Quand dois-je éviter d'utiliser la fonction « apply() » de Pandas ?

Quand ne pas utiliser apply() dans le code Pandas

Cette analyse complète explore les avantages et les inconvénients de l'utilisation de la fonction apply() dans le code Pandas.

Comprendre l'application() Function

apply() est une fonction pratique qui vous permet d'appliquer une fonction définie par l'utilisateur à chaque ligne ou colonne d'un DataFrame. Cependant, il comporte des limites et des problèmes de performances potentiels.

Raisons à éviter apply()

• Problèmes de performances : apply() applique de manière itérative les fonctions définies par l'utilisateur, conduisant à des performances significatives des goulots d'étranglement. Les alternatives vectorisées ou les compréhensions de listes sont généralement plus rapides.


• Exécution redondante de lignes ou de colonnes : dans certains cas, apply() exécute la fonction définie par l'utilisateur deux fois, une fois pour vérifier les effets secondaires et une fois pour appliquer la fonction lui-même.


• Inefficacité des opérations simples : de nombreuses fonctions Pandas intégrées, telles que sum() et max(), effectuent des opérations beaucoup plus rapidement que apply() pour des tâches simples.

Quand envisager d'utiliser apply()

Bien que apply() doive généralement être évité, il existe des situations spécifiques où cela peut être une option acceptable :

• Fonctions vectorisées pour les séries mais pas les DataFrames : lorsqu'une fonction est vectorisée pour Séries mais pas DataFrames, apply() peut être utilisé pour appliquer la fonction à plusieurs colonnes.


• Opérations GroupBy fusionnées : pour combiner plusieurs transformations en une seule opération GroupBy , apply() peut être utilisé sur GroupBy object.


• Conversion d'une série en chaînes : Étonnamment, apply() peut être plus rapide que astype() lors de la conversion d'entiers d'une série en chaînes pour des tailles de données inférieures 2¹⁵.

Conseils pour la refactorisation du code

Pour réduire l'utilisation de apply () et améliorez les performances du code, considérez ce qui suit techniques :

• Opérations de vectorisation : utilisez les fonctions vectorisées disponibles dans Pandas ou numpy dans la mesure du possible.

< ;li>Utiliser les compréhensions de liste : Pour opérations scalaires, les compréhensions de listes offrent une alternative plus rapide à apply().

• Exploiter les fonctions intégrées de Pandas : exploitez les fonctions Pandas optimisées pour les opérations courantes telles que sum() et max().


• Utilisez les lambdas personnalisés avec parcimonie : si vous utilisez des lambdas personnalisés dans apply(), passez comme arguments pour lister les compréhensions ou les fonctions vectorisées pour éviter les doubles exécution.

L'application de ces techniques entraînera une exécution du code beaucoup plus rapide et des performances globales améliorées.

Conclusion< ;/h2>

Bien que apply() puisse être une fonction pratique, il doit être utilisé avec prudence. Comprendre les limites et les implications en termes de performances de apply() est crucial pour écrire du code Pandas efficace et évolutif.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!