Pandas에서 For-Loop는 항상 비효율적인가요?

Pandas의 for 루프가 정말 나쁜가요?

pandas 문서에서는 루프 기반 솔루션을 권장하지 않지만 for 루프는 본질적으로 나쁘지 않으며 특정 시나리오에서는 벡터화된 방법보다 성능이 뛰어날 수 있습니다.

고려할 시기 반복 솔루션:

1. 소형 데이터: 소규모 데이터 세트의 경우 정렬, 데이터 유형 및 누락된 값을 처리하는 데 드는 오버헤드가 줄어들기 때문에 루프가 벡터화된 함수보다 더 빠를 수 있습니다.
2. 혼합/객체 Dtypes: Pandas의 벡터화된 메서드는 처리가 어렵습니다. 혼합 데이터 유형. 루프는 더 큰 유연성을 제공하고 사전, 목록 및 중첩 구조를 효율적으로 조작할 수 있습니다.
3. 정규식 연산 및 .str 접근자 메서드: Pandas의 정규식 연산 및 .str 메서드는 일반적으로 일반을 사용하는 것보다 느립니다. re.compile()을 통해 직접 표현식을 사용할 수 있습니다. 사용자 정의 루프 기반 솔루션은 문자열 추출 또는 교체와 같은 작업에 더 효율적일 수 있습니다.

예:

• 작은 데이터의 숫자 값 비교 루프를 사용하면 더 빠릅니다.
• 대규모 데이터세트의 값 계산은 다음을 사용하여 더 효율적입니다. Collections.Counter.
• 대부분의 경우 루프를 사용하면 사전 값 추출 및 위치 목록 인덱싱이 더 빠릅니다.
• 중첩 목록 평면화는 itertools.chain 또는 목록 이해를 통해 가장 잘 달성됩니다.
• 정규식 패턴을 사용한 문자열 추출은 사용자 정의 루프 기반에서 더 효율적입니다.

결론:

벡터화된 함수와 루프 사이의 선택은 데이터와 특정 문제에 따라 다릅니다. 반복적 솔루션은 소규모 데이터, 혼합 데이터 유형 또는 성능이 중요한 시나리오에 더 적합할 수 있습니다. 그러나 벡터화된 방법은 성능이 주요 관심사가 아닐 때 단순성과 가독성을 제공합니다.

위 내용은 Pandas에서 For-Loop는 항상 비효율적인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!