Wann sollte ich die Verwendung der Funktion „apply()' von Pandas vermeiden?

Wann apply() nicht im Pandas-Code verwendet werden sollte

Diese umfassende Analyse untersucht die Vor- und Nachteile der Verwendung der apply()-Funktion im Pandas-Code.

Apply() verstehen Function

apply() ist eine praktische Funktion, mit der Sie eine benutzerdefinierte Funktion auf jede Zeile oder Spalte eines DataFrame anwenden können. Es bringt jedoch Einschränkungen und potenzielle Leistungsprobleme mit sich.

Gründe, die es zu vermeiden gilt, apply()

• Leistungsprobleme: apply() wendet iterativ benutzerdefinierte Funktionen an, was zu erheblichen Leistungsengpässen führt. Vektorisierte Alternativen oder Listenverständnisse sind normalerweise schneller.


• Redundante Zeilen- oder Spaltenausführung: In einigen Fällen führt apply() die benutzerdefinierte Funktion zweimal aus, einmal bis auf Nebenwirkungen prüfen und einmal die Funktion selbst anwenden.


• Ineffizienz für einfache Operationen: Viele integrierte Pandas-Funktionen, wie sum() und max(), führen Operationen viel schneller aus als apply() für einfache Aufgaben.

Wann sollte die Verwendung von apply() in Betracht gezogen werden

Während apply() im Allgemeinen vermieden werden sollte, gibt es bestimmte Situationen, in denen dies der Fall sein kann eine akzeptable Option:

• Vektorisierte Funktionen für Serien, aber nicht für DataFrames: Wenn eine Funktion für Serien, aber nicht für DataFrames vektorisiert ist, gelten( ) kann verwendet werden, um die Funktion auf mehrere anzuwenden Spalten.


• Zusammengeführte GroupBy-Operationen: Um mehrere Transformationen in einer einzigen GroupBy-Operation zu kombinieren, kann apply() für das GroupBy-Objekt verwendet werden.


• Serien in Strings konvertieren: Überraschenderweise kann apply() schneller sein als astype() beim Konvertieren von Ganzzahlen in einer Reihe in Zeichenfolgen für Datengrößen unter 2¹⁵.

Tipps für die Code-Umgestaltung< /h2>

Berücksichtigen Sie Folgendes, um die Verwendung von apply() zu reduzieren und die Codeleistung zu verbessern Techniken:

• Vektorisierte Operationen: Verwenden Sie nach Möglichkeit vektorisierte Funktionen, die in Pandas oder Numpy verfügbar sind.

< ;li>List Comprehensions verwenden: Für Skalar Operationen und Listenverständnisse bieten eine schnellere Alternative zu apply().

• Exploit Pandas Built-in Functions: Nutzen Sie optimierte Pandas-Funktionen für gängige Operationen wie sum() und max().


• Benutzerdefinierte Lambdas sparsam verwenden: Wenn Sie benutzerdefinierte Lambdas in apply() verwenden, übergeben Sie sie als Argumente zum Auflisten von Verständnissen oder vektorisierten Funktionen, um Doppelgänger zu vermeiden Ausführung.

Die Anwendung dieser Techniken führt zu einer deutlich schnelleren Codeausführung und einer verbesserten Gesamtleistung.

Fazit< ;/h2>

Apply() kann zwar eine praktische Funktion sein, sollte jedoch mit Vorsicht verwendet werden. Das Verständnis der Einschränkungen und Leistungsauswirkungen von apply() ist entscheidend für das Schreiben von effizientem und skalierbarem Pandas-Code.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWann sollte ich die Verwendung der Funktion „apply()' von Pandas vermeiden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!