Adakah np.vectorize() Sentiasa Cara Terpantas untuk Mencipta Lajur Baharu dalam Panda?

Adakah np.vectorize() secara konsisten lebih pantas daripada Pandas apply() untuk mencipta lajur baharu?

Ya, np.vectorize() ialah secara amnya lebih pantas daripada Pandas apply() untuk tugasan ini. Ujian kami menunjukkan bahawa np.vectorize() boleh menjadi lebih pantas, terutamanya untuk set data yang lebih besar.

Mengapa np.vectorize() lebih pantas daripada apply()?

Pandas apply() bergantung pada gelung peringkat Python untuk mengulangi baris atau lajur dalam rangka data. Ini boleh memperkenalkan overhed yang ketara berbanding np.vectorize(), yang menggunakan kod berasaskan C yang dioptimumkan untuk operasi tervektor.

np.vectorize() menukar fungsi input anda kepada fungsi universal (ufunc) dan menilai semula tuple berturut-turut tatasusunan input menggunakan penyiaran. Ini mengelakkan overhed mencipta dan menghantar objek Pandas, menghasilkan prestasi yang lebih baik.

Adakah np.vectorize() diutamakan daripada apply()?

Untuk mencipta lajur baharu sebagai fungsi lajur sedia ada, np.vectorize() biasanya merupakan pilihan yang lebih baik kerana prestasi unggulnya. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa np.vectorize() mempunyai fleksibiliti terhad berbanding apply(), terutamanya apabila ia datang untuk mengakses lajur lain atau melakukan operasi yang kompleks.

Pilihan lain yang lebih pantas

Untuk pengiraan vektor yang benar-benar dioptimumkan, operasi NumPy seperti np.where() atau operasi mengikut unsur adalah sangat berkesan. Jika prestasi adalah kritikal, pertimbangkan untuk menggunakan ini atau meneroka perpustakaan seperti numba yang membenarkan kompilasi JIT bagi fungsi tersuai yang cekap.

Atas ialah kandungan terperinci Adakah np.vectorize() Sentiasa Cara Terpantas untuk Mencipta Lajur Baharu dalam Panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!