Sind For-Schleifen in Pandas immer ineffizient? Wann sollte ich iterieren statt vektorisieren?

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

For-Schleifen wurden bei Pandas herkömmlicherweise als „schlecht“ angesehen, aber das ist nicht immer richtig. Es gibt bestimmte Fälle, in denen die Iteration effizienter sein kann als die Verwendung vektorisierter Ansätze:

Kleine Daten: Bei kleinen Datensätzen kann die Iteration (über Listenverständnisse) schneller sein als vektorisierte Funktionen, da sie dies vermeiden Bestimmter Overhead im Zusammenhang mit der Handhabung der Indexausrichtung, gemischten Datentypen usw.

Gemischte/Objekt-D-Typen: Pandas hat Schwierigkeiten, effizient mit gemischten Datentypen zu arbeiten, einschließlich Objekten, Listen und Wörterbüchern. Die Iteration bietet in solchen Szenarien erhebliche Leistungsvorteile, insbesondere für Vorgänge wie die Extraktion von Wörterbuchwerten, die Listenindizierung und die Reduzierung verschachtelter Listen.

Regex-Operationen: Vektorisierte Zeichenfolgenoperationen in Pandas (z. B. str. enthält, str.extract) sind oft langsamer als die Iteration mit regulären Ausdrücken. Das Vorkompilieren von Mustern und die Verwendung von Listenverständnissen können zu einer wesentlich besseren Leistung führen, insbesondere bei komplexen oder wiederholten Operationen mit regulären Ausdrücken.

Obwohl die Vektorisierung eine leistungsstarke Funktion von Pandas ist, ist sie im Allgemeinen möglicherweise nicht immer der optimale Ansatz. Indem Sie die Fälle verstehen, in denen Iteration besser geeignet ist, können Sie die Leistung Ihres Pandas-Codes optimieren.

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