Quand dois-je utiliser (et quand dois-je éviter) pandas.apply() ?

Quand dois-je (ne pas) utiliser pandas.apply() dans mon code ?

Introduction

pandas.apply() est un outil puissant qui permet aux utilisateurs d'appliquer une fonction sur les lignes ou les colonnes d'un DataFrame ou d'une série. Cependant, on sait qu’elle est plus lente que les autres méthodes, ce qui soulève la question de savoir quand l’utiliser et l’éviter. Cet article examine les raisons des problèmes de performances de apply() et fournit des directives pratiques sur la façon d'éliminer son utilisation.

Pourquoi apply() est-il lent ?

apply() calcule le résultat pour chaque ligne ou colonne individuellement, ce qui peut être inefficace lorsque des opérations vectorisées sont disponibles. De plus, apply() entraîne une surcharge en gérant l'alignement, en gérant les arguments complexes et en allouant de la mémoire.

Quand éviter apply()

Utilisez des alternatives vectorisées chaque fois que possible. Vectorisé les opérations, telles que celles fournies par NumPy ou les propres fonctions vectorisées des pandas, opèrent sur des tableaux entiers à la fois, ce qui entraîne des performances significatives gains.

Évitez apply() pour les manipulations de chaînes. Pandas fournit des fonctions de chaîne optimisées qui sont vectorisées et plus rapides que les appels apply() basés sur des chaînes.

Utilisez la compréhension des listes pour les explosions de colonnes. L'éclatement des colonnes de listes à l'aide de apply() est inefficace. Préférez utiliser les compréhensions de liste ou convertir la colonne en liste et la transmettre à pd.DataFrame().

Quand utiliser apply()

Fonctions non vectorisées pour les DataFrames . Certaines fonctions sont vectorisées pour les séries mais pas pour les DataFrames. Par exemple, pd.to_datetime() peut être utilisé avec apply() pour convertir plusieurs colonnes en datetime.

Fonctions complexes nécessitant un traitement par ligne. Dans certains cas, il peut être nécessaire d’appliquer une fonction complexe nécessitant un traitement ligne par ligne. Cependant, cela doit être évité si possible.

Considérations GroupBy.apply()

Utilisez des opérations GroupBy vectorisées. Les opérations GroupBy ont des alternatives vectorisées qui peuvent être plus efficaces.

Évitez apply() pour les transformations enchaînées.Chaînage de plusieurs opérations au sein GroupBy.apply() peut entraîner des itérations inutiles. Utilisez des appels GroupBy séparés si possible.

Autres mises en garde

apply() fonctionne deux fois sur la première ligne. Il doit déterminer si la fonction a des effets secondaires, qui peuvent impact sur les performances.

Consommation de mémoire. apply() consomme une quantité importante de mémoire, ce qui la rend impropre aux applications liées à la mémoire. candidatures.

Conclusion

pandas.apply() est une fonction accessible, mais ses limites de performances doivent être soigneusement prises en compte. Pour éviter les problèmes de performances, il est essentiel d'identifier des alternatives vectorisées, d'explorer des options efficaces pour les manipulations de chaînes et d'utiliser judicieusement apply() lorsqu'aucune autre option n'est disponible. En comprenant les raisons de son inefficacité, les développeurs peuvent écrire du code pandas efficace et maintenable.

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!