Pandas `s.replace` は本当にシリーズ内の値を置換する最良の方法ですか?

Pandas シリーズの効率的な辞書ベースの値置換

辞書を使用した pandas シリーズの値の置換 (s.replace(d))これは一般的なタスクですが、残念ながら非効率的な場合があります。この記事では、s.replace が遅い理由を調査し、パフォーマンスを向上させるための代替アプローチを検討します。

s.replace の非効率

s.replace のパフォーマンスが遅い主な理由は次のとおりです。追加の処理が必要な特殊なケースやまれな状況の処理。このオーバーヘッドは、特に大規模なデータセットの場合、実行時間に大きな影響を与える可能性があります。

代替方法

パフォーマンスを向上させるには、すべての系列値が次の場合に s.map(d) の使用を検討してください。辞書のキーにあります。ただし、この方法の適用範囲は限られています。あるいは、値の一部のみがマップされる場合は、次のいずれかを検討してください:

• 一般的なケース:

  • を使用します。 >5% の値がマップされている場合は s.map(d)。
  • を使用します。 s.map(d).fillna(s['A']).astype(int) >5% の値がマップされている場合。

• 値が少ない辞書内:

  • を使用s.replace(d).

ベンチマーク

ベンチマークにより、大規模な場合の s.replace に対する s.mapping のパフォーマンス上の利点が確認されます。多様な価値を持つデータセット

説明

s.replace の速度低下は、辞書のリストへの変換、ネストされた辞書のチェック、反復処理などの広範な処理が原因であると考えられます。キーと値のリストを通じて。対照的に、s.map は、辞書のキーからシリーズの値への最適化されたパスを使用した直接値マッピングに焦点を当てているため、より効率的です。

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