ベクトル化された Pandas 関数の代わりに For ループを使用する必要があるのはどのような場合ですか?

パンダの for ループは本当に悪いですか?

パンダは、さまざまなデータやデータに適した API を備えた「構成よりも規約」設計を重視しています。使用例。ベクトル化された関数は、pandas オブジェクト全体に対する操作を効率的に実行しますが、複雑なデータ型や小さなデータセットを処理する場合にはオーバーヘッドが発生する可能性があります。したがって、for ループとリスト内包表記は、特定の状況では依然として実行可能なオプションです。

ベクトル化された pandas 関数の代替手段を検討する必要があるのはどのような場合ですか?

• 小規模から中程度のサイズのデータ​​の処理: 反復ソリューションは、特に小規模なデータの場合、ベクトル化された操作よりも高速になる可能性があります。
• 混合/オブジェクト dtypes の使用: オブジェクト/混合データ型は本質的に、パンダでの低速でループの多い実装を必要とします。 for ループまたはリスト内包表記は、より高速な代替手段を提供します。データを再構築して、さまざまなデータ型を個別の列に分割することを検討してください。
• 正規表現の適用: 正規表現操作は、パンダを使用するのではなく、パターンをプリコンパイルしてデータを反復処理することで、より効率的に処理できます。 ' ベクトル化された文字列操作。

追加考慮事項

• 最適なアプローチを決定するには、特定のデータとユースケースでパフォーマンスをテストする必要があります。
• NumPy ベクトル化は、特定の文字列操作について Python の反復よりも優れたパフォーマンスを提供する可能性があります。
• .values を使用して基になる配列にアクセスすると、上位レベルでの動作よりも速度が向上します。パンダ オブジェクト。

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