Pandas の For ループは常に非効率的ですか? ベクトル化よりも反復を優先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のでしょうか?どのような場合に注意すべきですか?

はじめに

pandas は計算を高速化するベクトル化された演算で知られていますが、多くのコード例には依然としてループが含まれています。ドキュメントではデータの反復を避けることを推奨していますが、この投稿では、for ループがベクトル化されたアプローチよりも優れたパフォーマンスを提供するシナリオを検討します。

小規模データの反復とベクトル化

Forデータが小さい場合、for ループはベクトル化された関数よりも優れたパフォーマンスを発揮します。これは、ベクトル化された関数の軸の位置合わせ、混合データ型、欠落データの処理に伴うオーバーヘッドが原因です。最適化された反復メカニズムを使用するリスト内包表記はさらに高速です。

混合/オブジェクト dtype による操作

文字列ベースの比較:

• パンダの文字列操作は本質的に遅いオブジェクト dtype を使用するため。
• リスト内包表記は、文字列比較のベクトル化メソッドよりも大幅に優れています。

辞書/リスト要素へのアクセス:

• リスト内包表記は、辞書の列から値を抽出することに優れています。
• マップは、遅いループベースの実装に依存しているため、パフォーマンスが低下します。

正規表現操作

• List多くの場合、内包表記は「ベクトル化された」str.contains、str.extract、およびおよび str.extractall 関数。
• 正規表現パターンを事前にコンパイルし、手動で反復処理すると、さらに高速化できる可能性があります。

for ループを考慮する場合

小さな列の場合DataFrames:

• オーバーヘッドが削減されるため、ベクトル化された関数より反復が高速です。

混合データ型:

• ベクトル化された関数には混合データ型を処理する機能が備わっていないため、ループがさらに複雑になります

正規表現:

• 正規表現パターンを事前にコンパイルし、re.search または re.findall で反復処理すると、改善できる可能性があります。

結論

ベクトル化された関数はシンプルさと読みやすさを提供しますが、特定のシナリオではループベースのソリューションを考慮することが重要です。パフォーマンス要件に最も適したアプローチを決定するには、慎重にテストすることをお勧めします。

以上がPandas の For ループは常に非効率的ですか? ベクトル化よりも反復を優先する必要があるのはどのような場合ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。