Pandas의 For 루프는 항상 비효율적인가요? 언제 벡터화 대신 반복해야 합니까?

Pandas의 for 루프가 정말 나쁜가요? 언제 주의해야 합니까?

Pandas에서는 일반적으로 For 루프를 "나쁜" 것으로 간주했지만 이것이 항상 정확한 것은 아닙니다. 반복이 벡터화된 접근 방식을 사용하는 것보다 더 효율적일 수 있는 특정한 경우가 있습니다.

소규모 데이터: 작은 데이터 세트의 경우 목록 이해를 통한 반복이 벡터화된 함수보다 빠를 수 있습니다. 인덱스 정렬, 혼합 데이터 유형 등의 처리와 관련된 특정 오버헤드

혼합/객체 dtypes: Pandas는 객체, 목록, 사전을 포함한 혼합 데이터 유형을 효율적으로 작업하는 데 어려움을 겪습니다. 반복은 이러한 시나리오, 특히 사전 값 추출, 목록 인덱싱 및 중첩된 목록 평면화와 같은 작업에서 상당한 성능 이점을 제공합니다.

정규식 작업: Pandas의 벡터화된 문자열 작업(예: str. 포함, str.extract)는 정규식을 사용한 반복보다 느린 경우가 많습니다. 패턴을 미리 컴파일하고 목록 이해를 사용하면 특히 복잡하거나 반복되는 정규 표현식 작업의 경우 훨씬 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.

일반적으로 벡터화는 Pandas의 강력한 기능이지만 항상 최적의 접근 방식은 아닐 수도 있습니다. 반복이 더 적합한 사례를 이해함으로써 Pandas 코드의 성능을 최적화할 수 있습니다.

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