Pandas `s.replace` est-il vraiment le meilleur moyen de remplacer des valeurs dans une série ?

Remplacement efficace des valeurs basées sur un dictionnaire dans la série Pandas

Remplacement des valeurs dans une série pandas via un dictionnaire (s.replace(d)) est une tâche courante qui, malheureusement, peut s'avérer inefficace. Cet article étudie pourquoi s.replace est lent et explore des approches alternatives pour améliorer les performances.

Inefficacité de s.replace

La principale raison de la lenteur des performances de s.replace est sa gestion des cas extrêmes et des situations rares nécessitant un traitement supplémentaire. Cette surcharge peut avoir un impact significatif sur le temps d'exécution, en particulier pour les grands ensembles de données.

Méthodes alternatives

Pour améliorer les performances, envisagez d'utiliser s.map(d) si toutes les valeurs des séries sont trouvé dans les clés du dictionnaire. Cependant, cette méthode est limitée dans son applicabilité. Alternativement, pour les cas où seule une fraction des valeurs est mappée, envisagez l'une des options suivantes :

• Cas général :

  • Utiliser s.map(d) si des valeurs > 5 % sont mappées.
  • Utilisez s.map(d).fillna(s['A']).astype(int) si >5 % des valeurs sont mappées.

• Quelques valeurs dans le dictionnaire :

  • Utiliser s.replace(d).

Benchmarking

Le benchmarking confirme l'avantage en termes de performances de s.mapping par rapport à s.replace pour les grands ensembles de données avec une valeur diversifiée distributions.

Explication

Le ralentissement de s.replace est attribué à son traitement approfondi, qui comprend la conversion du dictionnaire en liste, la vérification des dictionnaires imbriqués et l'itération via une liste de clés et de valeurs. En revanche, s.map est plus efficace car il se concentre sur un mappage direct de valeurs utilisant un chemin optimisé depuis les clés du dictionnaire vers les valeurs de la série.

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