriff auf Wörterbuch-/Listenelemente:

• Listenverständnisse zeichnen sich durch das Extrahieren von Werten aus Spalten von Wörterbüchern oder Listen aus.
• Map funktioniert schlecht, da es auf eine langsame schleifenbasierte Implementierung angewiesen ist.

Regex-Operationen

• Listenverständnisse sind oft schneller als die „vektorisierte“ str .contains-, str.extract- und str.extractall-Funktionen.
• Regex-Muster vorkompilieren und Das manuelle Iterieren kann zu weiteren Beschleunigungen führen.

Wann sind For-Schleifen zu berücksichtigen?

Für kleine Zeilen von DataFrames:

• Iteration ist aufgrund der Reduzierung schneller als vektorisierte Funktionen Overhead.

Gemischte Datentypen:

• Vektorisierte Funktionen sind nicht für die Verarbeitung gemischter Datentypen geeignet, wodurch Schleifen effizienter werden.

Regelmäßig Ausdrücke:

• Regex-Muster vorab zu kompilieren und mit re.search oder re.findall zu iterieren, kann die Leistung verbessern.

Fazit

Während vektorisierte Funktionen Einfachheit und Lesbarkeit bieten, ist es wichtig, in bestimmten Szenarien schleifenbasierte Lösungen in Betracht zu ziehen. Es wird empfohlen, sorgfältige Tests durchzuführen, um den für Ihre Leistungsanforderungen am besten geeigneten Ansatz zu ermitteln.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSind For-Schleifen in Pandas immer ineffizient? Wann sollte ich der Iteration Vorrang vor der Vektorisierung einräumen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!