Bilakah Anda Harus Menggunakan For-Loops Daripada Fungsi Panda Vektor?

Adakah gelung untuk dalam panda benar-benar teruk?

Panda menekankan reka bentuk "Konvensyen atas Konfigurasi", dengan API sesuai untuk pelbagai data dan kes penggunaan. Fungsi vektor dengan cekap melaksanakan operasi pada keseluruhan objek panda, tetapi fungsi tersebut mungkin mempunyai overhed apabila mengendalikan jenis data kompleks atau set data kecil. Oleh itu, for-gelung dan pemahaman senarai masih merupakan pilihan yang berdaya maju dalam situasi tertentu.

Bilakah anda harus mempertimbangkan alternatif kepada fungsi panda bervektor?

• Mengendalikan data bersaiz kecil hingga sederhana: Penyelesaian berulang boleh menjadi lebih pantas daripada operasi bervektor, terutamanya untuk data kecil, kerana mereka mengelakkan overhed yang dikaitkan dengan vektorisasi.
• Bekerja dengan djenis bercampur/objek: Jenis data objek/campuran sememangnya memerlukan pelaksanaan yang lebih perlahan dan bergelung dalam panda. Untuk-gelung atau pemahaman senarai menawarkan alternatif yang lebih pantas. Pertimbangkan untuk menstruktur semula data untuk mengasingkan jenis data yang berbeza ke dalam lajur yang berasingan.
• Menggunakan ungkapan biasa: Operasi regex boleh dikendalikan dengan lebih cekap dengan menyusun semula corak dan mengulangi data, dan bukannya menggunakan panda ' operasi rentetan vektor.

Tambahan Pertimbangan

• Prestasi harus diuji dengan data khusus dan kes penggunaan untuk menentukan pendekatan yang optimum.
• Vektorisasi NumPy mungkin menawarkan prestasi unggul berbanding lelaran Python untuk operasi rentetan tertentu.
• Menggunakan .values ​​untuk mengakses tatasusunan asas boleh memberikan peningkatan kelajuan berbanding operasi pada panda peringkat lebih tinggi objek.

Atas ialah kandungan terperinci Bilakah Anda Harus Menggunakan For-Loops Daripada Fungsi Panda Vektor?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!