Pandas For-Loop는 항상 나쁜가요? 언제 사용해야 합니까?

Pandas의 for 루프가 정말 나쁜가요? 언제 신경 써야 하나요?

Pandas에서 For 루프는 본질적으로 "나쁜" 것이 아닙니다. 특정 상황에서는 보다 일반적인 "벡터화된" 접근 방식을 사용하는 것보다 이점을 제공할 수 있습니다. 다음과 같은 경우 for 루프 사용을 고려하세요.

• 작은 데이터 작업: 벡터화된 함수는 인덱스/축 정렬, 혼합 데이터 유형 및 누락된 데이터를 처리하는 데 오버헤드를 발생시킵니다. 작은 데이터 세트의 경우 for-loop가 더 빠를 수 있습니다.
• 객체/혼합 dtype 처리: Pandas는 문자열을 객체로 처리하며 문자열 작업은 본질적으로 벡터화하기 어렵습니다. List comprehension은 dtype이 혼합된 벡터화된 메서드보다 성능이 뛰어난 경우가 많습니다.
• str/regex 접근자 함수 사용: 벡터화된 문자열 작업(예: str.contains)은 정규식 패턴을 미리 컴파일하는 것보다 느릴 수 있습니다. re.compile을 사용하여 데이터를 반복합니다.

위 내용은 Pandas For-Loop는 항상 나쁜가요? 언제 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!