Pandas では For ループは常に非効率的ですか?

パンダの for ループは本当に悪いものですか?

パンダのドキュメントではループベースのソリューションを推奨していませんが、for ループは本質的に悪いものではなく、特定のシナリオでは、ベクトル化されたメソッドよりも優れたパフォーマンスを発揮する可能性があります。

いつ検討するか反復ソリューション:

1. 小規模データ: 小規模なデータセットの場合、アラインメント、データ型、欠損値の処理におけるオーバーヘッドが削減されるため、ループはベクトル化された関数よりも高速になる可能性があります。
2. Mixed/Object Dtypes: Pandas のベクトル化メソッドには困難があります混合データ型の処理。ループにより柔軟性が向上し、辞書、リスト、入れ子構造を効率的に操作できます。
3. 正規表現操作と .str アクセサー メソッド: Pandas の正規表現操作と .str メソッドは通常、通常のメソッドを使用するよりも遅くなります。 re.compile() を介して式を直接実行します。カスタムのループベースのソリューションは、文字列の抽出や置換などの操作をより効率的に行うことができます。

例:

• 小さなデータの数値比較
• 大規模なデータセットでの値のカウントは、ループを使用するとより効率的です。 Collections.Counter.
• ディクショナリ値の抽出と位置リストのインデックス作成は、ほとんどの場合、ループを使用すると高速になります。
• ネストされたリストの平坦化は、itertools.chain またはリスト内包表記を使用して最適に実現されます。
• 正規表現パターンを使用した文字列抽出は、カスタム ループベースでより効率的です

結論:

ベクトル化された関数とループのどちらを選択するかは、データと特定の問題によって異なります。反復ソリューションは、小規模なデータ、混合データ型、またはパフォーマンスが重要なシナリオに適している可能性があります。ただし、パフォーマンスが主な関心事ではない場合、ベクトル化されたメソッドはシンプルさと読みやすさを提供します。

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