Pandas の For ループは常に非効率的ですか?ベクトル化の代わりに反復処理を行う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?

従来、パンダでは for ループは「悪い」ものとみなされてきましたが、これは必ずしも正確であるとは限りません。ベクトル化されたアプローチを使用するより反復の方が効率的である特定のケースがあります:

小規模データ: 小規模なデータセットの場合、反復 (リスト内包表記による) 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。インデックスの配置、混合データ型などの処理に関連する特定のオーバーヘッド。

Mixed/Object dtypes: Pandas は、オブジェクト、リスト、辞書などの混合データ型を効率的に処理するのが困難です。このようなシナリオでは、反復により、特に辞書値の抽出、リストのインデックス付け、ネストされたリストの平坦化などの操作でパフォーマンスが大幅に向上します。

正規表現操作: パンダのベクトル化された文字列操作 (例: str. contains、str.extract) は、多くの場合、正規表現を使用した反復よりも遅くなります。パターンを事前にコンパイルし、リスト内包表記を使用すると、特に複雑な正規表現操作や繰り返しの正規表現操作のパフォーマンスが大幅に向上します。

一般に、ベクトル化は pandas の強力な機能ですが、常に最適なアプローチであるとは限りません。反復がより適しているこれらのケースを理解することで、pandas コードのパフォーマンスを最適化できます。

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